基于改进遗传算法的自动组卷问题的研究
一种基于改进遗传算法的智能组卷方法研究的开题报告
一种基于改进遗传算法的智能组卷方法研究的开题报告1.研究背景及意义：随着教育信息化的发展，考试变得越来越常见。
考试给学生和老师带来便利，但同时也增加了教育工作者的工作量。
组卷作为考试中一个重要的环节，需要考虑到多个因素，如题目难度、类型、分数分布等。
传统的手工组卷方法已经无法满足大规模考试的需求，因此，开发一种基于改进遗传算法的智能组卷方法对于提高考试效率、减轻组卷工作者的负担，具有重要的理论和实际意义。
2.研发目的：本项目旨在设计一种基于改进遗传算法的智能组卷方法。
通过该方法，实现快速、自动、高效的组卷过程，减轻组卷工作者的负担，降低组卷的风险，提高考试的合理性与难度的适中性，并为教学评价、学生能力评估等提供可靠的数据支撑和评估。
3.研究内容：本项目主要包括以下三个内容：（1）研究遗传算法与其改进方法：在遗传算法的基础上，引入一些改进算法，如多样性保持技术、动态选择策略等，实现更好的进化特性。
（2）构建智能组卷模型：考虑到学科、年级、难度、知识点等多个因素对组卷的影响，本项目将设计一个多目标组卷模型，并通过智能方法进行组卷。
（3）设计实验并进行分析：通过实验，对设计的智能组卷方法进行验证与分析，探索组卷效果与组卷时间的关系，分析遗传算法与改进遗传算法的优劣。
4.研究方法：研究方法主要包括以下三个方面：（1）遗传算法的学习和实现：在研究遗传算法的基础上，我们将研究改进遗传算法，并实现其核心代码。
（2）智能组卷模型：在多目标优化的基础上，组合多个模板，设计一个智能组卷模型，并将改进遗传算法与多目标优化进行结合。
（3）实验设计与数据分析：设置不同的实验条件来验证研究方法的实用性与效果，并进行实验数据整理和分析。
5.研发过程：（1）文献调研：深入了解智能组卷、遗传算法等相关领域的研究现状，总结并借鉴前人经验，为设计研究方案和实现方法提供理论支持。
（2）算法设计：设计改进的遗传算法并根据研究对象确定其适应度函数和目标函数。
基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究
文章编号:1671-3559(2004)03-0228-04收稿日期:2004-03-22基金项目:国家863计划资助项目(863-306-ZT 06-01-4);山东省自然科学基金资助项目(Z 99G 01)作者简介:杨 青(1972-),女,山东济南人,山东公安专科学校基础部讲师,硕士。
基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究杨 青(山东公安专科学校基础部,山东济南250014)摘 要:给出了利用遗传算法求解试题库自动组卷问题的新方法,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子。
实验结果表明,改进的遗传算法相对于其他算法更能有效的解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性。
关键词:遗传算法;自动组卷;功能块;试题库中图分类号:TP301.6文献标识码:A自动组卷就是按照教师和教学的要求,由计算机自动从试题库中选择试题,组成一份符合要求的试卷。
它是计算机辅助教学系统(C AI )的重要组成部分。
常用的自动组卷方法大致可分为两类:(1)随机抽取法[1],即根据组卷状态空间的控制指标,由计算机随机抽取一道符合控制指标的试题放入组卷题库,此过程不断重复,直到组卷完毕或已无法从题库中抽取满足控制指标的试题为止。
该方法结构简单,具有很大的随意性和不确定性,无法从整体上把握题库不断变化的要求,不具有智能性。
(2)回溯试探法,即将随机抽取法产生的每一状态类型记录下来,当搜索失败时释放上次记录的状态类型。
然后再按照一定的规律变换一种新的状态类型进行试探,通过不断的回溯试探直到试卷生成完毕或退回到出发点为止,文献[2]就是使用回溯方法实现自动组卷。
实践证明,该方法适用于类型和出题量都比较小的题库系统,实际应用时程序结构相对复杂,而且选取试题随机性差,组卷时间长。
对于现在越来越流行的考生随机即时调题的考试过程来说,它已不符合要求。
本文中给出了利用遗传算法求解自动组卷问题的新思路,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子。
基于改进遗传算法智能组卷的研究
问题 。组卷 的数学模 型也可认 为是 一个 约束满 足问题 ， 根
