基于遗传算法的智能组卷应用研究

智能组卷是计算机辅助教学(CAI)中一个重要的研究课题,本文针对试卷生成的目标要求,建立了智能组卷的数学模型,并给出了用改进的遗传算法解决此问题的新方法。实验结果表明该改进的遗传算法能很好的解决试题库中智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。     

应用遗传算法实现智能组卷

在现代教学中,计算机辅助教学(CAI)的应用越来越广泛,而智能组卷作为它的一个重要组成部分,也一直是研究的热点课题.讨论了采用遗传算法进行智能组卷的几个关键问题,研究了题库的组织、组卷算法的选取,同时给出了系统实现的部分关键代码.     

基于遗传算法的智能组卷系统设计

传统人工组卷方式易受到教师的主观性影响,无法保障试卷质量及合理性。智能组卷系统能够快速合理的设计出优质试卷,极大地减少教师的工作量的同时,更能满足不同水平的学生个性化组卷需求。智能组卷系统具备巨大的现实应用价值。基于遗传算法设计开发了智能组卷系统。首先,基于遗传算法基本原理对系统算法模块进行设计,明确组卷策略;然后,对组卷问题特征属性和试卷评价标准等进行分析,构建智能组卷系统功能结构图,实现遗传算法智能组卷系统的设计;最后,对智能组卷系统的测试结果进行分析总结。结果表明,系统完成了智能组卷的预期目标,具有很高的运算效率。     

基于遗传算法的智能组卷方案研究

组卷问题是一个多目标约束优化问题，为了快速组成难度呈正态分布的高质量试卷，就必须降低约束目标。文章提出一种基于遗传算法的智能组卷方案，采用十进制分段编码，改进了传统的初始化种群方法，优化了搜索过程。实验证明该方案具有较好的性能和实用性。     

遗传算法在智能组卷中的研究与应用

随着高等院校、考试院等招生考试机构项目的增多,组卷已经逐渐发展成为一种非常关键的工作,为了能够提高组卷效率,实现组卷自动化、智能化,本文提出了一种基于遗传算法的智能组卷模型,能够根据试卷的分数、题数等多种约束,自动的产生一份合格的试卷,提高智能组卷的功能。     

智能组卷系统试题库结构的研究

在分析了传统的组卷系统的组卷算法及相应的试题库结构的基础上，基于遗传算法提出了一种新的试题库结构，并给定具体结构的确定方法。实践表明，这种结构下的试题库很好地配合遗传算法实现了智能组卷，并且系统效率更高，冗余度更小。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用研究

以传统自适应遗传算法为基础,提出了一种改进的智能组卷算法,基于该算法,设计并实现了一个《编译原理》课程智能组卷系统.结合实际问题建立了组卷问题的数学模型,并针对该数学模型对遗传算法的编码方式和种群最优保存策略进行了改进.改进后的算法在保证组卷质量的前提下,提高了搜索速度并且有效避免了传统遗传算法中经常出现的早熟现象.     

基于定向变异遗传算法的智能组卷算法研究

针对多目标约束条件下求最优解的智能组卷问题,建立多维约束条件的数学模型,同时为了进一步改善基于遗传算法的智能组卷算法早熟及收敛速度慢的问题,提出一种基于定向变异遗传算法的智能组卷算法,采用定向变异来提高算法的寻优能力.通过仿真实验,将该算法与基于标准遗传算法和自适应遗传算法的智能组卷算法进行比较,实验结果表明,在相同设...     

智能组卷的HSK自适应分级考试系统

在自适应分级的对外汉语考试系统(HSK)上提出了一种具有知识点最大覆盖性质的组卷算法。该算法把对知识点的覆盖、题型均衡化、自适应难度作为主要控制目标。当开始测试时,测试者可以使用系统的缺省等级,也可以自选等级,系统将依据指定的等级采用具有自适应功能的最大覆盖算法从题库中合理抽取试题组成试卷用于汉语水平测试。对比实验表明,具有最大覆盖性质的自适应试题抽取算法,对考生汉语能力的评价更为客观。     

利用文本相似度改进遗传算法的组卷实现与研究

在分析遗传算法适应度对遗传算法收敛性影响的基础上,针对试题试卷部分的信息参数和评价指标,对遗传算法在组卷中的应用进行了具体的论述,分析了遗传算法在组卷系统中各个部分的实现方法,提出了组卷模块的体系结构。针对遗传算法本身的原理特性进行讨论,研究其理论基础及其所具有的过早收敛的"早熟"现象,并利用排挤算法的早熟现象将组卷系统中的遗传算法进行改进。随后建立向量模型进行快速的试题相似性检测,使考试内容和考试质量得以提升。最终将研究结果进行实验对比与分析,并对研究结果进行了工程实现。     

