基于遗传算法的智能组卷系统实现
遗传算法在智能组卷中的实现
遗传算法在智能组卷中的实现作者：肖衡龙草芳潘玉霞来源：《中国科技纵横》2014年第07期【摘要】遗传算法是智能化考试系统的最常用的一种组卷算法。
本文介绍了遗传算法的特点及操作过程，依据组卷时各种约束建立了数学模型，提出使用改进的遗传算法解决组卷中一些问题。
最后以实验证明，使用动态调整交叉概率和变异概率可避免遗传算法的一些弊端。
【关键词】智能组卷遗传算法交叉算子变异算子适应度1 引言随着人工智能的发展和网络的普及，无纸化考试系统已成为各种教育平台的一大热点。
实现智能组卷，可以避免大量的重复劳力，提高工作效率。
而要实现智能组卷主要在于组卷算法的研究。
在组卷算法的设计中，试题库系统的建设是非常重要的一个环节，要想生成的试卷具有高质量，在对题库设计中对难度，总分，区分度，章节百分比，题型百分比，层次百分比等参数的设定非常重要。
智能组卷是从题库中随机抽取题实现组合，其本质是典型的多约束问题求解的过程。
而想让每次组卷的效率与质量都尽量接近用户的期望值，模拟自然进化过程群体搜索自适应调整策略的遗传算法能为多目标优化提供非常合适的解决方案。
2 遗传算法简述遗传算法是一种并行的、能够有效优化的算法，以Morgan的基因理论及Eldridge与Gould间断平衡理论为依据，同时融合了Mayr的边缘物种形成理论和Bertalanffv一般系统理论的一些思想，模拟达尔文的自然界遗传学：继承（基因遗传）、进化（基因突变）优胜劣汰（优的基因大量被遗传复制，劣的基因较少被遗传复制）。
其实质就是一种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制与同一群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。
运用遗传算法求解问题首先需将所要求解的问题表示成二进制编码，然后根据环境进行基本的操作：选择selection，交叉或重组基因crossover，变异mutation，适应度函数fitness operation……这样进行不断的所谓“生存选择”，最后收敛到一个最适应环境条件的个体上，得到问题的最优解。
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。
一种基于遗传算法智能组卷方法研究
模式在进化中的变化
因此早熟现象发生的根本原因是种群多样性的过早丧失。
算法介绍-数学模型
假设每个试题为一个8维向量（题分-a1，题型-a2，难度等 级-a3，章节-a4，时间-a5，知识点-a6，区分度-a7，认知程度a8），那么一套试卷就是一个n*8的目标矩阵。n是一套试卷的 试题数。例如：aij 就是第i题的第j个属性值（1<= i <=n, 1<= j <=8）。
矩阵如下：
算法介绍-适应度函数设计
适应度函数为：F = 1 - f ，(0 < F < 1) 目标函数为:
gi(0<=gi<=1)，表示第 i个约束与用户要求之间的差距程度，越 接近约束条件gi 越小。 wi (wi>0,0<= w1+w2+…+wn <=1)是赋 予第 i约束条件的权重。 例如：
Select Mutate Punish
Cross
软件演示-开发和运行环境
硬件环境: 服务器为PC机， CPU为因特尔酷睿双核，主频， 内存2G，硬盘250G
操作系统: Microsoft Windows XP
数据库: SqlServer2000
技术平台：java EE技术（jsp，servlet）， eclipse 开发环境， JDK1.5
软件演示-启动数据库
软件演示-启动tomcat
软件演示-组卷条件页面
软件演示-组卷结果页面
总结
经反复验证，新算法生成的试卷质量基本符合实际考试需 求，虽然在运行效率上没有明显提高，但是组卷成功率高，算 法稳定性较好，而且收敛速度更快。因此，本文的提出的算法 确实比其他的算法要好一些。
