遗传算法在试题组卷中的应用

本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究,并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的好的算法.     

遗传算法在试题组卷中的应用

本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究,并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的好的算法。     

遗传算法在试题组卷中的应用

运用遗传算法的全局寻优对自动化组卷系统进行了研究，并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的实用算法。     

改进遗传算法在智能组卷中的应用

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题,针对传统算法在组卷方面存在的不足,提出了一种改进遗传算法.此算法不仅克服了未成熟收敛,而且速度和性能都有显著提高.实验结果表明,改进遗传算法提高了组卷效率.     

遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

为更好地解决遗传算法在智能组卷过程中出现的早收敛问题,以及组卷质量和组卷速度呈负相关的问题,提出一种基于分段整数编码、多点交叉的遗传算法.通过大量实验,有针对性地对该算法中的编码结构、选择算子、交叉算子和变异算子进行优化设计;对相关控制参数进行合理调整,实验结果表明,该算法不仅有效地提高了组卷质量和组卷速度,而且具有很好的收敛性.     

遗传算法在试题库智能组卷中的应用

智能组卷是现代智能教学系统中一个非常重要的课题。以考查点、难度系数和题型为主要控制参数建立了组卷问题的数学模型，并给出了用遗传算法解决组卷问题的新方法。重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算子的设计与实现。实验结果表明，所设计的组卷方法性能好、效率高，而且能确保在一份试卷中不出现考查点重复的试题，是一种实用、有效的组卷方法。     

改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究

该文提出分段二进制编码,对遗传算法的选择过程进行改进,并采用独立题型题库存放的方法来求解组卷问题.实验结果表明,新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高,较好的克服了早熟收敛现象,组卷质量明显提高.     

试题库智能组卷的遗传算法

利用演化计算中遗传算法的原理，对试题库组卷进行了具体应用，结果表明具有较好的适用性和效率。     

一种渐进式的遗传算法在智能组卷中的应用

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题。针对传统遗传算法在组卷解决问题方面存在的不足,提出了一种渐进式的遗传算法,此算法针对传统遗传算法的不足做了改进,速度和性能都有显著提高,尤其是针对大规模题库的组卷,仿真结果表明这种方法是有效的。     

遗传算法在组卷系统设计中的应用

介绍了在自动组卷中受到广泛运用的遗传算法,这种方法尤其适用于网络交互式环境下用户对组卷速度较高的要求。     

自动组卷算法的研究

分析国内外大量献的基础上,基于遗传算法,针对考试系统的自动出题问题,在采用重叠种群的遗传算法基础上,提出了两种编码方案,即二进制编码方法和矩阵编码方法,并把这两种编码方法应用于自动组卷。     

微粒群算法在智能组卷中的应用

根据教育考试理论与统计学,分析组卷目标要求,建立智能组卷系统的数学模型,提出一种基于微粒群算法的智能组卷算法。通过应用实例分析,实验结果表明所提出新组卷算法的组卷速度快、精度高。     

基于Lagrange插值的网络考试系统试卷分配策略研究

网络考试系统中的试卷分配与分发是考试中的一个重要环节。本文就试卷的分配策略进行了研究,提出了有效地试卷分配算法,该算法能够有效地提高试卷分配效率,提高了考试工作的科学性和公正性。     

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。     

粉煤灰在造纸废水处理中的应用

为了解决造纸废水和粉煤灰对环境造成的污染问题.论述了将粉煤灰作为吸附剂直接投加、改性后投加以及与其他工艺联用在造纸废水处理方面的应用情况.结果表明,将粉煤灰用于造纸废水的处理具有工艺简单、效果好、处理费用低等特点,可达到"以废治废"的综合处理目的,具有广阔的应用前景.同时指出了现有工艺中存在的问题,在今后的研究中应进一步加强对粉煤灰处理废水的机理、灰水分离以及饱和灰的最终处置等方面的研究.     

大学考试时间表问题的混合遗传算法求解

考试时间表问题是一类典型的组合优化问题,也是NP难问题。分析了大学考试时间表编排的特点,给出了一种解决考试时间冲突的自动生成考试时间表的可行时段-查找算法。为进一步解决时间间隔问题,将可行时段-查找算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法。实验结果表明,本文提出的混合遗传算法能快速、有效的解决大学考试时间表问题。     

基于遗传与蚁群混合算法的智能组卷研究

针对遗传组卷算法局部求解能力不足、容易早熟和退化对系统中的反馈信息利用不够的问题,以及蚁群组卷算法搜索初期信息素匮乏的缺点,充分利用遗传算法较好的全局搜索能力和蚁群算法较高的求解精度的优势,提出了一种遗传算法与蚁群混合算法的智能组卷策略。实验结果表明,与单一组卷算法相比,提出的混合组卷方法收敛速度更快,能更有效地解决智能组卷问题,具有更好的实用性。     

基于智能出卷系统的自适应难度调节

随着计算机网络技术的迅猛发展,构建在计算机网络环境上的出卷系统也被越来越多的单位和部门所使用.考试从传统的纸质试卷作业变成计算机作业已经成为不可抗拒的潮流.在智能出卷系统中,有一个重要的参数就是难度系数.难度系数的准确性关系到整个试卷出题难度的准确性.本文提出了一种对试题出卷系统中的难度系数的自适应调节方法.利用统计规律和人工经验相结合的方式对题目的难度系数进行调节,使得出卷系统能够生成不同难度级别的试卷,以满足不同用户的需求.