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时间:2018-05-23
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1、分段组卷伪并行遗传算法的研究与实现 摘要:遗传算法组卷存在收敛速度慢和未成熟收敛问题,难以满足考核要求。已有较多算法采用了分段编码、分段进化的策略,以降低算法的复杂度,提高算法的性能,但均未实现分段组卷,没能从根本上提高算法的性能。为此提出分段伪并行组卷的方法,即:分段组成符合要求的试卷段,再组合成一份完整的符合用户需求的试卷。实验证明,该方法能够大大加快收敛速度,提高组卷质量。关键词:遗传算法;适应度;组卷;种群多样性;伪并行中图分类号:TP181文献标志码:A文章编号:1006-8228(2014)07-37-03Abstrac
2、t:Thereexistproblemsofslowconvergencespeedandprematureconvergenceingeneticalgorithm,makingithardtomeettheinspectionrequirements.Hencetheblockcoding,andsegmentedevolutionstrategyareadoptedinmanyalgorithmsinordertoreducethecomplexityofthealgorithm,andimprovetheperformance
3、ofthealgorithm.However,noneofthemcanrealizecomposingtestpaperpiecewise.Theperformanceofthealgorithmis9分段组卷伪并行遗传算法的研究与实现 摘要:遗传算法组卷存在收敛速度慢和未成熟收敛问题,难以满足考核要求。已有较多算法采用了分段编码、分段进化的策略,以降低算法的复杂度,提高算法的性能,但均未实现分段组卷,没能从根本上提高算法的性能。为此提出分段伪并行组卷的方法,即:分段组成符合要求的试卷段,再组合成一份完整的符合用户需求的试卷。实验
4、证明,该方法能够大大加快收敛速度,提高组卷质量。关键词:遗传算法;适应度;组卷;种群多样性;伪并行中图分类号:TP181文献标志码:A文章编号:1006-8228(2014)07-37-03Abstract:Thereexistproblemsofslowconvergencespeedandprematureconvergenceingeneticalgorithm,makingithardtomeettheinspectionrequirements.Hencetheblockcoding,andsegmentedevolutio
5、nstrategyareadoptedinmanyalgorithmsinordertoreducethecomplexityofthealgorithm,andimprovetheperformanceofthealgorithm.However,noneofthemcanrealizecomposingtestpaperpiecewise.Theperformanceofthealgorithmis9failedtofundamentallybeimproved.Tosolvetheaboveproblems,amethodofp
6、seudo-parallelgroupvolumeisproposed.Testpaperiscomposedindividually,andassembledintoacompletetestpaper.Itmeetsthedemandoftheusers.Experimentsshowthatthismethodcangreatlyspeeduptheconvergenceandimprovethequalityofcomposingtestpaper.Keywords:geneticalgorithm;fitnessvalue;
7、composingtestpaper;diversityofpopulation;pseudo-parallel0引言9随着人工智能技术的发展,出现了基于智能的计算机辅助教学系统。智能组卷是智能计算机辅助教学系统的重要组成部分,它的研究目的是使计算机代替人工出卷。能否快速地组成科学的、合理的和具有随机性的高质量试卷取决于组卷算法的设计。20世纪80年代中后期,国内外研究者根据组卷问题的特点进行了组卷算法的研究,相继产生了多种组卷方法。其中具有代表性的有随机抽题法、回溯试探法和遗传算法等[1]。①随机抽题法是根据组卷时定义的控制指标,不
8、断从试题库中随机选取试题加入试卷中,直到组卷完成。该方法简单,单次运行速度快,但成功率低。②回溯试探法的基本思想:判断随机抽取的试题是否满足指定的约束条件,当满足约束条件时继续向前搜索,并保存待生成试卷的状态空间。当组卷
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