基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现
基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现作者：于淼,方工文来源：《软件工程师》2011年第10期摘要：组卷系统的研发不仅涉及到组卷数学模型建立的问题，还包括对其应用适合的组卷算法的研究。
由于遗传算法具有全局寻优和智能搜索的特性，所以本文将该算法引入智能组卷。
然而若要寻求到真正适合的组卷算法，必须对现有的遗传算法加以改进。
本文对遗传算法改进主要体现在以下几个方面：编码策略、适应度函数的选取和遗传算子及控制参数的设计等等。
改进的遗传算法在组卷中的应用可以有效克服未成熟收敛，加快了收敛速度，明显地改善了其全局寻优能力，提高了组卷的成功率，取得了满意的组卷效果。
关键词：智能组卷；遗传算法；数学模型；适应度函数1 引言智能组卷是按照考试要求，由计算机智能地从试题库中选取试题，组成一份符合试题各个指标分布要求的试卷。
20世纪80年代中后期，众多研究者根据组卷问题的特点致力于组卷算法的研究，相继产生了多种智能组卷方法。
其中具有代表性的有弱并行法、误差补偿方法、随机抽题法、回溯试探法和遗传算法等等[1]。
然而，面对规模庞大的试题库进行组卷时除遗传算法以外各种算法往往显得心有余而力不足，具有明显的盲目性和随机性，不具备智能性。
而遗传算法在全局寻优和智能搜索方面有着无可比拟的优势，遗传算法在解决能组卷这类带有约束条件的优化问题的上具有良好的性能。
本文结合了遗传算法理论，首先应用的遗传算法在编码策略采用分段实数编码，克服采用二进制编码的搜索空间过大和编码长度过长的缺点；其次选择算子采用模拟小生境的方法，它能够有效地维持种群的多样性，从而避免产生局部最优解，改善未成熟收敛；最后运用自适应理论改进交叉概率及变异概率，优化交叉算子和变异算子，实现交叉和变异概率的非线性自适应调整。
改进后的算法应用于考试系统的智能组卷问题，提高组卷效率和组卷成功率。
2 改进遗传算法在组卷中应用的流程针对智能组卷的具体情况，本文将上述改进的遗传算法应用于组卷中，使得组卷算法更加高效。
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设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计【摘要】本文介绍了基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。
在分析了研究背景、研究目的和研究意义。
接着在深入探讨了遗传算法的基本原理、智能组卷系统设计原理以及改进遗传算法在智能组卷系统中的应用。
同时还详细讨论了系统模块设计和实验结果分析。
最后在结论部分总结了改进遗传算法提高了智能组卷系统的效率，并探讨了未来研究方向。
通过本文的研究，可以为智能组卷系统的设计和优化提供一定的参考和借鉴。
【关键词】遗传算法、智能组卷系统、改进、系统设计、实验分析、效率提高、未来研究、总结1. 引言1.1 研究背景随着教育信息化的发展，智能组卷系统逐渐成为教育管理和教学改革的重要工具。
目前智能组卷系统在效率和准确性上仍存在一些问题，如试卷生成时间过长、试卷质量不稳定等。
如何通过改进遗传算法来提高智能组卷系统的效率和准确性成为当前研究的重要方向。
本文旨在探讨基于改进遗传算法的智能组卷系统设计，通过对遗传算法原理和智能组卷系统设计原理进行分析，结合实验结果对改进遗传算法在智能组卷系统中的应用进行探讨，以期为提高智能组卷系统的效率和准确性提供新的思路和方法。
和将在后续章节中进行详细阐述。
1.2 研究目的本文的研究目的是针对传统的组卷系统存在的一些问题和不足，利用改进遗传算法的方法提高智能组卷系统的效率和准确性。
通过深入研究遗传算法的原理和智能组卷系统的设计，将改进遗传算法应用于智能组卷系统中，从而实现更加智能化的试卷生成过程。