基于Python的智能组卷设计

本文是基于Python的智能组卷设计。Python是一种近几年比较热门的计算机程序设计语言,它拥有众多的库,在各个领域里都有所应用。使用者只要学会Python的基本语法,利用Python进行办公自动化是一种高效且智能的方式。本设计通过使用Python实现科目考试自动生成试卷的全过程,从中体验Python库功能以及掌握Python在办公自动化中的应用,从而提高办公工作效率。     

士兵职业技能鉴定的智能组卷方案研究

针对士兵职业技能鉴定平台在使用过程中发现的试卷质量问题,文章提出了基于改进随机抽取算法的智能组卷方案,实现了快速高效组卷。该算法目前已成功应用于士兵职业技能鉴定平台的考核系统中。     

模拟电子技术试题库智能组卷算法研究与系统实现

随着现代教育技术和计算机技术的高速发展,教育领域考试的无纸化、电子化、分值科学化是发展趋势。用于课程考试与远程自学测试的电子试题库与自动组卷系统是计算机辅助教学的重要研究内容之一,其中智能组卷算法是技术关键问题。针对试卷生成目标及要求,建立了智能组卷系统的数学模型,提出了一种面向分值目标的混合组卷算法。对模拟电子技术试题库自动组卷系统进行了应用实例分析。实验结果表明所提出的方法能有效解决电子试题库研究中的智能组卷问题,具有较好的综合性能。     

基于EDPSO算法实现智能组卷

组卷问题是一个多重约束的组合优化问题,目前已有多种组卷策略、组卷算法都从某一方面或某几方面对智能组卷系统进行了改进和研究,并取得了一定的进展,文中基于分布估计离散粒子群算法进行了组卷.     

基于遗传算法的自动组卷策略

自动组卷是一个多约束条件的最优求解问题,传统组卷算法存在速度慢、成功率低、组卷质量不高等不足,已不符合现行要求。为此,文中采用整段交叉,段内变异的方法,通过确定适应度函数和遗传算子探索了遗传算法在自动组卷中的应用,在一定程度上克服了已有算法的不足,并用算例验证了其有效性及适用性。     

基于遗传算法的试题库组卷研究

组卷问题是一个多重优化约束目标求解问题,使用传统方法解决此种问题较困难,考试题库以及组卷算法的设计决定了组卷的效率和质量。文中提出一种基于遗传算法的组卷方法,给出了初始种群方法,分段编码及交叉算子、变异算子,优化了搜索过程,实验证明求解组卷问题采用该方法行之有效,有利于实现考试的规范化、科学化、教考分离。     

基于改进遗传算法的组卷系统在电子商务模拟系统中的应用

遗传算法是对初始的种群进行逐渐搜索,通过对染色体的选择、交叉、变异,直到找到较好的个体。它因在处理组卷问题时具有全局寻优、效率较高等优势,得到了较为广泛的应用。但传统的遗传算法,初始种群是随机产生,其结果是求解的效率并不是很高。本文设计了一种改进遗传算法的智能组卷算法过程。组卷的速度和成功率都得到显著提高,可适用于大型题库系统和复杂约束条件的组卷需求。     

基于SSSDJ框架的智能组卷系统设计与实现

传统考试需要人工出题、排版,设计答案和答题纸,撰写上交学校的各种相关资料,工作量大,耗时长,因此设计了基于SSSDJ框架（Spring、SpringMVC、SpringDataJPA）的智能组卷系统,该系统提供智能组卷、题量分配、指定题目、题库下载等功能。系统设计完成后对试卷模板进行了测试,测试结果表明,该系统能够实现高效智能组卷的目标,并能够同步生成各种所需材料。     

改进遗传算法在智能化组卷系统中的应用探讨

近年来,随着社会经济的发展,科学技术取得了明显的进步,无纸化网络在线考试逐渐取代了传统模式下的笔试考试,成为主要的流行趋势,并且从目前情况来看,已经普遍被社会各行各业接受和认可.同时,组卷作为网络考试系统的核心技术,组卷的问题、策略以及智能化等对其应用效果的取得起着至关重要的作用.因此,通过对遗传算法进行积极的改进,并将其应用到智能化组卷系统中,有助于组卷智能化的实现以及组卷问题的自动解决,将系统本身的实用性以及各方面的性能充分展示出来.     

改进遗传算法在组卷中的应用

国内外许多科研机构对基于遗传算法的组卷问题进行了大量的研究,但由于组卷问题的复杂性,仍存在许多不足.本文尝试在遗传算法基础上进行技术改进,以克服组卷速度慢、算法局部收敛的缺陷.