据约束类 型， 可分为硬约束 和软约束 。 ２ １ 硬约束数学模 型 ． 组卷过程 ， 实际上就是要 从试 题库 中选择 同时满足 各
卷中的知识 点重 复、 后期收敛速度 慢、 多个约束条件 之间的 冲突等问题方 面仍无法达到理想效果［ 。本文通过对 自动 ５ ］
组卷数学模 型进行 分析 ， 出了一种改 进的遗 传算法 的新 提
项约束 的题 目【 。那么 ， ６ ］ 组成一套试卷总共有 ｍ道试题 ，
每一 道试题都需要满足 个指标 。即构建 了一个如 下所示 的一个 ｍ＊ 的矩阵 ， 如下公式所示 。
思路 ， 实验表 明， 该算法简单且效率高 ， 具有一定 的可行性 。
使其所有 的属性变量 Ｓ在 Ｌ 的取 值范 围 内都 满足 Ｒ 的约 束， 这样 自动组卷就可 以描述 成是 一个 多约束 目标满 足的
化 的随机搜 索方法 。生物进化 过程 的计算模 型 ， 是一种 生 物进化演变的随机的搜 索方法 。近年来 ， 将遗 传算法 用于
解 决智 能组 卷 问题 ， 得 了很 好 的进 展 。但 在 处 理 自动 组 取
３ ）约束集 ： Ｒ一 ＜ｌ ｒ， ， ＞ 对 应各 试题 属性 变 量 ｒ，２ … ， 的取值之 间的约束关系 ；
４ ）试题集 ： 一＜－ｉ， ｉ） 对应从试题 库 中选择 的 Ｊ ｉ， …， ， ｚ 满足一定 约束条件 的试题 。
由此 可 知 组 卷 问题 就 是 ， 试 题 库 中 随 机 选 出一 组 Ｊ 从 ，
通过建立智能组卷数学模 型 ， 了改进遗传算法在智 能组卷算法中的应用 ， 研究 提出了一种基于改进遗传算 法来进行智能组卷
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的快速发展，教育领域也逐渐迎来了智能化的时代。
传统的试卷组卷方式往往是基于教师的经验和主观意识，容易受到个人偏好和主观因素的影响。
而智能组卷系统的出现，可以通过计算机技术和人工智能算法，实现更加客观、科学和高效的试卷生成过程。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计成为了当前研究的一个热点和重点。
通过引入改进的遗传算法，结合试卷生成的特点和需求，可以更好地提高试卷的质量和多样性，提高教育教学的效率和效果。
本文旨在探讨如何利用改进遗传算法来设计智能组卷系统，为教育领域的智能化发展做出贡献。
1.2 研究意义本研究旨在通过改进遗传算法，提高智能组卷系统的性能和效果。
优化遗传算法的参数设置和适应度函数设计，可以提高算法的搜索效率和收敛速度。
结合其他优化算法或启发式算法，可以进一步提高算法的搜索质量和全局最优解的收敛速度。
通过研究改进遗传算法在智能组卷系统中的应用，不仅可以提高试卷的质量和多样性，还可以减轻教师们的工作负担，提高试卷的难度和适应性。
基于改进遗传算法的智能组卷系统还具有较强的智能化和自适应性，可以适应不同学科和不同教育阶段的需求，为教育教学工作提供更好的支持和帮助。
2. 正文2.1 智能组卷系统概述智能组卷系统是一种基于人工智能技术的教育管理工具，主要用于自动化生成试卷和题目，帮助教师快速高效地进行试卷组卷工作。
传统的手工组卷方式费时费力，容易出错且缺乏灵活性，而智能组卷系统通过算法的优化和智能化的设计，能够根据教学要求和学生水平自动生成合理的试卷和题目。
智能组卷系统通常包括题库管理、试卷生成、题目答案自动批改等功能模块。
在题库管理中，系统会对题目进行分类存储，并设定各个题目的难易程度和知识点标签，以便系统能够根据需要选择合适的题目进行组卷。
试卷生成模块是智能组卷系统的核心，它通过算法来生成符合要求的试卷，保证试卷的均衡性和难易程度的适当性。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计1. 引言1.1 研究背景本研究旨在设计一种基于改进遗传算法的智能组卷系统，以解决传统试卷组卷过程中存在的一些问题。
随着教育信息化的发展，传统的手工编写试卷方式已经无法满足现代化教育的需求。
教师需要不断更新试卷内容，确保试卷的有效性和灵活性，但是手工编写试卷存在时间消耗大、效率低、易出错等问题。
研究如何利用计算机技术提高试卷组卷效率和质量具有重要意义。
当前智能组卷系统已经在教育领域得到广泛应用，但是现有系统仍存在着一些不足之处，如试卷的难易度评估不准确、试题的相关性不够强等。
本研究将通过改进遗传算法，结合试题难度、知识点覆盖等因素，设计一种更加智能化的组卷系统，以提高试卷的灵活性和有效性。
通过本研究，希望能够探索智能组卷系统的设计原理和实现方法，为教育信息化提供更加高效、智能的解决方案。
