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遗传算法以其具有很好的并行性,全局优化性和稳定性,较适合解决自动组卷问题,文章讨论了智能组中如何运用该方法进行组卷,并尝试从编码方法上对遗传算法进行相关技术改进。 相似文献
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传统人工考试模式相比于网络考试系统来说欠缺公平与合理性,不能充分考察学生的学习能力和知识掌握程度,因此要借助网络技术的力量来设计自主组卷系统,完成网上考试系统的改革和创新任务。在深入分析试题库结构和遗传算法的基础上,研究了两者之间的契合处,通过对遗传算法的改进来推出符合组卷策略的考试系统,完成对题型、题量、曝光度、知识点等多方面考核内容的平衡,使基于改进型遗传算法的组卷系统能真正运用于高校实际教学工作中。 相似文献
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随着计算机在教育领域的普及,基于网络技术的试题库系统得到了广泛应用,系统组卷的效率和质量主要取决于其算法设计,常用组卷算法难以充分满足用户多重约束条件下的最优组卷需求。遗传算法是根据生物遗传进化思想而设计的一种计算模型,能够克服常用组卷算法的片面性、低效性,可动态、自适应地得到全局最优组卷方案,利用该算法进行了组卷研究与设计。基于遗传算法的智能组卷系统可大大减轻教师出卷的工作负担,使命题组卷更合理、高效。 相似文献
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一种基于改进遗传算法的智能组卷方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
组卷问题是一个多约束条件的最优求解，本文在分析了传统的试题组卷算法存在短卷速度慢，成功率较低、组卷质量不高等缺点的基础上，提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷新方法。实验表明，该方法能有效地提高组卷的效率和质量，具有较好的使用性能和实用性。 相似文献
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基于改进型遗传算法的智能组卷研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过分析智能组卷的目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型,并提出了一种基于改进型遗传算法的新的智能组卷算法。通过引入两个不同的选择策略,不同的变异算子,进一步提高了智能组卷算法的效率和性能。 相似文献
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本文分析了考试系统中的组卷问题,结合遗传算法,从算法预处理、编码方法、初始化群体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子这几个方面,详细地研究了如何采用遗传算法解决组卷问题。并且通过实验数据,与随机抽取算法和其它组卷算法作比较,说明了本算法的优越性。 相似文献
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自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
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针对传统遗传算法在种群编码方案、初始种群生成、动态概率、多点交叉操作等方面做了一些改进,改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。 相似文献
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随着计算机技术的飞速发展,计算机的应用领域已渗透到社会的各行各业。计算机正在改变着传统的工作、学习和生活方式,推动着社会的发展。通过计算机进行"无纸化考试"已成为学校、公司企业及政府等部门进行考试的一种趋势。现详细的对考试系统中的组卷算法进行了研究设计。通过对已有组卷算法的分析,设计了一种基于改进的遗传算法的组卷方法。考试系统由三个子系统组成:后台管理子系统、考生考试子系统、教师管理子系统。后台管理系统是整个系统的核心,系统对考试的全过程进行管理和监控,包括单位管理、人员档案管理、试题管理、考试科目管理、成绩管理、考试管理、系统维护等操作。 相似文献
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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。 相似文献
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本文对网络题卷库的优势和基本特点进行了介绍,对网络考试所涉及的题库设计、组卷算法等技术进行了讨论和研究,同时在研究的基础上开发了一个基于遗传算法的网络组卷系统,并阐述了此系统的数据库结构及其应用发展方向。 相似文献
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本文利用计算智能算法中的粒子群算法对组卷系统加以改进,保留了遗传算法固有的智能搜索技术和有效的寻优和收敛性,通过叠代搜寻最优值,无须太多参数调整,简单容易地实现更加智能和高效的组卷。 相似文献
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Internet查询中基于元遗传算法的信息过滤研究 总被引：1，自引：0，他引：1
阐述了信息过滤的基本概念和信息过滤系统的状况,分析了基于遗传算法的信息过滤及其相关背景,并在此基础上对遗传算法的改进——元遗传算法进行了探讨。 相似文献
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本文根据组卷的特点，对试题基因进行分段，在分段内部利用遗传算法进行组誊运算，防止在组卷过程中因题型分值的约束条件对计算过程的干扰，加快了算法的收敛速度． 相似文献
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本文采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)实现自动组卷的系统中,并没有充分考虑试卷中知识点(测试维度)的分值分布,提出一种新的遗传算法(New Genetic Algorithm,NGA)来实现自动组卷功能,并重新定义了适应度函数,加快收敛速度。仿真实验表明,NGA算法不仅高效,且能生成一份有效试卷,使得试卷分值能在测试的维度上尽量实现均匀分布。 相似文献
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详细分析了遗传算法的原理,并且根据电子商务谈判模型系统的实际,进行种群的编码,给出相应的适应度函数.遗传算法收敛速度慢且性能不稳定,基于粒子群子代个体产生趋于最优个体的思想对遗传算法进行改进,设计出适合粒子群算法的交叉变异概率公式.在针对塑料颗粒的商务谈判中,应用这两种算法模型,结果表明基于粒子群改进的算法比遗传算法更能及时提供谈判解,节省了商务谈判的时间,提高了商务谈判的效率. 相似文献
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基于遗传算法的自动组卷分析与设计 总被引：4，自引：0，他引：4
组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。 相似文献
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自动组卷策略是利用计算机自动完成试卷生成的一种方案,整个过程的人工投入少,在很大程度上解放了教师,提高了工作效率。能否自动组出满足用户要求的试卷,与组卷使用的算法紧密相关。采用遗传算法,按照选择编码方式、产生初始种群、计算自适应函数、进行遗传操作、试卷生成的过程,可完成自动组卷操作。 相似文献