基于改進人工魚群算法和模板驅(qū)動的智能培訓平臺研究.pdf

1、隨著人工智能和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，低智能化的手動組卷和隨機組卷已經(jīng)難以滿足當代社會的需求。不管從組卷時間上還是組卷質(zhì)量上都直接或者間接地影響著學習者的學習與進步。為提高組卷效率，合理結(jié)合教育測量學理論，本文應(yīng)用人工魚群算法和模板驅(qū)動技術(shù)，構(gòu)造組卷結(jié)構(gòu)的宏觀規(guī)劃數(shù)學模型，建立基于改進人工魚群算法和模板驅(qū)動的培訓系統(tǒng)，為智能組卷的實現(xiàn)提供了強有力的支撐。其主要包含以下幾個方面:
　　(1)查閱大量國內(nèi)外培訓系統(tǒng)文獻，對培訓系統(tǒng)的發(fā)展

2、以及相關(guān)技術(shù)進行分析，總結(jié)了我國培訓系統(tǒng)中存在的一些問題，確定了論文的研究方向。
　　(2)培訓系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)研究。論述了智能培訓系統(tǒng)中群智能算法的相關(guān)理論，以及Web Service和Nginx、Tomcat的技術(shù)支持，確定了培訓系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)。通過人工魚群模型的建立，增強了試題的搜索能力，簡化了目標函數(shù)，解決了以往組題中存在的不合理性，確定了智能組卷的方法路線。
　　(3)組卷算法的改進與應(yīng)用。一般的組卷算法用時多，成功

3、率低，生成的試卷很難滿足學員的需要。在采用具有魯棒性強、全局收斂性好、對初值敏感小的人工魚群算法后，解決了一般算法的缺陷，但面對多目標問題上還存在不確定性。根據(jù)存在的問題，采用擁有吞食行為的全局人工魚群算法，并與模擬退火算法相結(jié)合，最后將改進的人工魚群算法應(yīng)用到組卷上并進行測試，證明了該算法組卷的高效性和敏捷性。
　　(4)銀行業(yè)務(wù)頁面的變化影響著培訓系統(tǒng)題型頁面的變化，造成大量的維護和金錢的支出。針對這一問題，提出了模板驅(qū)動，增