基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)智能考試系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、自動(dòng)組卷是按照一定的要求，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)從試題庫(kù)中選擇試題，組成符合特定總分、總時(shí)間要求和難度、區(qū)分度、知識(shí)點(diǎn)、題型、認(rèn)知層次等各種參數(shù)的分?jǐn)?shù)分布要求的試卷。它是計(jì)算機(jī)教學(xué)管理的重要組成部分。目前已出現(xiàn)多種算法用于自動(dòng)組卷，如優(yōu)先權(quán)策略、隨機(jī)抽取策略、回溯試探策略、遺傳算法等，這些算法在解空間、多峰值的問題上往往容易陷入局部最優(yōu)或算法復(fù)雜度過高。由于自動(dòng)組卷要求生成的試卷能最大程度地滿足用戶的不同需要并具有隨機(jī)性、合理性，因此，必須尋找更

2、加行之有效的算法。本文研究一種改進(jìn)的遺傳算法及其在組卷系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要工作包括：分析了試卷的評(píng)價(jià)指標(biāo)、各項(xiàng)指標(biāo)的作用及幾個(gè)重要指標(biāo)間的關(guān)系，建立了采用各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分布構(gòu)建的成卷模式，最后，根據(jù)成卷模式定義了評(píng)價(jià)試卷質(zhì)量的偏好關(guān)系，并建立了組卷數(shù)學(xué)模型。 本文提出了一種自適應(yīng)遺傳算法，其基本思想是針對(duì)遺傳算法在全局優(yōu)化問題中容易出現(xiàn)早熟和收斂速度慢的問題，根據(jù)群體適應(yīng)值分布的變化特點(diǎn)，引入了一個(gè)自適應(yīng)的常數(shù)，根據(jù)群體中各個(gè)個(gè)體的

3、適應(yīng)值分布情況加以改變，通過自適應(yīng)調(diào)整以適時(shí)改變?nèi)后w適應(yīng)值的分布，優(yōu)化了各個(gè)個(gè)體被選擇的概率。采用幾個(gè)常用的測(cè)試函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法明顯地改善了算法全局尋優(yōu)能力，加快了收斂速度，并且具有較高的魯棒性。 本文依據(jù)自動(dòng)組卷問題的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了適當(dāng)?shù)木幋a方案和適合的適應(yīng)度函數(shù)，將上述算法應(yīng)用于自動(dòng)組卷問題，并以目前的計(jì)算機(jī)等文化基礎(chǔ)課程為例進(jìn)行組卷，采用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，該算法能夠