基于遗传算法的组卷研究

为了克服遗传算法在自动组卷中容易"早熟收敛"的现象,引入局部爬山方法以及动态参数自适应调整方法进行改进,给出了算法流程图.利用改进的算法对淄博职业学院《大学英语》题库进行自动组卷实验,实验证明,改进后的算法较好地解决了原有算法的缺陷.     

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。     

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。     

基于遗传算法的试题组卷策略

在分析组卷策略的基础上,运用遗传算法,得到了一个更好的试题自动组卷算法.     

基于遗传算法的自适应题库系统的研究

在比较传统组卷算法优缺点的基础上,着重对遗传算法进行了可行性论述,通过将实数编码的遗传算法应用于自动组卷,全面增强了自适应题库系统实用可操作性.     

基于Moodle平台的组卷模块设计与实现

针对Moodle原生测试模块学生不能自主测试、组卷不够智能化、成绩反馈不全面等问题,给出一种基于遗传算法的自动组卷方案.设计遗传算法的染色体编码方案以及算法的选择算子、交叉算子和变异算子.对Moodle进行二次开发,使用PHP语言实现了自动组卷模块,扩展了Moodle平台测试模块的功能.     

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.     

ICAI系统中基于遗传算法的试题库组卷方法

通过探讨遗传算法的基本理论和试题库建设的理论基础,提出了基于遗传算法完成自动组卷的一种新方法,该算法具有收敛速度快、自适应全局寻优和智能搜索技术等特点,很好地满足了自动组卷及试卷质量控制的要求.     

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.     

改进的人工鱼群混合算法在智能组卷中的应用

现有的智能组卷多采用单一算法,而每种算法都有其各自的缺点,针对此缺陷提出了结合人工鱼群算法和遗传算法的优点组成混合智能组卷算法.在智能组卷开始时,采用人工鱼群算法快速靠近组卷目标,在组卷过程中,当最优个体在连续多个迭代过程中无变化或变化极小时采用遗传算法对人工鱼个体进行跳变,提高收敛速度.通过模拟计算证明,该混合智能算法能有效地优化其中单一算法独自进行智能组卷的成效