本研究也将为遗传算法在教育领域的应用提供一种新的思路和方法。
1.2 研究意义智能组卷系统是现代教育评价和考试系统中的重要组成部分，其能够根据教学目标和知识点特点，合理安排试题的难易程度、题型比例和知识点覆盖范围，提高了试卷的质量和客观性。
传统的组卷方法需要教师手动选题、组卷，费时费力且主观性强，无法完全满足教学需求。
而基于改进遗传算法的智能组卷系统能够通过对试卷的自动优化和调整，实现试卷的个性化配置，提高试卷的客观性和灵活性。
本研究旨在探讨如何利用改进遗传算法来设计智能组卷系统，从而解决传统组卷方法的局限性，提高试卷的质量和客观性。
通过研究智能组卷系统的设计原理和基于改进遗传算法的实现方法，可以为教育评价和考试系统的改进提供有效的技术支持，为教师和教育管理部门提供更加便捷和高效的组卷工具。
研究还可为相关领域的学者提供参考和借鉴，推动教育信息化和智能化的发展。
本研究具有重要的理论和实践意义，对教育领域的发展具有一定的推动作用。
1.3 研究目的研究目的是为了探究基于改进遗传算法的智能组卷系统在教育领域中的应用价值和效果，通过深入研究遗传算法的原理和智能组卷系统的设计方法，实现更加高效和精准的试卷生成。
基于改进遗传算法的智能组卷系统应用研究的开题报告
基于改进遗传算法的智能组卷系统应用研究的开题报告1. 研究背景和意义现代教育趋向个性化教育，智能化技术被广泛应用于教育领域。
其中，智能组卷系统作为一种帮助老师自动化生成试卷的技术，受到了越来越多教育机构和老师的青睐。
但是，智能组卷系统的算法设计和优化仍然是现阶段研究的热点，其中，遗传算法作为一种广泛应用于优化问题的算法，可以用于设计智能组卷系统，使其更加高效和准确。
因此，本研究旨在基于改进遗传算法，设计一个智能组卷系统，以提高试卷自动生成的效率和精度。
同时，该系统能够满足各种教育机构和老师的需求，为个性化教育提供有力的支持。
2. 研究内容和方法(1) 系统要求分析：根据教育机构的需求和老师的实际操作需要，分析智能组卷系统的功能和用例，明确系统的基本要求和特征。
(2) 遗传算法设计：将遗传算法应用于智能组卷系统设计中，建立适应度函数和遗传算法模型，实现试卷自动生成的优化。
(3) 算法优化：对基本遗传算法进行改进，如引入自适应机制、交叉算子变异率控制等，优化算法的性能和稳定性。
(4) 试卷自动生成：将优化后的遗传算法应用于试卷自动生成中，实现试卷自动化生成，并与手工生成的试卷进行比较和分析。
(5) 系统测试和评估：通过对试卷自动生成结果的统计和分析，测试和评估系统的性能和有效性，为智能组卷系统实际应用提供依据。
3. 预期成果和意义(1) 提出并实现基于改进遗传算法的智能组卷系统，为教育机构和老师提供高效、准确、个性化的试卷自动生成服务。
(2) 通过对遗传算法的改进和优化，研究智能组卷系统算法设计的问题，为智能化技术在教育领域的发展提供新思路和新方法。
(3) 实现智能组卷系统的实际应用，帮助解放老师的时间和精力，提高学生的学习效果。
同时，为企事业单位、政府机构等提供个性化资格考试和招聘考试服务，为人才选拔提供有力支持。
总之，本研究旨在为教育机构和老师提供更好的教育服务，为智能化技术在教育领域的实际应用提供支持和推动。
基于改进遗传算法的组卷策略研究
基于改进遗传算法的组卷策略研究科学研究领域中，组卷策略是一个极具挑战性的问题，如何正确、快速地完成优质试卷的组成一直是教育工作者头疼的问题。
而改进遗传算法则是解决这类问题的有效方法之一。
一、组卷问题的挑战性组卷不仅需要考虑各个学科知识点的均衡度、难易适宜度等问题，还要考虑题目数量的安排、时间配备的合理性等考试版面细节。
此外，还需要考虑考生能力的紧迫性，对于较强的学生设置更高难度题目，而对于较弱的学生则需要设置较低难度题目，以保证他们的参与感和提高积极性，这些都是组卷考虑的重要因素。
二、遗传算法的优点遗传算法是一种基于选择、交叉、变异等基本遗传操作的优化问题求解方法。
遗传算法具有并行性、适应性强等特点，能够快速地生成优越的解，并且在处理大规模问题时也有比较好的处理能力。
组卷策略中，教育工作者可以将各个知识点看做“基因”，通过遗传算法交叉变异的方法来得到优质试卷。
此时，试卷的每一道题就是组成“个体”，将不断进化，随着代数的变化，在一定程度上增强了试卷的综合质量。
三、改进遗传算法的思路在运用遗传算法组成优质试卷的过程中，如何提升算法的效率和准确性是优化的重要方向之一。
下面介绍几个针对遗传算法的改进思路。
1、实现动态更新：通过对交叉、变异率进行动态调整，让算法逐渐适应优化问题，提高试卷的组成质量。
2、增加种群多样性：利用一些启发性算法辅助遗传算法完成问题求解，进一步提高种群的多样性，防止算法陷入局部最优。