具体来说，通过优化遗传算法的参数设置和算法流程，提高解决组卷问题的效率和质量。
还可以借助改进后的遗传算法，实现对考试要求和约束条件的更好满足，实现更加个性化和精准的组卷过程。
最终的目的是为了提高试卷生成的自动化水平，减少人工干预和错误，提升智能组卷系统的整体性能。
通过本文的研究，希望可以为智能教育领域的发展提供一定的理论支撑和实践参考。
1.3 研究意义通过对智能组卷系统中遗传算法的改进和优化，可以提高试卷的质量和多样性，使得生成的试卷更具有代表性和难度，符合不同教学目标和要求。
基于遗传算法自动组卷的实现
基于遗传算法自动组卷的实现2009-12-01 10:14 by 浪了N年, 1203 visits, 收藏, 编辑1 遗传算法介绍1.1遗传算法概要遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是用来解决多约束条件下的最优问题。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，它决定了个体的形状的外部表现。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，往往进行简化，如二进制编码，初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。
它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。
遗传算法的主要应用领域有：函数优化、组合优化、生产调度问题、自动控制、机器人自动控制、图像处理和模式识别、人工生命、遗传程序设计、机器学习。
1.2遗传算法的基本操作遗传算法有三个基本操作：选择、交叉、变异。
这些操作又有不同的方法来实现。
（1）选择。
选择是用来确定重组或交叉的个体，以及被选个体将产生多少子个体。
首选计算适应度：按比例的适应度计算；基于排序的适应度计算。
适应度计算之后是实际的选择，按照适应度进行父代个体的选择。
可以挑选以下算法：轮盘赌选择、随机遍历抽样、局部选择、截断选择、锦标赛选择。
（2）交叉。
基因重组是结合来自父代交配种群中的信息产生新的个体。
基于改良染色体编码的遗传算法的智能组卷应用实现
（ ｕｉ ｄ Ｗ ｘ Ｒａｉ Ｔ ｉ ｒｔ， ｕ ｉ １０ １ Ｃｈ ａ ｏ＆ Ｖ Ｕｎｖ ｓｙ Ｗ ｘ ２ ４２ ， ｉ ） ｅｉ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｅ ｐ ｏ ａｉ ｎ ｐ ｏ ｒ ｍｓｉ ａ ｅｌｓ ｅ ａ ｕ ｉ ｇ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍｓｆ ｒ ｉｔｌ ｇ ｎ ｅｔｐ ｐ ｒ ａ ｍａｈ ｍａｉａ ｏ ｅ， ｓａ ｃ ｎ ｘ ｌ ｒ ｔ ｒ ｇ ａ ｎ ｐ ｐ ｒ ｓ ｘ ｍ ｓ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｎ ｅ ｉ ｅ ｔｔｓ ａ ｅ ｔ ｅ ｔ ｌｍ ｄ ｌ ｏ ｅ ｎ ｃ ｔ ｌ ｃ
卷 ， 高了考试的客观性和随机性 ， 提 同时 也节 省 了 大 量 的人 力 成 本 ， 过 ， 于 传统 染 色 体 编 码 的遗 传算 法在 进行 组 卷 抽 题 时 会 消 不 基 耗 大 量 的 时 间 ， 其 是 ， 使 组 卷 按 全 局 最 优原 则进 行 抽 题 ， 算 法 往 往 需 要 大量 的搜 索 时 间 ， 如 果 要 节 省 搜 索 时 间 ， 必 然 牺 牲 尤 要 其 而 则 组 卷 的 随机 性 和 客 观 性 ， 试卷 不 能 完 全 满 足 考 试 要 求 ， 在 一些 题 库 量 很 大 的 考 试 组 卷 中 显 得 力 不 从 心 ， 根 本 原 因在 于 染 色 体 使 这 其 编 码 的 编制 不 合 理 ， 文 的 目的是 探 索 应 用 通 过 改 良的染 色体 编 码 达 到 全 局 优 化 组 卷 和组 卷 效 率 的 良好 平衡 的 目的 。 本
Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｅ ｉ ａ ｏ ｉ ｍ ； ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｒ ｍｏ ｏ ｏ ｉ ｇ ｉ ｔｎ ｇ ｎ ｓ ｐ ｐ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ：ｇ ｎ ｔ ｌ ｒ ｈ ｉ ｒ ｖ ； ｈ ｏ ｓ ｍｅ ｃ ｄ ｎ ； ｎ ｅ ｉ ｅ ｔｔ ｔ ａ ｅ ｃ ｇ ｔ ｅ
基于遗传算法的智能组卷研究
基于遗传算法的智能组卷研究编码时将同一题型的题目放在一起，同时为保证一份试卷中考查点不重复，每条染色体中各基因的考查点编码必须各不相同。
由于不同的题型是从不同的题型表中取出，有可能在同一个基因串中会出现相同的试题编号，它们属于不同题型，考察的知识点也未必相同。
故这种情况很正常的，不影响我们进行组卷。
在实际组卷过程中，假设在试卷中每种题型的数目是固定的，且相同题型的分数和答题时间是相同的。
这样我们将整个编码串按照题目类型划分为不同的功能块，每个功能块可以认为是独立的编码。
显然按这种规则产生的群体已经满足了试卷对题型、分数和答题时间的要求。
第二步：群体的初始化根据用户选定的考试内容及各种题型的题目数，按同一试卷中考查点不重复的原则，从相应题型表中随机抽取试题。
生成初始群体，群体的大小按经验或实验给出由于遗传算法和其它启发式算法一样，不对全部解空间进行穷举搜索。
因此初始的候选解群体的选择会对得到最终解的速度和质量有影响，初始的候选解群体在解空间内分布得越均匀，它们拥有的遗传基因就越有代表性。
第三步：适应度函数在遗传算法中，以适应度大小来区分群体中个体的优劣。
设di（i＝1，2，…，m，m为试卷的总题目数）表示基因串中所选试题的考查点，用集合表示用户要求试卷中应包含考查点的集合，生成的试卷满足用户关于各考查点要求的程度可以用f1的大小来评价：（1）其中，（2）可见，的值越小，生成的试卷越接近于用户关于各考查点的要求。
第四步：遗传算子遗传算法的交叉概率Pc和变异概率Pm是影响遗传算法行为和性能的关键所在，直接影响算法的收敛性。
Pc和Pm越大，算法产生新个体的能力就越强。
个体之间的适应度波动比较大，产生新的超平面的能力比较强；Pc和Pm越小，算法使个体趋于收敛的能力越强。
个体的平均适应度比较平稳，有可能产生早熟现象。
所以我们采用自适应的思想，在算法的运行过程中对Pc和Pm进行调整。
让它们随着个体适应度值的增加而变小，随着个体适应度值的减小而增加。
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摘要智能组卷系统是现代教育领域中重要的工具之一，它可以根据教学要求自动生成试卷，从而简化教师的工作。
但是传统的智能组卷系统在试卷生成的质量和效率方面存在一定的局限性，为了解决这一问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。
通过对遗传算法进行改进和优化，将其应用于智能组卷系统中，提高试卷生成的质量和效率。
本文首先介绍了智能组卷系统的相关背景和研究现状，然后详细描述了基于改进遗传算法的智能组卷系统的设计原理和具体实现，最后通过实验和对比分析验证了系统的性能和有效性。
关键词：智能组卷系统；遗传算法；试卷生成；质量；效率1.引言随着教育信息化的发展，智能组卷系统在教育领域得到了广泛的应用。
智能组卷系统是一种能够根据教学要求自动生成试卷的软件工具，它可以大大简化教师的组卷工作，提高试卷生成的效率和质量。
传统的智能组卷系统在试卷生成的质量和效率方面存在一定的局限性，主要表现在以下几个方面：（1）试卷生成的质量不高。
