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．     

自适应组卷方式的研究与设计

文章是基于相应题库建设完善的基础上研究组阅问题.在目前诸多的组卷方法和组卷策略中,设计了一种的以随机抽题和近似匹配相结合的组卷策略,以解决在随机抽题中可能导致的组卷不能进行下去的问题.     

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。     

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。     

自适应组卷方式的研究与设计

文章是基于相应题库建设完善的基础上研究组阅问题。在目前诸多的组卷方法和组卷策略中，设计了一种的以随机抽题和近似匹配相结合的组卷策略，以解决在随机抽题中可能导致的组卷不能进行下去的问题。     

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。     

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。     

基于政府机关考选组卷系统的设计与实现

针对目前人工从海量题库中选题组卷方面存在的问题,设计了一种新的试卷组卷系统。该系统具有较好的设计思想,组卷算法合理,实现技术手段先进,有较强的实用性。     

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。     

多目标组卷模型及其算法研究

针对计算机辅助教学(CAI)中的智能组卷问题,依据对试卷整体的评价标准,建立了一个多目标的组卷模型.采用多目标理论中的理想点法将该多目标问题转化为单目标问题,并设计了一个遗传算法求解方法,通过仿真计算,能够证明该方法具有较好的性能和实用性.     

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。     

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。     

基于单亲遗传算法的智能组卷研究

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(TGA)在组卷解决问题方面存在的不足,提出了一种基于单亲遗传算法(PGA)的组卷方法,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种方法是有效的。     

基于VB 6.0和SQL 2000的试卷组卷系统

根据当前教学发展需求,提出了试卷组卷系统的设计思想.系统前台是面向对象的可视化编程工具Visual Basic 6.0,后台采用 SQL Server 2000数据库.着重介绍了组卷系统的设计原理、功能实现等问题,并通过对系统部分模块的功能分析,阐述了该系统的实用性.     

试题库智能组卷算法的设计与实现

智能计算机辅助教学中一个重要问题是试题库的智能组卷。通过对组卷约束条件的描述，建立了该问题的数学模型，给出了解决此问题所涉及的主要数据结构及组卷搜索算法。实验结果表明，该方法具有较好的性能和实用性。     

网上作业和考试系统中试题管理模块的设计与实现

针对现有网上作业和考试系统中试题类型单一、自动组卷满意度不高等问题提出了改进.首次提出了采用试题类型模版,避免了试题类型录入的重复;其次,结合现有的技术条件解决了表格、图片、公式、音频和视频的录入问题,使得所设计的系统能够对各种试题类型的数据资源进行录入、存储和使用;最后,实现了自动组卷、手动组卷和手工录入试卷三种组卷方式的自由结合,更大地提高了网上作业和考试系统的便利性.