蚁群算法在自动组卷建模中的应用研究

在自动组卷优化控制的研究中,自动组卷是一个多约束条件下的多目标参数优化问题,各个目标之间互相牵制,采用传统算法求解相当的困难,导致组卷效率和成功率都比较低.结合自动组卷的多目标组合优化特点,提出一种蚁群算法的自动组卷模型.模型首先根据试卷要求建立试卷质量评价体系,然后根据题型、总分、考试时间等要求建立多约束条件、多目标的数学模型,然后用蚁群算法对数学模型进行求解,输出最优组卷方案.仿真结果表明,蚁群算法充分利用了蚁群算法群体智能特点,提高了组卷效率和成功率,很好满足自动组卷的效能要求.     

人工智能在自动组卷建模中应用研究

关于研究组卷的可信度和效度问题,组卷方法耗时长、效率低,组卷成功率低.为了提高自动组卷成功率,提出自动组卷算法,通过建立多约束目标优化模型,用蚁群算法自动组卷方法.首先按照试卷要求建立一个多约束的数学模型,然后用蚁群算法快速和智能搜索能力对数学模型进行求解,得到最优组卷方案.仿真结果表明,相对于传统组卷算法,提高了组卷效率,组卷成功率也相应提高,很好的满足当前网络在线考试系统的实时性较高组卷效率.     

自动组卷的建模和仿真研究

研究优化自动组卷问题,自动组卷要求快速获得满足用户的组卷,是一个NP难题,传统组卷组算法存在耗时长、效率低等缺陷,组卷成功率低.为了提高组卷成功率,提出一种遗传算法的智能组卷模型.首先按照试卷难度、区分度、考试总分、考试时间和题型要求建立多目标、多约束数学模型,然后采用遗传算法对数学模型进行求解,得到最优组卷方案.仿真结果表明,相对于其它自动组卷算法,改进遗传算法提高了组卷速度和效率,组卷成功率也相应有所提高,获得组卷质量更优,有效地解决优化自动组卷方法问题.     

基于粒子群遗传算法的智能组卷策略

在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用。人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一。组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解。人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势。本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作,同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式,提升算法性能。最后经过对比实验验证该算法的优势。     

基于改进GAAA算法的煤矿企业在线智能考试系统

在分析煤矿企业员工实际考试需求的基础上,提出了一种煤矿企业在线智能考试系统。首先构建了针对煤矿员工职业特点的Web考试系统,优化系统功能;其次提出了对遗传算法与蚂蚁算法融合的GAAA算法的改进方案,即首先对蚁群信息素进行更新,再利用遗传算法的全面搜索和蚂蚁算法的并行分布特性搜索试题库,对煤矿考试试题库进行组卷优化;最后将改进的GAAA算法应用于在线智能考试系统,实现了煤矿企业员工随时、随地考试以及试题自动组卷功能。实际应用表明,该系统组卷速度快,试题重复率低,算法正确可行,能有效完成煤矿企业员工在线考试的实际需求,提高了煤矿企业考试效率。     

基于遗传算法的自动组卷研究与应用

随着在线考试系统的广泛应用,组卷算法决定了自动组卷的性能。为提高组卷成功率,提出基于遗传算法的自动组卷模型,根据总分、题型、难度、区分度等要求建立多目标、多约束条件的数学模型。采用ASP.NET编程实现,并进行编码、选择、交叉、变异等操作,使遗传算法能满足自动组卷要求。     

基于遗传算法的自动组卷研究与应用

随着在线考试系统的广泛应用,组卷算法决定了自动组卷的性能。为提高组卷成功率,提出基于遗传算法的自动组卷模型,根据总分、题型、难度、区分度等要求建立多目标、多约束条件的数学模型。采用ASP.NET编程实现,并进行编码、选择、交叉、变异等操作,使遗传算法能满足自动组卷要求。     

改进遗传算法智能组卷的研究与应用

组卷问题是一个多目标的约束优化问题,是在线考试系统的重要组成部分。通过对智能组卷建立数学模型,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。     

一种智能组卷算法的实现

本文首先建立组卷问题的数学模型,通过分析可知,组卷问题实质上是一个多目标优化问题的求解。为了解决组卷这个多目标优化问题的求解方法,采用了一种遗传算法的智能组卷算法。     

基于蚁群算法的智能组卷算法研究

抽象出组卷问题的数学模型,提出使用组卷吻合度来评估组卷质量,成功地将组卷多目标优化问题转换成典型的线性优化问题,基于蚁群算法原理设计了一种新型的智能组卷算法。实验结果表明,与随机算法、遗传算法相比,该算法在组卷效率与组卷质量方面均具有更好的性能。     

基于改进蚁群算法的催化裂化分馏塔在线多目标优化

为了对催化裂化分馏塔多目标问题在线智能优化,本文选择可以在线催化裂化分馏塔多目标的优化模型,同时提出一种新的改进蚁群算法,作为智能优化手段.对分馏塔的优化过程作单位化和数字位的处理,通过研究优化过程中参数的取值对优化的影响,确定一组合适的参数组合,去优化分馏塔.实验数据表明:优化结果较好并大大缩短了优化时间,为在线优化分馏塔提供行之有效的方法.     