传统的智能组卷系统往往只能根据一些固定的规则和约束条件进行试卷生成，很难充分考虑到试卷的多样性和难易度的平衡，导致生成的试卷质量不高。
（2）试卷生成的效率低。
传统的智能组卷系统往往采用穷举搜索或者随机生成的方法进行试卷生成，这种方法效率低下，耗时较长。
为了解决以上问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，它具有全局搜索能力和并行搜索能力，可以有效解决复杂的优化问题。
通过对遗传算法进行改进和优化，并将其应用于智能组卷系统中，可以提高试卷生成的质量和效率。
本文的主要工作如下：首先介绍了智能组卷系统的相关背景和研究现状，然后详细描述了基于改进遗传算法的智能组卷系统的设计原理和具体实现，最后通过实验和对比分析验证了系统的性能和有效性。
2.相关工作智能组卷系统是近年来教育信息化领域的重要研究课题，国内外学者们对该领域进行了大量的研究工作。
基于遗传算法的自动组卷系统研究与实现
2 组卷问题
引言
随着大学教学改革进一步的深入和大学本科课程建设的 逐步完善，对学生掌握每一课程内容程度的考试必须规范化、 系统化、科学化，现代化传统的命题过程中存在着大量人力、 财力浪费的情况，重复的工作较多，不利于对考试试卷进行 有效的管理与分析。
使用计算机建立及管理题库 [1]，并按照一定的组卷策略 进行自动组卷，可以克服人工出题的主观因素 (如不能保证出 题的科学性)，节省人力、物力，体现教与学的实际水平，有 利于师生把注意力从名次得分集中到要实现的教学目标上来， 真正关心学生的学习困难和错误所在；有利于提高教学水平 和质量促进教学改革。
参考文献
[1] 余胜泉，姚顾波，何克抗.通用试题库组卷策略算法 [C]， 1999： 108-116.
[2] 刘艺. 自动组卷算法的研究 [J] . 渤海大学学报 （自然科学 版） 2005，26 (2)：124-128.
[3] 陆金桂，李谦，王浩等. 遗传算法原理及其工程应用 [M] . 徐州：中国矿业大学出版社，1997.
1 组卷方法
常用的自动组卷方法大致可分为以下四类：随机抽取法、 回溯试探法、遗传算法和定性映射算法。
1.1 随机抽取法 [2] 该抽取法根据状态空间的控制指标，由计算机随机抽取 一道试题放入试题库，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。该方法实现起 来比较简单，但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，而且效率较低。 1.2 回溯试探法 [2] 回溯试探法是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，通过不断地回溯 试探直到试卷生成完毕或退回到出发点为止。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
遗传算法实现试题库智能组卷方法研究
遗传算法实现试题库智能组卷方法研究【摘要】智能组卷方法是当今各大高校及相关单位试题库系统中的核心内容。
本文提出了一种基于遗传算法解决组卷问题的改进方法，该算法以其具有的自适应全局寻优和智能搜索技术且收敛速度快的特点解决了传统组卷中编码太长、适应度函数值计算困难等问题，建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数，设计了问题的遗传操作，为进一步完善网络试题库的建设奠定了坚实的基础。
【关键词】试题库数学模型遗传算法智能组卷一、引言本文对组卷方法进行了研究，使用遗传算法建立自动组卷的数学模型，并将遗传算法具体应用于试题抽取。
本文采用遗传算法的概念，将每道试题作为一个独立的编码位，利用遗传算法的三个基本操作：遗传、交叉与变异并最终完成试题的选取，得到满足各种条件的试题集和。
遗传算法以其具有自适应全局寻优和职能搜索技术，并且收敛性的特性很好满足自动组卷的需要，具有较高的性能。
