一種基于改進(jìn)遺傳算法的智能組卷方法研究.pdf

1、近幾年，智能優(yōu)化算法倍受人們關(guān)注，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法，為解決復(fù)雜問題提供了新的方法，并在諸多領(lǐng)域取得了成功。組卷問題是一個(gè)在一定約束條件下的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題，針對傳統(tǒng)的組卷算法具有組卷速度慢、成功率較低、試卷質(zhì)量不高等缺點(diǎn)，通過詳細(xì)分析試卷的各項(xiàng)約束條件如知識點(diǎn)、難度系數(shù)、區(qū)分度，建立了一個(gè)智能組卷數(shù)學(xué)模型，利用改進(jìn)的遺傳算法實(shí)現(xiàn)了智能組卷。 改進(jìn)后的遺傳算法采用實(shí)數(shù)編碼，組成試卷的各道試題的題號直接映射為基因，用實(shí)數(shù)編

2、碼避免了編碼解碼過程所帶來的時(shí)間損耗，提高了運(yùn)算效率；改進(jìn)生成初始群體的方法，使得組卷的成功率及質(zhì)量得到顯著提高；改進(jìn)遺傳操作，改進(jìn)自適應(yīng)的交叉和變異算子，通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的遺傳算子提高了收斂速度，能夠搜索到全局最優(yōu)解； 對適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)，可以適當(dāng)?shù)貐^(qū)分優(yōu)劣個(gè)體，使優(yōu)秀的個(gè)體不至于擴(kuò)散的太快，差的個(gè)體不至于很快消失，有利于保持群體的多樣性，可以有效地防止群體的早熟。 根據(jù)需求分析，建立了哈爾濱工程大學(xué)本科題庫管理系統(tǒng)。組