基于改进遗传算法的自动组卷研究

在分析研究已有相关算法的基础上,提出了一种基于遗传算法的自动组卷优化算法。算法的优化主要体现在基于相对权重的适应度函数的设计、基于约束条件的初始种群选择及具有自适应性的算子设计。     

基于改进遗传算法的自动组卷问题的研究

自动组卷优化问题的研究,由于题库组卷的随机性,难度很大。针对传统遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出了一种改进的遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。进行仿真实验,结果证明,改进的遗传算法在组卷的有效性、稳定性和收敛速度等方面有显著的提高,更能有效解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性,能够极大的满足用户组卷的需求。     

基于遗传算法的自动组卷问题的研究磁

对自动组卷问题进行分析,使用遗传算法来解决这个带约束的多目标优化问题。为组卷系统建立了一个合适的数学模型,并在此数学模型的基础上,应用遗传算法全局寻优和智能搜索的特性,在试题的各种属性满足数学模型的控制指标的基础上,从题库中既快又好的抽出一组符合教师要求的试题,有效地解决了试题库中的自动组卷问题,具有较好的性能和实用性。     

基于遗传算法的组卷系统的设计

通过比较常用的自动组卷算法,采用遗传算法来设计与实现组卷系统,详细描述遗传算法原理、程序流程和设计步骤,并描述本系统实现基于遗传算法的自动组卷的功能。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

组卷问题是一个多目标约束优化问题,采用集合论思想,将智能组卷的要求形式化,提出了一种基于改进遗传算法来进行智能组卷的方法.该算法针对传统智能算法组卷速度慢、成功率低的缺点,针对简单遗传算法的编码、遗传算子存在的问题进行了改进.实验结果表明,改进的算法在保证试题产生的质量前提下,提高了智能组卷的运行速度,具有较好的实用性.     

基于遗传算法的自动组卷研究

随着基于网络的各种考试的引入和广泛应用,计算机组卷的算法得到了广泛的研究.计算机自动组卷是一个带约束的多目标优化问题,可以通过遗传算法采解决,并可以根据实际问题选择个性化的编码方案,提高遗传算法的效率.通过对计算机组卷问题及和遗传算法的分析,给出了一种基于遗传算法的计算机自动组卷算法.     

基于改进遗传算法智能组卷的研究

通过建立智能组卷数学模型,研究了改进遗传算法在智能组卷算法中的应用,提出了一种基于改进遗传算法来进行智能组卷的方法,实验结果表明,改进的算法在智能组卷的运行速度方面,具有较好的实用性。     

基于遗传算法的智能自动组卷问题的研究

高效、科学、强壮的智能组卷算法是实现自动智能组卷的关键技术,也是目前CAI领域的热门研点之一。对智能自动组卷问题及各种组卷算法进行了分析,提出运用遗传算法的全局寻优对智能自动组卷问题进行研究,得到了解决适合要求的试题模型的实用算法,通过采用矩阵知识表示方法,根据实际问题设计得有效的遗传算子,直接在解上进行遗传操作,实验结果表明遗传算法相对于其他算法能取得此采用传统的二进制编码的知识表示方法更好的效果,具有较好的使用性能和实用性。     

改进遗传算法智能组卷研究

为了更有效解决智能组卷问题,针对应用型本科院校《自动控制原理》课程特点,建立了试题库并提出一种简化数学模型。同时,为了改善单纯遗传算法在组卷过程中局部搜索能力差与早熟收敛问题,在组合遗传算法基础上,对精英策略进行改进,提出一种新算法。仿真实验结果表明,与单纯粒子群算法、单纯遗传算法及其改进算法相比,新算法具有明显的优势,有效克服了未成熟收敛现象,提高了算法收敛精度与速度,具有寻优能力强、稳定性好等优点。     

基于改进遗传算法智能组卷的研究

组卷问题是解决在一个多约束条件下的多目标参数优化的问题,在研究组卷数学模型的基础上,对遗传算法进行了改进,通过对染色体分段编码、确定适应度函数、分段初始化种群、交叉概率和变异概率的自适应调整及最优个体保存策略措施,实现了智能组卷。通过实验数据测试结果表明,改进遗传算法比简单遗传算法能更好地完成组卷,有更高地组卷效率,有较好地实用性。     

基于矩阵编码的遗传算法及其在自动组卷中的应用

对组卷问题进行了分析，提出了采用遗传算法来解决这个带约束的多目标优化问题。提出了应用于自动组卷中的基于矩阵编码的遗传算法，充分利用领域知识来设计解的编码和遗传算子。试验结果表明，基于矩阵编码的遗传算法相对于其它方法能够取得更有效的结果。     

通用在线考试系统智能组卷遗传算法设计

组卷算法设计是考试系统设计的核心。在分析通用在线考试系统的特点及组卷原则的基础上,首先建立一种改进的组卷数学模型;接下来依据该模型主要从编码方式选择、适应度函数的确定以及遗传算子的设计等方面详细设计通用在线考试系统采用的改进的遗传算法;最后,给出基于改进的遗传算法的智能组卷流程。应用表明,采用该算法实现的本系统的组卷功能在组卷的速度和成功率都得到显著提高,较好地满足了各类课程的组卷需求。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

因为传统组卷方法的时间和空间开销大、成功率较低,简单遗传算法的收敛速度慢、稳定性差,所以提出了基于改进遗传算法的智能组卷方法,通过根据个体适应度值自适应地选择个体,调整交叉概率和变异概率等措施,加快了算法向最优解的逼近速度,提高了组卷的效率和成功率。论文介绍了该组卷方法的组卷策略,数学模型,各模块的详细设计。     

基于整数编码和自适应遗传算法的自动组卷

给出了基于整数编码和自适应遗传算法解决自动组卷问题。该算法首先采用整数编码，用没有重串的稳态繁殖技术和自适应遗传算法对组卷进行操作，有效地解决了试题库的自动组卷问题，具有较好的性能和实用性。     

基于遗传算法的在线考试系统自动组卷策略优化

该文在对试卷结构进行分析的基础上,利用遗传算法的全局寻优和收敛速度快的特点,设计一种用于自动组卷的自适应遗传算法,建立和描述了组卷问题的染色体数目和适应度函数,实施了问题的遗传操作。采用遗传算法从题库中抽出一组最佳解或抽出一组非常接近最佳解的实体,并进行了大量组卷实验。实验结果表明,自适应遗传组卷算法可行、高效,具有较好的适用性,提高了在线考试系统自动组卷的效率。同时减轻了教师的负担,满足了教育教学的要求。     

基于遗传算法实现智能组卷的题库设计

遗传算法是目前最适合解决组卷问题的算法之一,开发组卷系统必须依靠数据库平台的支持,为了保持系统数据的整体性、完整性和共享性,该文提出了一种使得数据库尽可能适应算法需要的设计思想。     

C语言知识点与题型的自动组卷设计方案

利用知识点与题型相结合.按知识体系结构建立试题库.使组卷要求随含于试题库的题型中.     

基于云遗传算法实现自动组卷问题

使用遗传算法进行自动组卷容易使搜索结果陷入局部最优解,采用云遗传算法来实现自动组卷问题,根据正态云模型的随机性和倾向性,使算法在搜寻最优解的时候更具稳定性,减少算法陷入局部最优解或早熟的机会,在组卷中既可以逐步定位到最优解,又使得搜索具有全局性。