二、遗传算法的基本概念及设计步骤1.遗传算法基本概念遗传算法的基本思想是基于Darwin进化论的Mendel的遗传学说的。
由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法，因此在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念。
2.遗传算法基本步骤三、自动组卷算法设计1.组卷策略分析组卷就是从试题库中抽取试题，实现根据用户组卷要求生成的组卷模式。
组卷的过程就是从试题库中选择合适的试题去实现这些分数分布。
由于选题是有一定限制的，不是所有的试题库中的试题都有参与选题的资格，只有那些满足一定条件的试题才能参与选题。
所以，选题组卷是在一定的约束条件下进行的。
根据上述对组卷步骤地分析，组卷的约束条件基本上有以下十个方面，即知识点约束、题型约束、章节约束、认知层次约束、题量约束、分值约束、答题时间约束、难度约束、区分度约束、曝光度约束等。
针对整个试卷所有的题目构成如下的一个十维度变量的空间：试卷（知识点，题型，章节，认知层次，题量，分值，答题时间，难度，区分度，曝光度）。
遗传算法在智能组卷系统中的设计与实现
２０ 年 ３月 ０８
选择 的试题 应满 足指定 的能 力层次要 求 ； ⑧试卷 区分 度 ： ｍａ ∑ｋａ 硼一Ｆ， 为第 ｉ ａ 道题 的区分 度 ； 试卷 ⑨
ｉ １ ＝ ｉ １ ＝
当试题 章节 编号 ａ —ｓ 有 ｂ 时 ｍ—ａ 州否则 为 零 ； ③题 型分 数 ： 一仞 Ｗ 为第 ｍ 种 题 型试 题 的分 ∑忌 ｇ… ，
ｌ ｌ ＝
数 。当试题 题 型编号 ａ 属 于第 ｍ 种 题 型时有 ｇ 一ｎ ， 否则 毋。等 于零 。试 题共分 成 ７种题 型 （ 即选 择 填空 、 问答 题 、 改错题 、 明题 、 析 判 断题 、 算 题 、 合题 ） ④ 试 卷难 度 ： 最 。 Ⅲ一 Ｐ ａ 证 分 计 综 ； ∑ ａ Ｄ，州为 第 ｉ 道
．
自动组 卷 系统是计 算 机辅 助教学 系统 （ ＡＩ 的重 要 组 成 部分 ， 主要 难 题 是 如何 保证 生 成 的试 卷 能 ｃ ） 其 、 回溯 法 、 遗传 算法 ３种 。文献 ［ ］ ７ 采用 传 统 的简单 遗传算 法 （ Ｇ 来实 现试 题库 的 自动 Ｓ Ａ）
最大程 度 的满足用 户 的不 同需 要 ， 并具 有 随机性 、 学 性 、 理 性 。 目前 的智 能组 卷 算 法 主要 有 盲 目随 机 科 合 选 取法 组卷 ， 取得 了较好 的 实际效 果 。笔者 对 自动组卷 数 学模 型 进行 分析 ， 并提 出了一种 改进 的遗 传算 法 。
ｉ＝ ｌ
试 题的难 度 系数 ， 为指 定试 卷 的难 度值 ； 考试 时间 ： 。 Ｔ， 为用 户要 求 的考试 时 间 ， 为第 ｉ Ｄ ⑤ ∑忌 一 Ｔ
ｉ＝ ｌ
道题 的预计 答题 时 间 ； 知识点 满足 ： 。 ⑥ ∑是 第 个 知 识 点试 题 分 值 Ｚ 。 当试 题 知 识点 属 性 编 号 一Ｚ ，
基于遗传算法的C语言考试系统组卷算法的实现
基于遗传算法的C语言考试系统组卷算法的实现作者：李今花来源：《电子技术与软件工程》2018年第18期摘要：本系统将组卷算法和试题题库相结合，将改进的遗传算法应用于高校的智能组卷系统中，主要是从算法的染色体编码、初始种群的生成、适应度评价函数、遗传算子和终止判断条件这几个方面进行改进，从而得到满足约束条件的最优试卷，实现教考分离。
【关键词】题库智能组卷遗传算法组卷是一个考试系统的核心部分，通过组卷来决定试卷的题量、试卷的知识点分布、试卷类型及试卷中试题难易程度的分布。
一个合理而严密的组卷规则是实现考试规范化、公平化、合理化的重要途径，一个良好的组卷规则应该能够保证每一套试卷在试题范围、难度等方面保持一致性，从而保证整个试卷的信度和试卷的效度。
1 试卷属性及组卷约束条件一份试卷应具有的属性，一般为试卷的总分、答题总时间、试卷的题型、知识点分数分布、试卷难度、试卷区分度等属性。
