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。     

在线组卷策略的研究与设计

为了解决在线培训考试系统中多目标约束下的组卷问题,对组卷过程建立了多目标约束的数学模型,采用了基于改进的遗传算法的智能组卷策略,通过模拟生物种群演化来完成对符合约束条件的试题筛选,同时提出了二次组卷分发策略来保证试卷中试题分布的随机性。实验结果表明,改进的遗传算法提高了算法的收敛性和搜索能力,相应的智能组卷策略提高了多目标约束下组卷的质量和效率,生成的试卷能够满足用户的需求,二次组卷分发策略保证了在线考试的公平性。     

基于遗传算法的智能组卷系统实现

遗传算法是数据库技术应用的一种表现形式,本论文从遗传算法,改进的遗传算法,智能组卷的基础理论,依据改进的遗传算法生产智能组卷系统。     

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.     

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。     

改进的遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分,而遗传算法是考试系统中最常用的一种算法。本文分析智能组卷问题的目标要求,并建立该问题的数学模型,提出使用基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)解决组卷问题的新方法。将该方法运用到Java课程智能组卷系统中,实验证明该算法在组卷中的应用可以有效克服遗传算法中早熟的现象,加快了收敛速度,明显地改善了其全局寻优能力,提高了组卷的成功率,并且保证了组卷的质量。     

基于遗传算法的学生在线竞赛系统研究

针对传统学生在线竞赛系统组卷效率低、系统性能差的问题,构建一个基于粒子群遗传算法的学生在线竞赛系统。基于此系统,在粒子群算法中融入遗传操作,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,改进交叉变异方式以加快算法收敛,减少组卷时间,提升在线竞赛系统的运行效率。实验结果表明,在智能组卷方面,本算法的组卷知识点覆盖率高达99.3%,比遗传算法和粒子群算法明显更高,更能满足用户需求。且在相同条件下,本算法的收敛速度更快、损耗时间更短,运行效率更高,系统整体性能显著提升,具有一定的可行性。     

基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现

组卷系统的研发不仅涉及到组卷数学模型建立的问题,还包括对其应用适合的组卷算法的研究。由于遗传算法具有全局寻优和智能搜索的特性,所以本文将该算法引入智能组卷。然而若要寻求到真正适合的组卷算法,必须对现有的遗传算法加以改进。本文对遗传算法改进主要体现在以下几个方面:编码策略、适应度函数的选取和遗传算子及控制参数的设计等等。改进的遗传算法在组卷中的应用可以有效克服未成熟收敛,加快了收敛速度,明显地改善了其全局寻优能力,提高了组卷的成功率,取得了满意的组卷效果。     

基于改进型遗传算法的智能组卷系统

分析组卷的目标要求,建立智能组卷系统问题求解的理论模型,给出一种改进型遗传算法来解决组卷问题,详细介绍组卷的过程包括组卷策略、编码方案及改进的选择算子的实现.实验结果表明,新方法能很好地解决智能组卷问题.     

改进的遗传算法在测井模拟器考核系统中的应用

针对测井模拟器考核系统的开发过程中,采用一般考试系统的组织结构存在试题库结构冗余、组卷效率低下、难以保证培训考核效果的问题,引入变种的遗传算法思想,来设计和实现测井模拟器考核系统。介绍了该系统的总体架构,并探讨了具体开发流程和实现。通过实验表明应用变种遗传算法后明显降低了系统冗余度,提高了系统自动组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

基于web的英语在线学习系统

介绍一个基于web技术的英语在线学习系统,详述了系统的设计方案及关键技术问题.首先,对系统中智能组卷算法与策略进行分析,以算法的实用性和可操作性需求指标建立一个智能组卷的数学模型,并设计一种基于改进遗传算法求解该模型的优化方法,实现通过对试卷指标的组合来随机生成符合约束要求的试卷,满足不同用户的个性化需求;其次,通过融合Ajax技术,实现系统在线测试中对考试进行时间控制,解决因B/S结构引起的“瓶颈”问题,减缓了数据流量.     

改进型遗传算法智能组卷系统的设计与实现

本文介绍了改进型遗传算法智能组卷系统的需求分析,然后根据分析结果来设计和实现具有良好的通用性和可扩展性一套智能组卷系统,其中组卷算法的关键点给出了具体的实现代码。     

改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究

讨论智能组卷问题求解的理论模型,根据人工智能中的遗传算法的原理和思想,通过采用新的编码方式、交叉算子和变异算子等方法,利用自适应遗传算法实现单套和成批试卷生成.通过实例分析,实验结果表明该组卷方法具有组卷成功率高和组卷速度快的优点.     

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。     

改进的基于知识点均衡的智能组卷方案

针对当前在线考试基于知识点智能组卷的需求,分析了现有的基于知识点组卷方案存在的问题与不足,提出了一种改进的基于知识点均衡的智能组卷方案。首先介绍了知识树的建构方法,然后对试题库结构进行了研究与设计,进而具体论述了知识点均衡策略,最后对算法的实现作了整体阐述。     

Memetic算法在智能组卷问题中的应用

Memetic算法是一种启发式搜索方法,常用于解决一些NP问题。本文通过对遗传Memetic算法的改进与优化,结合智能组卷问题的特点,提出一套完整的解决方案。算法使用Memetic算法框架,全局搜索策略采用分段实数编码的遗传算法,融合了算法的交叉变异操作,局部搜索策略采用模拟退火算法,有效解决陷入局部最优问题。通过不同算法的对比实验表明,本文提出的Memetic算法能够快速高效地解决智能组卷问题,大大提升试卷生成质量,减少迭代次数,可快速获得最优解。      

基于COM技术的通用题库系统的研究与实现

分析了COM技术，研究并实现了一个通用题库系统，该系统包括命题模块．组卷模块、考试模块．阅卷模块、成绩管理模块，每个模块做成一个COM组件，介绍了数据库的设计，提出了改进型的遗传算法组卷，利用该算法进行组卷，收敛快，效率高，能组出满意的试卷，同时对考试模块、阅卷模块的设计等关键技术进行了探讨。     

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。