基于遺傳算法的智能組卷問題研究.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)輔助測驗(yàn)的重要組成部分。目前已有多種組卷方法，如動(dòng)態(tài)優(yōu)先權(quán)策略、隨機(jī)抽取策略、回溯試探策略、弱并行策略等，還有不少學(xué)者將模擬退火、禁忌搜索等智能算法用于組卷問題，但這些算法在大解空間、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

2、滿足用戶的不同需要并具有隨機(jī)性、科學(xué)性、合理性，因此，必須尋找更加行之有效的算法。
　　 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。首先，詳細(xì)闡述了組卷問題的基本理論及原則，分析了試卷的評(píng)價(jià)指標(biāo)、各項(xiàng)指標(biāo)的作用及常用的度量方法，在此基礎(chǔ)上建立了組卷的數(shù)學(xué)模型。其次，介紹了遺傳算法早熟的成因、常見預(yù)防措施及種群多樣性度量方法，提出了一種新的基于排擠小生境技術(shù)的操作概率自適應(yīng)調(diào)整的遺傳算法。基本思想是針對(duì)遺傳算法在全局優(yōu)化問

3、題中容易出現(xiàn)早熟和收斂速度慢的問題，根據(jù)種群多樣性的變化，從宏觀和微觀兩方面自適應(yīng)的調(diào)整操作概率，并引入了基于排擠機(jī)制的小生境策略，從而優(yōu)化了各個(gè)個(gè)體被選擇的概率。采用常用的測試函數(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。最后，依據(jù)自動(dòng)組卷問題的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了分段實(shí)數(shù)的編碼方法及與之相適應(yīng)的選擇、交叉、變異操作，將上述改進(jìn)算法應(yīng)用于自動(dòng)組卷問題，并以《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程