基于遗传算法的信息技术类课程自动组卷应用研究

研究了遗传算法在信息技术类课程组卷中的应用。应用矩阵理论的方法建立组卷的数学模型,在分析标准遗传算法基本原理和关键技术的基础上,针对组卷问题应用对标准遗传算法的编码方法、适应度函数、遗传算子和组卷策略等方面进行了设计和改进。在大量组卷实验的基础上,分析组卷实验结果,选择适合的组卷参数。实验表明,选择组卷参数提高了遗传算法的组卷效果。     

基于题型和知识点的遗传组卷算法的应用

本文介绍了自动组卷与手动组卷的区别,并详细介绍了3种自动组卷算法,提出了基于题型和知识点的遗传组卷算法,实验表明,所设计的组卷方法性能好、效率高,是一种实用、有效的组卷方法。     

基于遗传算法的智能组卷研究

分析了智能组卷约束条件,建立了智能组卷系统的数学模型,并给出了改进的遗传算法求解智能组卷问题的新方法.实验结果表明所提出的新组卷算法相对于其他算法更能有效地解决自动组卷问题,组卷成功率高,组卷速度快,具有较好的性能和实用性.     

遗传算法在自动组卷系统中的应用

介绍了自动组卷算法的数学模型和主体思想,提出了一种基于遗传算法的试题抽取方案,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法的设计与实现．实验表明,所设计的组卷方法性能好、效率高。是一种实用、有效的组卷方法．     

在线教育的智能组卷算法研究

智能组卷是在线教育的重要组成部分,通过对在线教育智能组卷过程中的各种性能指标和约束条件进行分析,建立一个合适的智能组卷数学模型。基于智能组卷多目标优化的特点,选择遗传算法来实现智能组卷,并基于智能组卷的特点,对基于遗传算法中的试卷个体的编码、遗传算子和适应度函数进行了研究。     

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。     

通用组卷算法研究

针对网络化考试的需求,提出了一种通用组卷算法,为了使生成的试卷更客观、科学和有区分度,文章首先讨论了组卷原则,并围绕组卷原则,提出了一个结构合理的试题库和自动组卷算法,从而构建了一个自动化试卷生成系统。     

基于遗传算法的组卷策略

对试卷的评价指标做了相应的分析。在此基础上,着重对自动组卷算法进行了研究,通过建立自动组卷问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法Genetic Algorithm解决组卷问题的新方法,该算法适应全局寻优且收敛速度快等特点,解决了传统组卷中编码长、适应度函数值计算困难等问题,较好地满足了自动组卷的要求,进而建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数,设计了问题的遗传操作。     

数据结构组卷系统的设计与实现

本文介绍了国内外在试题组卷方面的研究现状,探讨了组卷系统建设的理论基础,对试卷和试题的参数进行了分析。论述了试题库组卷系统的设计思想、总体功能及其实现方法。本系统以重点章节、难度、题型及其数量分布为主要参数建立了自动组卷的数学模型,在Delphi7.0的环境下采用随机数的方法解决了自动组卷问题。     

PBIL算法的改进及其在机试实时组卷中的应用

给出了自动组卷系统中组卷约束条件和目标函数的数学描述.针对上机考试实时组卷的要求,根据历史组卷信息对PBIL算法的初始学习概率进行了修正.通过算法参数预估的方法,给出了提高组卷效率和成功率的途径.     

智能组卷系统与遗传算法

目前,国内外许多科研单位和学校机构对智能组卷技术进行了大量的研究,其中基于遗传算法的智能组卷技术最为先进,但由于组卷问题的复杂性,仍然存在许多不足,对遗传算法在智能组卷中的实现上进行技术改进,以克服组卷时间长、算法收敛快等缺陷.     

多学科网络考试随机组卷策略设计与实现

本论述首先对网络考试随机组卷策略进行了模型设计,提出了针对随机组卷的组卷策略和算法,并对随机组卷策略进行了详细的分析介绍,本论述给出了设计模型,并实际需求分析对模型进行了简化处理,以及在网络考试系统中随机组卷策略的实际设计思想和实现方法。     

改进遗传算法的试题智能组卷方法

对传统遗传算法在初始种群选取、遗传算法编码、适应度函数设计、遗传算子的自适应设计等方面进行了改进,提出一种改进遗传算法的试题智能组卷方法.仿真实验结果表明,改进的遗传算法在组卷时提高了在题库中搜索的效率和准确性,有效地解决了智能组卷中的多条件约束优化问题,提高了组卷效率和成功率.     

基于题库信息的智能组卷算法

在分析了现存的智能组卷算法的基础上,提出了基于题库信息的智能组卷算法,算法通过对题库中试题信息的充分利用,有效的提高了组卷成功率和组卷的质量。     

一种可调整式的多元变量渐近寻优组卷策略

论述了基于智能组卷策略的题库系统设计的意义,分析了目前已有智能组卷策略存在的问题,针对目前智能组卷策略存在的组卷效率低,灵活性差的问题,提出了一种新的智能组卷策略.新策略采用条形码标识试题,按照对试卷整体约束条件影响的大小依次选取控制参数,优化了搜索路径,提高了智能组卷的效率,增强了智能组卷的灵活性.对不同题库系统进行了软件测试,并对软件测试结果进行了简要的分析,实际运行结果表明,新策略优化了搜索过程、减少了时间开销、提高了组卷的成功率.     

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。     

高等数学试题库组卷策略算法设计的优化与实现

在计算机命题系统中，组卷试题质量是命题系统是否科学的关键，因此组卷策略的设计是最重要的环节。从设计组卷策略的角度出发，针对高等数学命题，详细介绍了一种简洁、实用、易于实现的组卷策略的实现过程。介绍的组卷策略算法由3部分组成：试题属性项定义、组卷参数的定义、组卷算法优化与实现。     

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.     

基于遗传算法的自动组卷算法的研究

本文针对自动组卷问题是多目标优化问题,提出了基于遗传算法的自动组卷算法,并根据自动组卷和用户的需要对遗传算法进行了改进,并通过实验验证了基于遗传算法的自动组卷算法的性能。     

组小卷——剧院艺术档案组卷形式探讨

在歌舞艺术表演团体中门艺术档案用组小卷的形式来完成,具有可操作性和实效性。组小卷的概念,组小卷的分类、制作、排列、编目的具体方法,组小卷制作、利用的作用和意义。