运用遗传算法进行智能组卷
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７ ： １
∑（ ｔ ａ ｍ ）
（） ２
３ 平均 难度 ：平均难度 一般 由用户给 出，本文取容 易、 ． 较 容 易 、中 等 、较 难 、难 ５个 难 度 级 别 ， 度 系 数 ，设 Ｄ为平 难 均 难 度 ，则 Ｏ满 足 公 式 （ ） ３：
从 以上分析 可 以看 出，随机 抽取组卷算法和 回溯试 探组 卷 算 法 并 不 能 很 好 地 实 现 组 卷 要 求 ， 遗 传 算 法 是 一 种 新 发 展 起 来 的 并 行 优 化 算 法 ， 很 适 合 解 决 自动 组 卷 问题 。 它
１ 遗传算法原理 ．
遗 传 算 法 起 源 于 ６ 年 代 对 自然 和 人 工 自适 应 系 统 的研 ０ 究 ，最 早 由美 国 密 执 安 大 学 的 Ｈ ｌａ ｄ教 授 提 出 ， 遗传 算 法 ｏｌｎ 把 问题 的解 表 示 成 “ 染色 体 ” ，在 算 法 中 以二 进 制 编 码 表 示 ，
２１ ０ ０年 第 １ ０期 （ 第 １ ４期 ） 总 ３
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ １ ２ １ ． ０。 ０ ０
（ ｕ ｌ ｉ ｌ Ｎ ．３ ） Ｃ ｍｕ ｔ ｅｙ ｏ１ ４ ａｖ
遗用遗传算法 进行智麓组卷
陈 涵 （ 南京化工职业技术 学院，江苏 南京 ２ ０ ４ ） １０ ８
５ 答题 时间：设 Ｔ为答题时问，则 Ｙ满足 公式 （ ） ． ５：
（ ） ５
ｌ 『“ 。 Ｉ ｌ
啦．
…
２
…
。
。
… ｎ 蠢 ｌ ｌ 』
．． ０ ．
… …
可 以看 出 ， 组 卷 问题 是 一个 多 目标 的最 优 求解 问 题 。 在 组卷过程 中，并不是约束条 件越 多就越好 ，过 多的约束条件 反而会增加 组卷难度并 降低 组卷效率 ，因此在 系统 试题 库的 初期阶段选 取了 以上五个约 束条 件 ，随着 系统 的不断完善与 用 户 量 的 增 加 ，可 以再 考 虑 其 它 约 束 条 件 。
Ｄ （ ａ） ：∑ｎ ｉ／ 。 ４总分
（） ３
４ 知识 点分数：设 ｓ为第 ｍ 个一级知识点的要求分数 ， ．
ｓ满 足 公 式 ４ ４ ． ，当 知识 点 ａ 属 于 第 ｍ 知 识 点 时 ， １ 否 ｓ为 ， 则 为 ０ ；
ｓ ∑（ ： ｎ ）
相 对 比较 复 杂 的 特 点 。
…
。
其 中： Ｐ＝ａ Βιβλιοθήκη Baidu ≤ ｉ ≤ ｎ ， ≤ Ｊ ≤５ １ 以上 问题求解 中的 目标状态矩 阵为例 ， 目标矩 阵应满足 如下约束条件： １ 试 卷 总 分 ：一 般 由 用 户给 定 ，设 试 卷 总 分 为 Ｍ ． ，Ｍ满 足 公式 （ ） １：
Ｍ ∑ ：
２ 题 型 分 数 ： 组卷 过程 中 的 题 型 主 要 包 括 单选 题 ，多 选 ． 题 ，填 空题 ， 断判 题 ， 简 答题 等 ， 设 Ｔ为 第 ｍ 种题 型 要 求 的 分 数 ，Ｔ满 足 公 式 （ ） ２ ，当试 题 题 型编 号 ａ 于 第 ｍ 种 题 型 属 时 ，ｔ为 １ ，否 则 为 ０ ；
【 摘 要 】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 。 【 关键 词】智能组卷 ；遗传算法 ；全局寻优 【 中图分类号】ＴＰ ０ ． ３１ ６ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０ － １ １２ １）０ ０ １ ０ ０ ８ Ｉ５ （０ ０１ — ０ 卜 ２
（ ）智 能组 卷数 学模型 一
