基于遺傳算法的組卷研究.pdf

1、隨著計算機輔助教育研究的不斷深入，計算機考試系統(tǒng)作為計算機輔助教學管理的重要組成部分越來越受到人們的關注。智能組卷算法的研究也成為計算機輔助教育中的一個重要課題。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，采用傳統(tǒng)的數(shù)學方法求解十分困難，智能組卷的效率和質量完全取決于試題庫設計以及抽題算法的設計。在對國內外大量相關文獻分析研究的基礎上，本文選擇遺傳算法作為組卷算法。遺傳算法是模擬自然界生物化機制的概率性搜索算法，其優(yōu)勢在于可以高

2、效的處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復雜的非線性問題。其不受搜索空間的限制性假設的約束，具有廣泛的適應性、并行性等特點。 本文首先介紹了遺傳算法的基本概念和理論，研究了遺傳算法早熟的成因、常見預防措施及種群多樣性度量方法。針對傳統(tǒng)算法存在的早熟收斂和遺傳算子無方向性的問題，在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎上，給出了一種在宏觀上基于種群分割策略，在微觀上基于基因庫策略并引入新個體策略的改進的遺傳算法。這種算法可以有效的增加群體的模式再生能力，同時也

3、提高群體的收斂速度，從而使算法的尋優(yōu)性能提高。 文中對組卷過程進行了分析，形成了組卷問題的數(shù)學模型，將改進算法與組卷問題的具體情況相結合，設計了一種智能組卷系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠按照試題類型、試題數(shù)量、知識點、難度系數(shù)、區(qū)分度、曝光度、最近出題時間、答題時間等約束條件進行快速搜索，采用了一種符合組卷問題特點的分段實數(shù)編碼方法，并提出了相應的交叉、變異算子。從而找到最佳組卷方案，組出理想的試卷。并進行了實驗分析，表明基于改進遺傳算法的智