自适应遗传算法在工程训练在线考试中的应用

在工程训练中心车间信息化实现的基础上,针对工程训练管理系统中考试模块现有组卷方式所带来的抽重复题、组卷效率低下等问题,以满足在线考试的实时性要求。为此,给出一种改进的遗传算法,采用分段整数编码,改进初始种群的产生方法,有效提高了算法的收敛速度,并自适应调整遗传算子,在进化过程中增加去重题策略及最优个体保存机制,维护了种群多样性,保证了运算结果的质量。实验结果表明,该算法不但解决了系统组卷原有的问题,在迭代次数、运行时间和组卷精确度上均明显优于随机组卷法和简单遗传算法。     

基于自定义权重遗传算法的组卷算法仿真研究

针对目前众多组卷算法对组卷质量和组卷速度不能同时提高的缺陷,导致了组卷系统收敛效果不佳,迭代次数较多,组卷效率不高,难符合用户要求.为解决上述问题,提出了基于自定义的约束权重比的自适应遗传算法,强调在最有可能成为最终个体的基因里进行搜索,并增加优良个体的保留机制,使其在寻优准确率和搜索速度上均明显优于其他组卷算法,且具有很好的收敛性和实用性.实践结果表明,该方法可以有效地解决智能组卷中的多约束优化问题,并同时提高了组卷速度.     

智能组卷系统的研究与实现

分析影响组卷的成因遴选了组卷的因素,采用数据库初始化技术,应用改进的遗传算法实现了组卷系统.一系列实验仿真结果显示,改进算法在实际组卷中确实在组卷效率、组卷结果等方面优于传统算法.     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

一种用于智能组卷的自适应小生境遗传算法

在采用遗传算法进行智能组卷的过程中,常出现选择策略缺乏多样性保护机制的现象,易出现早熟收敛。为解决智能组卷的早熟收敛问题,提出一种自适应小生境遗传算法。采用小生境技术可提高个体的选择概率,增加个体的多样性选择机率;在保证算法收敛速度的情况下,给出一种一致变异算子,同时调节个体的变异概率和变异范围,提高种群多样性。最后,通过具体实例验证了该算法在较短的组卷时间内,可以实现全局寻优的结果,从而证明该算法的有效性。自适应小生境遗传算法在智能组卷中的应用具有实际意义。     

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。     

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大.在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA).IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度.通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题.     

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。     

面向自动组卷问题的改进类电磁算法

类电磁算法（EM）中局部搜索是按一定步长进行线性搜索,在这个范围内寻找个体在某一维上的最优值。由于步长的限定,求得的该维上最优值可能远离实际的最优值。采用遗传算法（GA）中选择因子和交叉因子可以很好地解决这一问题。在组卷系统中,通过基于遗传算法改进的类电磁算法（Based Genetic Electromagnetism-like Mechanism Algorithm,GEM）与GA算法以及采用线性局部搜索的EM算法实验的比较,证明该算法有更高的组卷效率。     

混合股遗传算法及其在智能组卷中的应用

为了在尽可能短的时间内找到问题的最优解,本文在采用股遗传算法高适应度个体遗传速度快、抑制劣质基因的遗传漂移、能够保持群体的多样度、减少早熟收敛现象的发生等优点的基础上,引入了变异过程中的预选择机制来保持优良个体,避免优良基因的丢失,提高种群的整体水平,从而提高算法的性能.将改进的股遗传算法应用于智能组卷,并引入了分段的整数编码和选题过程中的变异操作来提高组卷速度和避免重题的出现.实验结果表明:改进的股遗传算法与标准遗传算法、股遗传算法相比,该算法能大幅度的提高组卷质量.     