智 能 组 卷 是 一 个 典 型 的 多 条 件 约 束 优 化 问题 ，组 卷 时 通 常考虑的约束有试卷分 数、试卷题型 、试 卷难度系数 、能力 层 次 、 教 学 要 求 、 区 分 度 等 约 束 。 因 此 ， 组 卷 中 的 一 道 试 题 应 由 ｎ项 指 标 决 定 ， 要 生 成 一 份 试 卷 ， 应 决 定 一 个 ｍ １的 就 ×１ 矩 阵 。 设 从 题 库 中抽 取 ｎ 道 试 题 ， 道 试 题 由五 个 属 性 （ 假 每 题 分 ａ ，题 型 ａ ，所需 时间 ａ ，难度 ａ ，知识点 ａ ）决定， １ ２ ３ ４ ５ 则可 生 成 这 样 的矩 阵 ：
（ ）组卷 算法 设计 二
自动组卷是根据用 户给定 的约束 条件搜索试题库 中与特 征 参 数 相 匹 配 的试 题 ， 从 而 抽 取 最 优 的 试 题 组 合 。 目前 常用 的组卷方法有 随机 抽取组卷算法 、回溯试探组卷算法 、遗传 组 卷 算 法 。随 机 选 取 法 是 根 据 组 卷 状 态 空 间 的 控 制 参 数 ， 由 计 算机提供 的随机 函数随机 的从试题库 中抽取一道试题进行 组 卷 ， 之 后 不 断 重 复此 过 程 ，直 到 组 卷 完 毕 ， 或 者 无 法 从 试 题 库中抽取满足参 数的试题为止 。这 种算法结构简单 ，但具 有 很 大 的 随 机 性 和 不确 定 性 ，易 于 陷入 局 部 最 优 解 和 求 解 速 度 慢 的 情 况 ； 回溯 试探 组 卷 法 是 将 随 机 选 取 法 产 生 的每 一 状 态 类 型 纪 录 下 来 ， 当搜 索 失 败 时 释 放 上 次 纪录 的 状 态 类 型 ， 然 后 再 依 据 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 出 发 点 为 止 。这 种算法对 于题量较少 的试题 库组卷成功率较 高，但 却不能很 好地在全局范 围内搜索， 同时也存在 组卷 时间很长 ，程序结构
∑（ ｔ ａ ｍ ）
（） ２
３ 平均 难度 ：平均难度 一般 由用户给 出，本文取容 易、 ． 较 容 易 、中 等 、较 难 、难 ５个 难 度 级 别 ， 度 系 数 ，设 Ｄ为平 难 均 难 度 ，则 Ｏ满 足 公 式 （ ） ３：
从 以上分析 可 以看 出，随机 抽取组卷算法和 回溯试 探组 卷 算 法 并 不 能 很 好 地 实 现 组 卷 要 求 ， 遗 传 算 法 是 一 种 新 发 展 起 来 的 并 行 优 化 算 法 ， 很 适 合 解 决 自动 组 卷 问题 。 它
１ 遗传算法原理 ．
遗 传 算 法 起 源 于 ６ 年 代 对 自然 和 人 工 自适 应 系 统 的研 ０ 究 ，最 早 由美 国 密 执 安 大 学 的 Ｈ ｌａ ｄ教 授 提 出 ， 遗传 算 法 ｏｌｎ 把 问题 的解 表 示 成 “ 染色 体 ” ，在 算 法 中 以二 进 制 编 码 表 示 ，
２１ ０ ０年 第 １ ０期 （ 第 １ ４期 ） 总 ３
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ １ ２ １ ． ０。 ０ ０
（ ｕ ｌ ｉ ｌ Ｎ ．３ ） Ｃ ｍｕ ｔ ｅｙ ｏ１ ４ ａｖ
遗用遗传算法 进行智麓组卷
陈 涵 （ 南京化工职业技术 学院，江苏 南京 ２ ０ ４ ） １０ ８
５ 答题 时间：设 Ｔ为答题时问，则 Ｙ满足 公式 （ ） ． ５：
（ ） ５
ｌ 『“ 。 Ｉ ｌ
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… ｎ 蠢 ｌ ｌ 』
．． ０ ．
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可 以看 出 ， 组 卷 问题 是 一个 多 目标 的最 优 求解 问 题 。 在 组卷过程 中，并不是约束条 件越 多就越好 ，过 多的约束条件 反而会增加 组卷难度并 降低 组卷效率 ，因此在 系统 试题 库的 初期阶段选 取了 以上五个约 束条 件 ，随着 系统 的不断完善与 用 户 量 的 增 加 ，可 以再 考 虑 其 它 约 束 条 件 。
