基于整数编码和自适应遗传算法的智能组卷算法

文章给出了一种基于整数编码和自适应遗传算法的智能组卷算法.该算法首先采用整数编码,然后用自适应遗传算法对组卷进行操作,优化了搜索过程,有效地解决了自动组卷问题,具有较好的性能和实用性.     

一种自适应遗传算法在自动组卷中的应用

本文研究了自适应遗传算法存在的问题,提出把可进化性的自适应遗传算法用于自动组卷,分析了个体的可进化性,针对可进化的自适应遗传算法和自动组卷的特点,分析和设计了编码、适应度函数和操作算子.     

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.     

基于矩阵编码的遗传算法及其在自动组卷中的应用

对组卷问题进行了分析，提出了采用遗传算法来解决这个带约束的多目标优化问题。提出了应用于自动组卷中的基于矩阵编码的遗传算法，充分利用领域知识来设计解的编码和遗传算子。试验结果表明，基于矩阵编码的遗传算法相对于其它方法能够取得更有效的结果。     

基于知识点约束的遗传算法组卷策略的研究

基于遗传算法的自动组卷策略采用分段实数编码,具有自适应型的交叉和变异遗传算子,基于知识点约束的分题型的组卷算法思想,为自动组卷算法的进一步发展提供了研究方向.     

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。     

遗传算法在自动组卷系统中的应用

用基因段的遗传算法解决自动组卷问题,采用二进制进行编码,生成带有约束条件的初始种群,用自适应的概率对染色体进行选择、交叉和变异．在一个染色体的基因段内完成交叉和变异操作,从而产生新的种群。     

基于改进遗传算法智能组卷的研究

组卷问题是解决在一个多约束条件下的多目标参数优化的问题,在研究组卷数学模型的基础上,对遗传算法进行了改进,通过对染色体分段编码、确定适应度函数、分段初始化种群、交叉概率和变异概率的自适应调整及最优个体保存策略措施,实现了智能组卷。通过实验数据测试结果表明,改进遗传算法比简单遗传算法能更好地完成组卷,有更高地组卷效率,有较好地实用性。     

基于改进遗传算法智能组卷的研究

组卷问题是解决在一个多约束条件下的多目标参数优化的问题,在研究组卷数学模型的基础上,对遗传算法进行了改进,通过对染色体分段编码、确定适应度函数、分段初始化种群、交叉概率和变异概率的自适应调整及最优个体保存策略措施,实现了智能组卷。通过实验数据测试结果表明,改进遗传算法比简单遗传算法能更好地完成组卷,有更高地组卷效率,有较好地实用性。     

基于改进遗传算法的自动组卷问题的研究

自动组卷优化问题的研究,由于题库组卷的随机性,难度很大。针对传统遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出了一种改进的遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。进行仿真实验,结果证明,改进的遗传算法在组卷的有效性、稳定性和收敛速度等方面有显著的提高,更能有效解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性,能够极大的满足用户组卷的需求。     

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。     

自动组卷策略中遗传算法的优化

自动组卷技术是计算机网络化考试系统中一项必不可少的重要技术,自动组卷技术实现的关键是组卷算法的选择与实现,它将直接影响到组卷的质量。通过建立组卷算法的数学模型,结合遗传算法理论,给出了一种优化的遗传算法的自动组卷策略。     

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。     

基于选择性集成的整数编码遗传算法及TSP问题求解

基于遗传算法的求解TSP(Traveling Salesman Problem)研究是近几年的研究热点.设计高效的遗传算法求解,有重要的理论意义和实用价值.本文考察了基于整数编码的遗传算法的选择算子、交叉算子、变异算子,运用选择性集成的思想,将几种算子集成,随进化的进程对交叉概率和变异概率做自适应调整,用Matlab编写遗传算法程序,求解中国31城市TSP问题,获得了优于目前同类工作的结果.     

应用布尔遗传算子求解N皇后问题

应用回溯法求解规模较大的N皇后问题时,时间开销巨大。从提出布尔遗传算子角度,增强遗传算法局部搜索性能,与具有良好全局搜索性能的矩阵遗传算子组合应用,对N皇后问题求解。采用自然数和二进制互换的编码方式,应用N皇后的约束条件构造适应度函数,保证了算法的全局收敛性。通过与回溯法和相关遗传算法比较,实验证实了该方法应用于求解N皇后问题,具有良好的搜索效率和求解质量。     

利用改进的自适应遗传算法确定有机化合物分子式

针对简单遗传算法存在早熟和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法用来确定有机化合物分子式.在现有自适应遗传算法的基础上,对编码方式和遗传算子操作等几方面进行了改进.改进后的自适应遗传算法在防止早熟和加快收敛方面优于简单遗传算法.该算法应用到确定有机化合物分子式时,取得很好的效果.     

遗传算法的参数设计与性能研究

利用无符号整数数组代替传统的字符串进行二进制编码，用改进的适应度函数、自适应交叉率、自适应变异率取代传统的适应度数和固定的交叉率及变异率来改进遗传算法，并与基本遗传算法进行了实验比较，结果证明改进的遗传算法显著提高了收敛性能，并且具有很强的自适应能力。