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.     

基于遗传算法智能组卷实数编码的应用

本文介绍了遗传算法在智能组卷问题中的应用，重．置分析解决了实数编码在应用中出现的题号重复问题。     

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。     

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.     

基于小生境遗传算法的自动组卷

通过对当前自动组卷方法的分析,将小生境技术引入到遗传算法自动组卷中,以期望解决遗传算法组卷的早熟问题,提出一种基于小生境遗传算法的组卷方法.该方法采用功能段结构的整数编码方式,可以克服常规采用二进制编码搜索空间过大和编码长度过长的缺点,提高求解速度和精度,同时减少迭代次数加快算法收敛.在组卷模型中以题型、题量和分值为基础,在形成初始种群和进化的过程中始终保持题型、题量和分值不变,从而简化优化目标.试验结果显示,该方法能有效限制种群中相似个体的过多复制,从而维持群体的多样性,抑制出现早熟现象,改进遗传算法在自动组卷中应用的效率,其运行时间更短,误差更小.     

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。     

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.     

基于改进遗传算法的组卷策略研究

针对题库系统的自动组卷策略,采用分段整数编码、初始种群满足试卷部分指标,其余部分指标预设权重的改进遗传算法.在预设权重指标中,引入知识点分数分布或知识点分数分布百分比指标代替传统的覆盖率指标,结合试卷的难度系数和区分度系数指标,设计一个较为合理的个体适应度函数来评价个体;在遗传进化过程中,引入个体相似度指标来评价种群中个体的雷同程度,并给出个体相似度计算方法.     

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.     

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.     

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.     

智能组卷系统的关键技术探究

教育改革的推进及信息化技术的进步使得在线考试与测评系统成为计算机辅助教学中的重要研究课题.通过对目前智能组卷中涉及的属性指标体系、组卷算法两个关键技术进行调研和性能分析,为进一步研究提供参考.     

基于自适应遗传算法的自动组卷策略研究

随着计算机辅助教学和网络的迅速发展,在线考试将逐步替代传统的考试方式而被广泛应用.利用计算机完成自动组卷也将替代原有的人工出卷方式,成为在线考试系统的核心功能之一.本文在量化组卷需求的基础上,提出了一种基于遗传算法的自动组卷策略,将试卷抽象为染色体,每道题抽象为染色体中的一个基因,不断抽取出相应的试题组成多份试卷,最终根据用户设置的组卷参数,选择与用户期望值最接近的一份试卷,本文选取试题号作为单个基因编号对染色体进行编码,避免了解码和多余空间搜索的时间消耗,实验表明基于遗传算法的自动组卷结果较符合出卷要求.