Ｄ （ ａ） ：∑ｎ ｉ／ 。 ４总分
（） ３
４ 知识 点分数：设 ｓ为第 ｍ 个一级知识点的要求分数 ， ．
ｓ满 足 公 式 ４ ４ ． ，当 知识 点 ａ 属 于 第 ｍ 知 识 点 时 ， １ 否 ｓ为 ， 则 为 ０ ；
ｓ ∑（ ： ｎ ）
相 对 比较 复 杂 的 特 点 。
…
。
其 中： Ｐ＝ａ Βιβλιοθήκη Baidu ≤ ｉ ≤ ｎ ， ≤ Ｊ ≤５ １ 以上 问题求解 中的 目标状态矩 阵为例 ， 目标矩 阵应满足 如下约束条件： １ 试 卷 总 分 ：一 般 由 用 户给 定 ，设 试 卷 总 分 为 Ｍ ． ，Ｍ满 足 公式 （ ） １：
Ｍ ∑ ：
２ 题 型 分 数 ： 组卷 过程 中 的 题 型 主 要 包 括 单选 题 ，多 选 ． 题 ，填 空题 ， 断判 题 ， 简 答题 等 ， 设 Ｔ为 第 ｍ 种题 型 要 求 的 分 数 ，Ｔ满 足 公 式 （ ） ２ ，当试 题 题 型编 号 ａ 于 第 ｍ 种 题 型 属 时 ，ｔ为 １ ，否 则 为 ０ ；
【 摘 要 】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 。 【 关键 词】智能组卷 ；遗传算法 ；全局寻优 【 中图分类号】ＴＰ ０ ． ３１ ６ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０ － １ １２ １）０ ０ １ ０ ０ ８ Ｉ５ （０ ０１ — ０ 卜 ２
（ ）智 能组 卷数 学模型 一
智 能 组 卷 是 一 个 典 型 的 多 条 件 约 束 优 化 问题 ，组 卷 时 通 常考虑的约束有试卷分 数、试卷题型 、试 卷难度系数 、能力 层 次 、 教 学 要 求 、 区 分 度 等 约 束 。 因 此 ， 组 卷 中 的 一 道 试 题 应 由 ｎ项 指 标 决 定 ， 要 生 成 一 份 试 卷 ， 应 决 定 一 个 ｍ １的 就 ×１ 矩 阵 。 设 从 题 库 中抽 取 ｎ 道 试 题 ， 道 试 题 由五 个 属 性 （ 假 每 题 分 ａ ，题 型 ａ ，所需 时间 ａ ，难度 ａ ，知识点 ａ ）决定， １ ２ ３ ４ ５ 则可 生 成 这 样 的矩 阵 ：
（ ）组卷 算法 设计 二
自动组卷是根据用 户给定 的约束 条件搜索试题库 中与特 征 参 数 相 匹 配 的试 题 ， 从 而 抽 取 最 优 的 试 题 组 合 。 目前 常用 的组卷方法有 随机 抽取组卷算法 、回溯试探组卷算法 、遗传 组 卷 算 法 。随 机 选 取 法 是 根 据 组 卷 状 态 空 间 的 控 制 参 数 ， 由 计 算机提供 的随机 函数随机 的从试题库 中抽取一道试题进行 组 卷 ， 之 后 不 断 重 复此 过 程 ，直 到 组 卷 完 毕 ， 或 者 无 法 从 试 题 库中抽取满足参 数的试题为止 。这 种算法结构简单 ，但具 有 很 大 的 随 机 性 和 不确 定 性 ，易 于 陷入 局 部 最 优 解 和 求 解 速 度 慢 的 情 况 ； 回溯 试探 组 卷 法 是 将 随 机 选 取 法 产 生 的每 一 状 态 类 型 纪 录 下 来 ， 当搜 索 失 败 时 释 放 上 次 纪录 的 状 态 类 型 ， 然 后 再 依 据 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 出 发 点 为 止 。这 种算法对 于题量较少 的试题 库组卷成功率较 高，但 却不能很 好地在全局范 围内搜索， 同时也存在 组卷 时间很长 ，程序结构