基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分。本文通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛和遗传漂移现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。实验证明改进遗传算法能更有效地提高组卷的效率。     

基于遗传算法的智能组卷研究与实现

通过研究提出了一种基于遗传算法的智能组卷算法,对基本的遗传算法进行了两次改进,既充分扩大搜索范围,又保证每次迭代都保留好的个体。其次,对遗传算法中的交叉概率和变异概率按个体的适应度大小进行自动调整。这样,既不会破坏高适应度的个体结构,又克服了搜索速度缓慢的现象,从而有效地提高了组卷的速度和质量。实验结果表明:改进的算法明显改善了算法全局寻优能力,加快了收敛速度,并具有较高的鲁棒性。     

基于遗传算法的智能组卷系统研究

通过对智能组卷系统的需求分析,采用遗传算法作为试题搜索工具,实现了将遗传算法应用于智能组卷系统.并针对遗传算法及组卷的特点从程序流程、染色体编码、适应度函数、以及各种遗传算子上都作了探讨和改进,为系统实现作准备.     

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。     

基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

智能计算机辅助教学中一个关键的问题是试题库的智能组卷,针对该问题的特点,建立了该问题的数学模型,给出了用遗传算法解决此问题的新方法,实验结果表明该方法能有效地解决试题库研究中的智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。     

随机算法在智能组卷方面的分析与研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分。通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。     

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.     

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.     

基于遗传算法的智能组卷系统研究

计算机辅助教学CAI的一个重要应用是计算机辅助测验CBT(Computer Based Testing)。智能组卷是CBT的基础,组卷中关键是解决生成满足教学和教师要求的试题,即约束优化问题。针对该问题,本文建立了基于考查点、难度系数和题型等为主要控制参数的该问题的数学模型,并给出了用遗传算法解决组卷问题的优化方法。实验结果表明,该组卷方法性能好、效率高,能较好地满足用户的要求。     

一种基于遗传算法的自动组卷算法

对传统遗传算法进行改进,提出了一种基于遗传算法的分段十进制编码,采用分段的单点交叉操作,对于个体而言,实现的是多点交叉操作,最后提出了相应的组卷算法.     

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。     

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。     

基于遗传算法的自动组卷系统

本文讨论了遗传算法设计自动组卷系统，其方法改善了组卷效率、节省了大量人力、确保了试卷的覆盖范围和准确性、有利用于题库的及时更新和维护。     

智能组卷的优化模型及求解的遗传算法

通过对智能组卷的用户要求和试题结构特征的分析,提出了一种智能组卷的双目标约束优化模型,同时给出了求解的一种遗传算法,最后的数值试验表明,所给算法在组卷策略上具有成功率高、收敛速度快、搜索精度高及鲁棒性强的优点。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

基于ASP的智能组卷算法的设计与实现

随着通信技术、网络技术和多媒体技术的不断发展，基于Web的远程教学系统蓬勃发展．介绍了远程考试中智能组卷算法的设计，以及基于ASP技术的算法实现．     

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.     

基于遗传算法的自动组卷策略与实现

结合遗传算法的原理和思想,对考试自动组卷的问题进行了研究,建立了实现抽题的数学模型,通过实例分析,获得了与考试试题控制属性指标符合的试题模型的解决方法.     

遗传算法在智能组卷中的应用

将遗传算法应用于智能组卷中,利用遗传算法的高效、全局寻优的特点设计寻求符合要求的试卷模型结构的算法,计算结果表明该算法具有较高的搜索效率和精度.     

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.