3、设置局部搜索方法：把局部搜索方法与遗传算法相结合，部分加速算法收敛速度，提高算法求解精度。
四、总结及展望改进遗传算法的组卷策略是教育领域中的热门研究方向。
随着算法研究的深入，基于遗传算法实现的优质试卷组卷操作将更加快速、准确和可靠，从而让教育工作者对于课程的评估和学生的发展提供了更加科学、准确的依据。
未来，我们可以更多地探索创造性的思路和新算法新方法，不断提升算法的实际效用，更好地应对知识的多样性、学生的差异化需求。
基于改进遗传算法的自动组卷研究
【 关键 词 】 遗 传算 法 自动 组卷 自适 应 ：
型根 据 组卷 的要求 （ 章节 知 识点 、 目数 量 ） 从 试 题 ， 自动组 卷是 考 试 系统 自动化 操作 的核心 目标 题 库 随机抽 取 出符合 要求 的试 题 组 成染 色体 每 之 一 ． 如何 保 证 生成 的试 卷 能最 大 程度 地 满 足 被选 中的试题 代表 一个 染 色体 编 码 ．编码 直 接 而
赋 分 因子 ： ＋ ｉ ｔ ｈ ｉ
其 中 ． 为 试 题 的答 题 时 间 ，ｉ 该 试 题 的难 ｔ ｉ ｈ为 算 法进 行 优化 ． 人 了 自适 应 的思 想 。 引 即根据 个 体 适 应 度 在 群 体 中 的优 劣 自适 应 的调 整 选 择 率 、 交 度 系 数 用 Ｃ表 示第ｉ 的赋 分 比例 ． 有 ： ｉ 题 则 叉 率 和变 异 率 １ 改进 遗 传算 法 设计 、
种 题 型 各 自进 行 编 码 ． 即 被 设 置 测 试 的 每 一 种 题
其中 ． ｍ为ｐ 型在 当前 试 卷 染 色 体 中的 试 题 题
２１ ０ ２年第 ４期
福 建 电
脑
８ ７
概 率 。 然而 ， 进 化过 程 中 ， 在 种群 的状 态并 不 是 一 成 不 变 的 ．采用 固定 的操 作概 率 难 以适 应 种 群状 Ｅ ｐ Ｉ＂— ＇ｌ ｅ＝ Ｃｐ Ｃｐ 其中 ，＇ Ｃ＇ ｐ为组 卷要 求 Ｐ 题 型在 试卷 中所 占 态 的变 化 ．往往 导致 进 化过 程 的停 滞 不前 甚 至倒 类 在算 法 的运 行 过 的 比值 比例 ， ｐ为 当前试 卷 染 色体 中ｐ 型在试 退 所 以本 文 采用 自适 应 的思想 ． Ｃ’ 类 程 巾对 Ｐ ｃ和 Ｐ 进 行 自动 调 整 ． 它 们 随 着 个 体 ｍ 让 卷 中 的权 重 。 用 Ｅ 表 示 当前 试 卷 章 节 知 识 点 总 误 差 ，则 ： 适 应 度 值 的变 化而 变化 。 系统交 叉 率 Ｐ ｃ 本 ｃ和变异 率 Ｐ 格式 ： ｍ Ｅ Ｅ ｐ 其 中ｎ ｃ： ｃ， 为要 求 试 题 的 数 量 ， 适 应 度 则
基于改进遗传算法智能组卷研究的开题报告
基于改进遗传算法智能组卷研究的开题报告一、研究背景随着信息技术的快速发展，计算机技术对于教育行业的影响越来越大。
智能化的教学管理系统为教育工作者提供了更加高效、便捷的工作方式。
其中，智能组卷是教育领域中的一个重要应用场景。
智能组卷系统可以根据某种规则和目标，自动地选择一定数量的试题生成试卷，从而满足不同教育阶段、不同学科的需要，提高试卷的质量和效率。
然而，目前大部分的智能组卷系统仍然存在某些不足，如试题重复、试题难度不平衡等问题。
为此，本研究将探索一种基于改进遗传算法的智能组卷方法，以期在试题的选择和试卷的生成方面取得更好的效果。
二、研究内容1. 遗传算法的基本原理：遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，它通过模拟自然界的生物进化过程，在大规模的方案空间中寻找最佳解。
2. 智能组卷方法改进：本研究将在传统遗传算法的基础上，结合试题的特点，引入实值编码的方式，并设计新的适应度函数，以减少试题的重复、提高试题难度平衡和提高试卷的多样性。
3. 实验设计与数据分析：通过构建试题库和试卷库，采用改进遗传算法进行试卷组卷实验，根据不同的适应度函数和参数设置，评估试卷的质量和效率，分析改进方法的有效性和优劣。
三、研究意义本研究将有助于改进现有的智能组卷系统，提高教学质量和效率。
同时，本研究将引入实值编码的思想，可以为遗传算法在其他领域应用提供参考。
此外，本研究也可以为教育科学与计算机科学的交叉研究提供思路和方法。
四、研究进度安排1. 第一年：调研和理论研究，学习和掌握遗传算法和智能组卷系统的基本原理、算法和实现方法，设计改进方法的主要思路和适应度函数。
同时，搭建试题库和试卷库，准备组卷实验所需的数据和环境。
2. 第二年：实验设计和数据分析，通过改进遗传算法组卷实验，记录实验数据并绘制实验图表，分析改进方法的效果和局限性。