融合遗传蚁群算法的Web 服务组合研究

为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。     

基于蚁群算法的多目标网页综合评价策略

蚁群算法是Marco和Dorigo等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种群智能优化算法。为了提高搜索引擎系统中的查全率和查准率,采用理论分析和实验相结合的方式,研究了蚁群算法在搜索引擎系统中的应用。引用蚁群算法量化用户偏爱度,提出了一种基于网页的链接结构、内容关联度和用户偏爱度三个指标的多目标优化模型的网页价值综合评价体系。从理论上阐述了蚁群算法应用于搜索引擎系统的可行性及适应性。最后实验仿真证明了该网页价值综合评价策略的有效性和优越性。     

Subdomain generation using emergent ant colony optimization

Finite elements mesh decomposition is a well known optimization problem and is used to split a computationally expensive finite elements mesh into smaller subdomains for parallel finite elements analysis.The ant colony optimization is a type of algorithm that seeks to model the emergent behaviour observed in ant colonies and utilize this behaviour to solve combinatorial problems. This technique has been applied to several problems, most of which are graph related because the ant colony metaphor can be most easily applied to such types of problems. This paper examines the application of ant colony optimization algorithm to the partitioning of unstructured adaptive meshes for parallel explicit time-stepping finite elements analysis.The concept of ant colony optimization technique in addition to the notion of swarm intelligence for finding approximate solutions to combinatorial optimization problems is described. This algorithm combines the features of the classical ant colony optimization technique with swarm intelligence to form a model which is an artificial system designed to perform a certain task.The application of the ant colony optimization for partitioning finite elements meshes based on triangular elements using the swarm intelligence concept is described. A recursive greedy algorithm optimization method is also presented as a local optimization technique to improve the quality of the solutions given by the ant colony optimization algorithm. The partitioning is based on the recursive bisection approach.The mesh partitioning is carried out using normal and predictive modes for which the predictive mode uses a trained multi-layered feedforward neural network that estimates the number of triangular elements that will be generated after finite elements mesh generation is carried out.The performance of the proposed hybrid approach for the recursive bisection of finite elements meshes is examined by decomposing two mesh examples and comparing them with a well known finite elements domain decomposer.     

路径约束下基于人工智能的智慧航空旅游动态寻径方法

为了提高智慧航空旅游动态寻优控制能力,提出一种基于人工智能的路径约束下智慧航空旅游动态寻径方法。采用多目标进化方法进行智慧航空旅游动态寻径的路径约束控制,结合粒子群方法进行智慧航空旅游动态寻径的路径优化选择,采用多目标Pareto映射方法进行智慧航空旅游的路径规划设计,结合信息素导引方法进行智慧航空旅游动态寻径的自适应控制,构建智慧航空旅游动态寻径的蚁群滤波模型,根据蚁群路径约束寻优方法构建智慧航空旅游动态寻径的人工智能算法,实现智慧航空旅游动态寻径的人工智能控制和自适应寻优。仿真结果表明,采用该方法进行智慧航空旅游动态寻径的自适应性能较好,路径优化控制能力较强。     

基于改进遗传算法的智能组卷方法

组卷问题是一个多约束多目标优化问题。建立了一种新的试卷矩阵数学模型,提出了改进的遗传算法编码方式,并通过改进初始群体的产生方法和遗传算子,有效提高了遗传算法的收敛速度,并较好地避免了局部收敛现象。实验结果表明,在试题库试题数量适中、分布合理的情况下,本算法产生的试卷能够很好满足各项组卷指标。     

蚁群法研究进展及应用于化学化工

蚁群法是新型的群智能优化法,具有鲁棒性、分布并行机制和易融入启发式信息等特点。尤其通过释放信息素,蚂蚁间相互交流协作,实现正反馈机制,加速全局搜优,提高效率。蚁群法最初只用于离散问题。本文评述蚁群法的起源、改进和发展;重点介绍并分析了连续型蚁群法的几种处理方案和各自特点;全面总结蚁群法已应用在化学化工领域,以及对动态、带约束和多目标问题的处理方式和机制,效果良好,优于其他算法的情况。最后展望蚁群法今后的发展前景和研究方向。     

量子群智能优化算法综述

随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。