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计

针对大学课程考核及题库建设需求,设计并实现了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。系统采用Word文档保存试题的内容和答案;在组卷策略上采用了改进遗传算法,详细设计了组卷问题的染色体结构、适应度函数和遗传操作等,克服了传统随机组卷方法存在的局限性,科学合理地解决了智能组卷问题。通过测试后发现,本智能组卷系统可操作性强、组卷效率高,可以显著提高组卷的质量,完全能够满足课程考核的实际需求。     

题库系统中试卷生成算法的改进

针对现有题库系统设计的弊端和不足,对试卷生成算法做出改进,给出建立一套科学的、高质量的试卷生成算法。优化组合库结构,全面考虑出题意想和出题原则,使用均匀分布的随即试卷生成算法。通过对生成试卷进行分析,比对试卷信度与试卷效度,得出了试题均匀分布算法的实用性。可以将该算法应用于现有试题库系统中,并达到预期效果。     

基于基因表达式编程的计算机组卷算法研究

随着计算机技术的发展,传统的手动组卷方法难以满足新时代下的各种领域的需求,为解决传统手动组卷在性能、速度、题型分配等方面的缺陷,基于计算机技术的智能组卷问题日渐变为人们关注的问题。然而目前的组卷算法存在成功率低、计算时间久、知识点覆盖不完整、难度系数难以把握、生成的试卷难以满足要求等问题,导致了生成的试卷无法达到理想的效果。为改善上述问题,引入了基因表达式编程算法,通过使用适当的遗传算子,采用线性定长的编码方式,构造了新的智能组卷方法,避免了传统组卷算法成功率低以及适应性差等问题,解决了多约束条件下试卷的分数分配、章节分配、难度等一系列问题。实验证明,该算法有着较高的效率,能够快速地生成满足要求的试卷。     

基于分类同步优化函数法的自动组卷策略

在研究组卷问题的基础上,对组卷策略进行分析,提出一种按题型分类、对多组卷约束条件进行同步优化的函数方法,给出配合此算法的数据库结构设计,并在ASP.NET(C#)+SQL Server架构下,分析算法的具体实现。经多次测试表明,该组卷策略能很好地实现按各题型题数及分值、知识点分布比例、不同难度分布比例的约束条件进行自动抽题,组卷简便、高效、稳定,具有一定的实用性。     

考试系统中随机算法的应用

在线考试系统可以充分的利用学校已有的计算机资源和网络资源,将教师的工作量大大减轻,而且还把老师从出试题、阅试卷等繁琐的工作中解脱出来,极大的提高教师的工作效率。考试系统中最重要的一部分内容就是组卷算法,随机算法是作为常用的一种组卷算法,该算法简单,易于实现,具有很好的操作性。该文主要探究的就是随机算法在在线考试系统中的应用。     

一种新颖的差分混合蛙跳算法

在使用智能优化算法处理函数优化问题时,保持种群的多样性及加快种群的收敛速度可以提升一个算法的性能.针对混合蛙跳算法在寻优过程中易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,本文提出了一种新颖的差分混合蛙跳算法.该算法借鉴差分进化中的变异交叉思想,在前期利用子群中其他个体的有用信息来更新最差个体,增加局部扰动性,以提高种群的多样性;在后期为加快收敛速度使用最好个体的信息进行变异交叉操作.同时本文使用归档集进一步保留种群的多样性.仿真测试结果表明:该算法在求解优化问题时较基本蛙跳算法和平均值蛙跳算法具有更好的寻优性能.     

交卷统计系统的分析与设计

为适应计算机操作考试的需要,在服务器端开发了交卷统计系统。系统通过显示交卷人数、未交卷考号以及交空白卷考生目录等交卷信息,帮助监考教师及时发现和处理各种交卷异常。系统采用C#为开发工具,讨论了交卷统计系统的系统分析和系统设计过程。经过多次考试的检验,在监考中使用本系统,可以避免在考试过程中出现考号错误、漏交卷等异常情况,并可减少空白卷率以及因交卷问题而引起的考生与考场之间的各种纠纷。     

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.     

智能组卷系统的研究

对组卷系统的要求和目标进行了探讨，指出了组卷问题的一般过程。同时应用矩阵理论的方法为组卷系统的建模问题进行了研究。