同时，尝试将该方法在其他领域进行应用。
3. 第三年：论文撰写和答辩准备，整理论文并撰写，准备答辩所需的资料，答辩并进行学术交流。
基于遗传算法的自动组卷模型及改进研究
＝ １ 一 ｍ Ｊ Ｍ
对于主观题 ， 难度计算方法为 ：
厂 ，Ｍ ／ 、 ／
（ ２ ）
本 文采 用多 重约束 目标组 合优 化模 型 ， 对 题型 分
布、 难 度系数 、 区分度 、 章节分值 等约束条件进行量化 ， 实现 自动组卷 问题 数学建模 。同时采用基于试卷 的分
法为 ：
＝
，
（ 一 ） ／
（ ５ ）
其ｒ ｆ ｌ 和 分别为高 分组 平均 分 （ 所有测 试人 员得分排 序前 ２ ７ ％） 和低分组平均分 （ 所有测试人 员得 分排 序后 ２ ７ ％） 、令 为组 卷期望 区分 度 ， 采心 正态分 布建立区分度适应度 雨数 ：
、 ＼
研究与开发
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） ２ ９ — ０ ０ ２ ０ — ０ ４
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ７ ． ２ ９ ． ０ ０ ５
基 于遗传算 法的 自动组卷模型及 改进研 究
１ 一 Ｉ ∑ Ｉ ／
（ ３ ）
④ 现代 计算机 ２ ０ １ ７ ． １ ０ 中
研 究与 开 发
／
其ｒ ｆ １ ， Ｍ 为考 生总数 ， ｍ 为答对第 ｉ 题人数 为第 ｉ 位 考生 在第 ｉ 题上 的得 分 ， Ｗ ｊ 为第 ｉ 题 的 满分 分 值
令Ｂ 为组 卷期 望 难 度 ， 采 川 正态 分布 建立 难度 适 应度
知识点属性 涉及试题 的具体考核 内容 。令 ， 为
题 库知 识点 总数 ， Ｋ为 试卷 中不重 复知识 点数量 和 ， ｎ 为试卷 中题 目总数 ， 定义知识点适 应度函数 ：
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计智能组卷系统是一种应用于教育领域的人工智能技术，旨在根据教学目标和学生的不同特点，自动化地生成适合学生的试卷。
而遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，可以通过不断迭代和选择来优化问题的解。
本文将讨论基于改进遗传算法的智能组卷系统的设计。
介绍智能组卷系统的背景和意义。
然后，介绍遗传算法及其在智能组卷系统中的应用。
接着，提出对遗传算法进行改进的方法。
讨论智能组卷系统的实现和应用。
智能组卷系统的背景和意义：随着教育的发展，传统的手工组卷方式已经无法满足教育的需求。
手工组卷需要耗费大量的时间和人力，并且容易出现人为的错误。
而智能组卷系统可以根据教学目标和学生的特点，自动化地生成试卷，可以减少人力成本，提高组卷的质量和效率。
遗传算法的应用：遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异的过程来搜索问题的最优解。
在智能组卷系统中，可以将试卷中的题目看作基因，将试卷看作一个个体，通过遗传算法来进行试卷的优化。
对遗传算法的改进方法：在智能组卷系统中，可以将遗传算法的优化效果进一步提高，通过改进遗传算法的各个环节来实现。
首先是改进编码方式，将试题的特征信息进行编码。
然后是改进适应度函数，根据学生个体的特点，设计一种适应度评价函数，用于评估试卷的适应程度。
接着是改进选择算子，根据适应度函数的评价结果，选择个体进行遗传操作。
最后是改进遗传操作，通过改变交叉和变异的方式和概率，增加个体的变异、交叉和选择的可能性。
智能组卷系统的实现和应用：智能组卷系统的实现需要利用计算机程序来进行试卷的生成和优化。
需要收集到一定数量的试题和学生的信息，用于进行试卷的生成。
然后，通过改进遗传算法对试卷进行优化，生成适合学生的试卷。
通过实际的应用和测试，评估智能组卷系统的效果和优势。
总结：基于改进遗传算法的智能组卷系统可以提高试卷的质量和效率，是教育领域智能化进程的重要组成部分。
基于遗传算法的自动组卷问题的研究磁