1.1 试卷的总分试卷总分（）其中K代表试卷中的总题数，s n为第n道题的分值。
1.2 答题总时间答题总时间（）代表试卷拥有的总题数，t n为第n道题的答题时间。
1.3 试卷的题型《c语言程序设计基础》课程试卷题型一般包括单项选择、填空、程序设计、程序改错和程序填空。
1.4 知识点分数分布知识点分数分布几何SPD={SPD1，SPD2，…，SPDk），其中k表示试卷共有k个知识点。
1.5 试卷难度系数公式试卷难度系数公式（）其中P n为第n题的难度系数，c n为第n题的分值，k为总题数，S为试卷总分。
1.6 试卷区分度试卷区分度（），其中d n为第n题的区分度，c n为第n题的分值，k为总题数，S为试卷总分。
根据试卷的属性，获得试卷的约束条件：试卷总分约束（S约束）、答题总时间约束（T 约束）、题型约束（TP约束）、知识点分数分布约束（SPD约束）、试卷难度约束（P约束）和试卷区分度约束（D约束），约束条件集合为C={S，T，TP，SPD，P，D）。
基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现
基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现
拓守恒
【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(029)005
【摘要】在分析目前网络考试系统发展现状的基础上,采用遗传算法智能组卷,提出基于Flex与J2EE多层架构的RIA 智能网络考试系统的技术解决方案,应用Flex作为表示层实现, Hibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(RIA)系统模型,从而设计出了一套多层次、高性能、智能化的网络考试系统.
【总页数】5页(P31-34,37)
【作者】拓守恒
【作者单位】陕西理工学院计算机系,陕西,汉中,723003
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现 [J], 拓守恒
2.基于遗传算法的智能组卷考试系统研究 [J], 温静;郝大治;张晓峰
3.基于遗传算法智能组卷的考试系统设计及实现 [J], 张烈超;刘开文;
4.基于遗传算法智能组卷的考试系统设计及实现 [J], 张烈超;刘开文
5.基于遗传算法的智能组卷考试系统设计 [J], 兰青青
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的智能组卷的ASP实现
基于遗传算法的智能组卷的ASP实现
简静芳
【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(031)005
【摘要】通过对几种智能组卷算法进行了分析,选择使用遗传算法进行组卷并利用ASP和SQL加以实现.程序围绕遗传算法流程进行设计,主要实现染色体编码、适应度值计算、排序选择、交叉、变异操作,并将其应用在CAI系统中,取得满意的组卷效果.
【总页数】4页(P733-736)
【作者】简静芳
【作者单位】漳州职业技术学院,福建漳州363000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.7
【相关文献】
1.CAI中基于遗传算法的智能组卷设计与实现 [J], 简静芳
2.基于改良染色体编码的遗传算法的智能组卷应用实现 [J], 陈晓舟
3.基于可智能组卷的在线作业系统设计与实现 [J], 唐毅
4.基于遗传算法智能组卷的考试系统设计及实现 [J], 张烈超;刘开文;
5.基于遗传算法智能组卷的考试系统设计及实现 [J], 张烈超;刘开文
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。