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1、隨著計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡考試系統(tǒng)成為近年來研究的熱點。其中,自動組卷模塊是考試系統(tǒng)的核心,其算法的好壞直接決定了整個考試系統(tǒng)的優(yōu)劣。然而,針對當前組卷系統(tǒng)存在的問題:試題組合簡單,難度、區(qū)分度等指標分布不合理以及不具有反饋功能等,尋求一種合理、有效的組卷策略具有重要的實用價值和現(xiàn)實意義。
本文分別研究了智能組卷系統(tǒng)、遺傳算法和微粒群算法及其在組卷中的應用情況,分析目前組卷系統(tǒng)和組卷算法的不足,提出將遺傳算
2、法和微粒群算法結(jié)合起來作為組卷策略的抽題算法。通過分析試題庫各項指標的作用及幾個重要指標間的關(guān)系,建立了組卷問題的數(shù)學模型和目標函數(shù);通過研究遺傳算法和微粒群算法的特點,從優(yōu)勢互補的角度將兩種算法進行融合,融合后的算法仍以遺傳操作為主,利用微粒群算法初始化群體,提出利用微粒群算法的個體極值和全局極值動態(tài)平衡群體進化的全局搜索和局部優(yōu)化。針對組卷問題和混合算法的特點,詳細敘述了遺傳微粒群算法應用在組卷中的具體步驟,包括編碼方式、適應度函數(shù)
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