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。     

基于遗传算法的智能组卷系统的研究与设计

系统在组卷过程中使用了遗传算法,对于染色体编码、适应度函数、遗传算子进行了新的尝试。系统主要实现了自动生成试卷和数据库管理等功能。     

基于粒子群算法的智能组卷系统研究与实现

依据企业人才培养的考核要求,对组卷环节进行研究和改善,建立起规范高效的智能组卷系统.组卷问题是一个在多约束条件共同作用下的优化问题,难以用传统的计算方法进行求解.引入粒子群优化算法,实现了问题的快速求解.实现了基于粒子群算法的组卷模型,测试结果表明,基于粒子群算法的自动组卷系统成功率高、耗时短,系统界面友好,满足用户需求,有效地提高了工作效率.     

基于改进遗传算法的智能组卷系统研究

传统组卷算法在组卷质量和组卷速度方面,都难以达到令人满意的效果。鉴于此,建立了智能组卷系统问题求解的理论模型,并结合遗传算法来解决考试系统中的智能组卷问题:在选择算子中采用适应度排序在前一半的个体进入下一代的繁殖;在交叉算子中采用最优保持策略;在成卷前调整试卷知识点的分布。该组卷算法在不同的要求下都能得到较为满意的效果。     

基于遗传算法适应度分析的智能组卷在线考试系统设计

随着信息化水平的提高和计算机系统的飞速发展,具备智能组卷功能的在线考试系统是今后的发展方向。文章通过研究遗传算法的优势,通过对适应度值进行分析和算法改进,得到最优的组卷结果,并设计适用性强的在线考试系统架构和流程,为在线考试系统的应用和实现提供参考和技术支撑。     

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...     

基于遗传算法的在线考试自动组卷方法研究

自动组卷是实现在线考试系统的核心技术之一。利用遗传算法在寻优和收敛方面的优点,结合组卷的约束条件,文中提出了基于遗传算法的自动组卷方法。     

基于互联网的分布式在线考试系统设计与实现

随着互联网技术的发展,分布式管理系统在教育领域已经得到了广泛的应用,尤其是教学考试。本文详细的分析了分布式在线考试系统的实现技术,包括JSP分布式系统开发技术和基于遗传算法的智能组卷技术,给出了在线考试系统的主要功能,并且给出了智能组卷的核心功能实现内容。     

在线考试系统智能组卷策略研究

表明智能组卷在考试系统中的核心地位,介绍组卷策略的基本要求,对智能组卷的策略进行了分析和研究,提出两种实现组卷策略的算法变换方式:相对评价组卷和绝对评价组卷。     

基于遗传算法的组卷系统的研究

介绍了计算机自动组卷系统的设计方法,并对遗传算法在计算机自动组卷系统中的应用进行了探讨,给出了基于遗传算法的组卷系统的实现方法。     

改进遗传算法组卷系统的研究与实现

在学校教学工作中,考试是整个教学过程中的重要环节,它是对学生所学知识和能力的一种评价,也是衡量教师教学效果优劣的一种教育测量手段。基于Web技术的在线考试系统可以借助因特网,使得考试地点变的灵活,而且能大大地提高了工作效率,真正地实现了无纸化考试。     

遗传算法在组卷系统中应用研究

随着信息技术的发展,考试系统的广泛引用,如何快速、合理的根据数据中的题库进行组卷已经成为了人们所重点关注的问题。随机抽取、回溯试探、误差补偿等策略存在容易陷入死循环、随机性差等缺点。为此,本文主要通过对组卷问题的分析,采用改进的遗传算法进行考试系统的组卷。     

浅析在线考试系统的组卷策略

在线考试系统功能日趋完善,试题库题型题量渐多,通过阐述随机组卷问题,说明组卷时须考虑多种约束条件,建立良好的题库结构,采用合理组卷算法,并给出遗传算法实现步骤,完成组卷的效率和成卷的质量。     

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.     

基于遗传算法的系统在线辨识

首先介绍了一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法－遗传算法，并讨论了它在系统在线辨识中的实现，仿真表明，遗传算法能在线辨识时滞并收敛到全局最优。     

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。     

基于遗传算法的智能组卷的研究

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.     

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。     

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。