遺傳算法在智能組卷中的應(yīng)用.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，組卷問題的研究受到越來越廣泛的關(guān)注。智能組卷問題是一個在一定約束條件下的多目標參數(shù)優(yōu)化問題，組卷的效率和質(zhì)量完全取決于試題庫以及抽題算法的設(shè)計。傳統(tǒng)的組卷算法具有組卷速度慢、試卷質(zhì)量不高的缺陷。針對這個問題，本文著重研究遺傳算法在組卷中的應(yīng)用，提出了一種改進的遺傳算法，有效地避免了簡單遺傳算法收斂速度慢以及局部收斂的缺陷，提高了組卷的效率和質(zhì)量。
　　 通過詳細分析試卷的各項約束條件，本文建立

2、了一個以題分、難度、區(qū)分度及知識點覆蓋率為變量的組卷模型，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種以權(quán)重來衡量約束條件重要性程度的適應(yīng)度函數(shù)；改進后的遺傳算法采用實數(shù)編碼方案，基因的值直接用試題號來表示，避免了解碼過程中的時間損耗；本文還引入了一種新的算術(shù)交叉策略，加大了算法的搜索空間，提高了組卷的質(zhì)量；最后編寫程序?qū)崿F(xiàn)了改進的遺傳算法，并將之應(yīng)用到組卷系統(tǒng)中，通過仿真實驗證實了：改進的遺傳算法在遺傳代數(shù)、組卷時間、試卷質(zhì)量、成功次數(shù)方面具有更大的優(yōu)越性