機動車駕駛?cè)死碚摽荚囅到y(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的機動車駕駛?cè)死碚摽荚囅到y(tǒng)的研究工作被提上日程。在以往的自動出卷方式中，隨機選取考試試題成為考試系統(tǒng)的常用出題算法，這類算法導(dǎo)致考試題目隨機性強，無法真實反映考生的知識結(jié)構(gòu)和知識水平。因此，機動車駕駛?cè)死碚摽荚囅到y(tǒng)的研發(fā)環(huán)節(jié)中，出卷算法的研究是其核心部分，自動組卷算法的好壞直接影響到理論考試系統(tǒng)的質(zhì)量。如何設(shè)計一種自動組卷算法使其具有較好的出題質(zhì)量和較快的出題效率是本論文研究工作的重點和難點

2、。 本論文在參閱國內(nèi)外關(guān)于自動組卷模型和算法文獻的基礎(chǔ)上，結(jié)合機動車駕駛?cè)死碚摽荚囋囶}本身的特點，借鑒了以往成功自動組卷模型和出卷算法，設(shè)計了比較合理的機動車駕駛?cè)死碚摽荚囅到y(tǒng)數(shù)學(xué)模型和基于遺傳算法的組卷算法，利用該算法來解決上述數(shù)學(xué)模型所產(chǎn)生的多目標(biāo)約束函數(shù)求最優(yōu)解問題，這個最優(yōu)解映射為符合試卷指標(biāo)的試題集合。本論文引入遺傳算法來解決自動組卷模型所分析得出的由試題多個約束條件形成的多變量數(shù)學(xué)表達式，是因為遺傳算法是一種模擬自然

3、選擇和自然遺傳機制的隨機優(yōu)化算法，其主要特點是群體搜索策略和群體個體之間的信息交換，適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜問題和非線性問題。遺傳算法具有內(nèi)在的并行性，全局尋優(yōu)和收斂速度快的特點，使之適宜處理自動組卷問題。本論文首先介紹了該課題的背景和相關(guān)研究的進展情況，第二章和第三章在參閱相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，結(jié)合機動車駕駛?cè)死碚摽荚囅到y(tǒng)試題特點分析設(shè)計了自動組卷數(shù)學(xué)模型和基于遺傳算法的組卷算法，最后運用ASP.NET和AJAX等相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)