基于遗传算法的自动组卷问题的研究磁李静【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2015(000)006【摘要】According to the analysis of auto‐generating examinationpaper ,which is a constrained multi‐object optimiza‐tion problem ,a suitable mathematics model is built for the auto generating exam paper question of examination system .At the same time ,by using the properties of genetic arithmetic of full‐selecting‐excellent and intelligence searching and basing on the every properties meeting the arithmetic model's control guideline ,a satisfying test paper is obatined from test storeroom according with the teacher's demands .It effectively solves the problem of making up test paper in test storeroom ,and has better capacity and practicability .%对自动组卷问题进行分析，使用遗传算法来解决这个带约束的多目标优化问题。
为组卷系统建立了一个合适的数学模型，并在此数学模型的基础上，应用遗传算法全局寻优和智能搜索的特性，在试题的各种属性满足数学模型的控制指标的基础上，从题库中既快又好的抽出一组符合教师要求的试题，有效地解决了试题库中的自动组卷问题，具有较好的性能和实用性。
基于改进遗传算法的智能组卷研究的开题报告
基于改进遗传算法的智能组卷研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着高考越来越普及，考试的竞争也变得越来越激烈，考生依赖模拟试卷来提高成绩的比例越来越高，而组卷是模拟试卷中最关键和重要的环节。
在大规模的考试中，基于人工经验设计试卷容易出现某些知识点出现偏差的情况，因此利用计算机智能组卷对于提高试卷质量具有重要意义。
遗传算法是一种仿生智能算法，可以模拟进化、交叉和变异等自然现象，在优化问题中被广泛使用。
智能组卷就是将遗传算法应用于试卷设计的一种方法。
基于遗传算法的智能组卷已经得到许多研究者的关注，但目前仍存在一些问题，例如算法容易陷入局部最优解，难以同时考虑试卷整体构成和知识点覆盖率等问题。
因此，本研究计划基于改进遗传算法，结合知识点分布和试题难度分析，设计智能组卷方案，旨在提高试卷的整体质量，并能够满足考生的需求和各类考试的要求。
二、研究内容和研究方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 研究遗传算法的基本原理和传统组卷方法的不足之处，分析智能组卷的应用场景和技术特点。
2. 设计针对试卷分布和知识点难度分析的改进遗传算法，通过调节遗传算法的参数，提高试卷的整体质量，并保证试卷的难度分布和知识点覆盖率。
3. 构建题库并进行测试和验证，将智能组卷方案和传统组卷方法进行对比，验证智能组卷方法的有效性和优越性。
研究方法主要包括文献调研、模型设计、算法调优和实验验证等。
三、预期成果和创新点本研究主要期望通过改进遗传算法实现智能组卷，达到以下预期成果：1. 优化试卷整体质量，提高试卷的知识点覆盖率和难度分布。
2. 有效地解决目前遗传算法在智能组卷中的不足之处，避免算法陷入局部最优解或考虑不到试卷整体构成等问题。
3. 比较智能组卷和传统组卷的不同，探究智能组卷在试卷制作中的优越性和意义。
本研究的创新点主要体现在：1. 组卷过程中，引入了试卷分布和知识点难度分析，充分考虑试卷的整体性和知识点的难度分布，从而提高试卷的整体质量。
基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究
基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究
杨青
【期刊名称】《济南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2004(018)003
【摘要】给出了利用遗传算法求解试题库自动组卷问题的新方法,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子.实验结果表明,改进的遗传算法相对于其他算法更能有效的解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性.
【总页数】4页(P228-231)
【作者】杨青
【作者单位】山东公安专科学校,基础部,山东,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的自动组卷问题研究 [J], 梁树杰
2.基于遗传算法的试题库组卷研究 [J], 李迎斌;王春峰;刘丽萍
3.基于改进遗传算法的智能组卷在试题库建设中的研究 [J], 张端;苏健民
4.利用遗传算法实现试题库自动组卷问题 [J], 孟祥娟;王俊峰;曹锦梅
5.基于遗传算法的试题库组卷研究 [J], 李迎斌;王春峰;刘丽萍
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基于改进的遗传算法的智能组卷算法研究
基于改进的遗传算法的智能组卷算法研究唐启涛【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】随着人工智能技术在高校信息化过程的不断推广，智能在线考试模式已成为高校教学改革的一种新手段。
目前现有的在线考试系统由于一些现实约束，还存在很多不足。
文中针对现有的考试系统存在智能组卷后的试卷难度不均衡、题库试题难度系数确定不合理的现象，提出一种基于改进的遗传算法自动组卷策略。
利用伯努利大数定律和机器自适应学习方式，确定题库中试题合理的难度系数。
在试题的难度系数确定后，试卷的难度系数就是参入组卷的试题的平均难度系数，组卷中，只需指定试卷的平均难度系数和各类题型的数量即可。
%With the continuous promotion of university informatization process of artificial intelligence technology,intelligent online ex-amination mode has become a new way of teaching reform in colleges and universities. At present,the online examination system,because of some realistic constraints,has many deficiencies. In this paper,in view of the phenomenon that the intelligent examination system after the examination is not balanced,and exam difficulty coefficient is unreasonable,put forward a strategy of automatic generating test paper based on improved genetic algorithm. Use the Bernoulli law of large numbers and machine learning methods to determine the reasonable difficulty coefficient of test question database,after determining the difficulty coefficient,the test paper difficultycoefficient is average dif-ficulty coefficient of incorporation test paper,only the designated test average difficulty coefficient and various types of quantity can be.【总页数】4页(P241-244)【作者】唐启涛【作者单位】长沙医学院计算机科学与技术系，湖南长沙 410219【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于改进遗传算法的自动组卷算法研究 [J], 张亚昕;2.基于改进自适应遗传算法的智能组卷算法 [J], 宫磊;赵方3.基于改进遗传算法的快速自动组卷算法研究 [J], 陈国彬;张广泉4.基于定向变异遗传算法的智能组卷算法研究 [J], 胡新源;赵当丽;李辉;张向波;韩振兴5.基于蚁群优化遗传算法的智能自动组卷算法研究 [J], 杨晓吟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进遗传算法的组卷策略的研究的开题报告
基于改进遗传算法的组卷策略的研究的开题报告一、选题背景与研究意义组卷是教育教学中非常重要的工作之一，卷面质量和卷面难度直接影响到学生的学习效果和考试成绩。
传统的手工组卷方式，存在时间消耗长、成本高、难度大等问题，而采用计算机辅助组卷方式，能够提高组卷效率、减少人力成本，并且便于难度掌握和题型组合。
当前，基于遗传算法的组卷策略已经取得了一定的研究成果。
然而，基于传统遗传算法的组卷策略存在着染色体表示的局限性、遗传时的交叉与变异策略的局限性、优化目标函数的矛盾性等问题。
因此，根据实际需求和现有研究不足，开展本课题的研究也有一定的理论和实践意义。
二、研究内容和目标本课题的研究内容是基于改进遗传算法的组卷策略的研究。
具体来说，本课题拟研究以下几个方面：1. 遗传算法的数学原理和基本流程。
2. 组卷策略的设计与实现。
3. 遗传算法的改进策略研究。
从染色体编码、遗传操作的交叉、变异策略等角度进行改进，以提高算法的效率和精度。
4. 优化目标函数的研究。
以满足试卷难度、试题关联性、试题数量要求等参考因素设计目标函数，使得组卷在时间和目标之间达到一个平衡点，提高组卷质量。
本课题的最终研究目标是设计并实现基于改进遗传算法的组卷策略，并对其进行实验验证，得出该算法的优点和不足，以及优化方案。
三、研究方法和技术路线本课题的研究方法是基于理论探究和实验验证相结合的方法。
具体技术路线如下：1.学习遗传算法的基本理论、数学模型和应用场景。
2. 对传统遗传算法中染色体编码、遗传操作、种群初始化等方面进行分析，并确定优化方案。
3. 选择适当的数据结构，进行代码实现。
4. 设计优化目标函数，进行实验验证和结果分析。
本课题的研究涉及到多个领域的知识，包括遗传算法、优化算法、数学建模和编程技术等。
四、预期成果和研究进展计划本课题的预期成果是实现基于改进遗传算法的组卷策略，并对该算法的优点和不足进行实验验证和分析。
最终的研究成果包括算法实现的代码、数据分析报告和相关论文。
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收敛速度 慢等 问题 ， 了快速 可信 地组卷 ， 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 ， 为 提 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， 能有效解决 自动组卷 问题 ， 更 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 。
关键词 ： 遗传算法 ； 自动 组卷 ； 自适应； 数学模型 中图分类号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３１ ６ 文献标 识码 ： Ａ Ｄ ： ０３ ６／ｉ ｎ１０ ９ ０２ １． ． ３ ＯＩ１ ． ９ ．ｓ． ３６ ７ ． １ ９０ ９ ｊｓ ０ ０ ０ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｕ ｏ ｔｃ ｔ ｓ ａ ｅ ｏ ｏ ｉｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｔｃ ｓ ａ ｃ ｆ ａ ｔ ｍａ ｉ ｅ ｔ ｐ ｐ ｒ ｃ ｍｐ ｓｔｏ ａ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ Ｇｅ ｅ ｉ Ａｌ ｏ ｉｈ ｇ ｒｔ ｍ
能 最大程度地满足用 户对试卷的需求 ， 实现 了 多 目标 参 数 的 优
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软件 ２ １ 年第 ３ 卷 第 ９期 ０１ ２
Ｓ ｆ ｒ ｏｔ ｅ ｗａ
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基于改进遗传 算法的 自动组卷 问题 的研 究
丁知平
（ 远职 业技 术学 院 ， 清 广东 清远 ５ １） １ ５０ １
摘
要： 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
ｔ ａ ｅｅ ｅｔ ｅ ｅｓ ｓａ ｉｔ ｎ ｏ ｖ ｒ ｉｇｓｅ ｄｈ ｖ ｅ ｎｐ ｏ ｔｄｉ ｅｉ ｒ ｖ ｄｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ， ｉｈｃ ｕｄｓＲｅｐ ｏ ｌｍ ｆ ｈ ｔ ｈ ｆ ｃｉ ｎ ｓ， ｔｂｌ ａ ｄｃ ｎ ｅｇｎ ｐ ｅ ａ ｅｂ ｅ ｒｍｏｅ ｔ ｔ ｖ ｉ ｙ ｎｈ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｗｈ ｃ ｏ ｌ ｅ ｌ ｒｂ ｅ ｏ ｃ ｔ
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０ 引 言
自动 组 卷 遇 到 的 主 要 难 题 是 如 何 保 证 生 成 的 试 卷 能 最 大
如： 进化策略固定 、 易出现未成熟收敛等。 容 本 文结合 了遗传算法 理论 ， 在基 于传统的遗传算法 的基 础 上 进一步的进行算法 的优化与改进。本文 的实 验结果中证明 ， 在 组卷 的有效性 、 稳定 性和收 敛速度 等方面都 有较大 的提 升 ，