探析遗传算法在试题组卷中的应用

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1、探析遗传算法在试题组卷中的应用摘要：本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的口动化组卷停止了研讨，并得到了一个处理合适考方请求的试题模型的好的算法。关键词：遗传算法全局寻优自动化组卷1引言计算机辅助考试系统的自动组卷的效率与质量完整取决于抽题算法的设计。如何设计一个算法从题库中既快又好的抽出i组最佳解或是抽出一组十分接近最佳解的实体，触及到一个全局寻优和收敛速度快慢的的问题，很多学者对其停止了研讨。遗传算法以其口顺应寻优及良好的智能搜索技术，遭到了普遍的运用。PottsJC等人基于变界和人工选择的遗传算法对最优群体范围停

2、止了阐述;IlamiltonMA等分离遗传算法把其运用到神经网络中，并获得了良好的效果［4］；也有众多的学者対保存最佳状态的遗传算法的收敛速度做了讨论。经过理论推导和事实运用，发现遗传算法在寻优和收敛性方面都是I•分有效的。本文分离遗传算法的原理和思想，对考试口动出题组卷的问题停止了研讨，找到了一种取得与考试试题控制指标契合的试题模型的处理办法。2问题描绘自动组卷是考试系统自动化或半自动化操作的屮心目的之一，而如何保证生成的试卷能最人水平的满足用户的不同需求，并具有随机性、科学性、合理性，这是完成中的一个难点。特别在

3、交互式环境下用户关于组卷速度请求较高，而一个理论上较圆满的算法可能会以牺牲时间作为代价，常常不能到达预期的效果。因而，选择一个高效、科学、合理的算法是自动组卷的关键。以往的具有自动组卷功用的考试系统人多采用随机选収法和冋溯试探法。随机选取法依据状态空间的控制指标，由计算机随机的抽取一道试题放入试题库，此过程不时反复，直到组卷终了，或己无法从题库中抽取满足控制指标的试题为ll-.o该办法构造简单，关于单道题的抽取运转速度较快,但是关于整个组卷过程來说组卷胜利率低，即便组卷胜利，破费时间也令人难以忍耐。特别是当题库中各状

4、态类型均匀出题暈较低时，组卷常常以失败而告终。冋溯试探法这是将随机选取法产生的每一状态类型纪录卜•来，当搜索失败时释放上次纪录的状态类型，然后再根据一定的规律（正是这种规律毁坏了选取试题的随机性）变换一种新的状态类型停止试探，经过不时的回溯试探直到试卷牛成终了或退回动身点为止，这种有条件的深度优先算法,关于状态类型和出题量都较少的题库系统而言，组卷胜利率较好，但是在实践到一个应用时发现这种算法对内存的占用量很人，程序构造相比照较复杂，而且选取试题缺乏随机性，组卷时间长，后两点是用户无法承受的，因而它也不是一种很好的用

5、来自动组卷的算法。剖析上述两种算法的优缺陷，不难发现，在限制条件状态空间的控制下，随机选取法有时可以抽取出一组令用户称心的试题。只不过由于它随机选取试题的范围太大，无法肯定目前条件下哪些区域可以抽取适宜的试题，反而可能在那些曾经证明是无法抽取适宜试题的区域内重复选题，停止大量的无效操作进入死循环，最终招致组卷失败。回溯试探法组卷胜利率高，但它是以牺牲大量的时间为代价的，关于现今越來越盛行的考牛网上随机即时调题的考试过程來说，它已不契合请求。因而，必需分离以上两种办法寻觅一种新的改良算法，这种算法要具有全局寻优和收敛速

6、度快的特性。遗传算法（GeneticAlgorithms）以其具有口顺应全局寻优和智能搜索技术，并口收敛性好的特性能很好的满足自动考试组卷的请求。3遗传算法描绘遗传算法是一种并行的、可以有效优化的算法，以Morgan的基因理论及Eldridge与Gould连续均衡理论为根据，同时交融了May门询边缘物种构成理论和Bertalanffv普通系统理论的一些思想,模仿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（优的基因人量被遗传复制，劣的基因较少被遗传复制）。其木质就是一种把口然界有机体的优胜劣汰的口

7、然选择、适者牛存的进化机制与同一群体中个体与个体间的随机信息交流机制相分离的搜索算法。运用遗传算法求解问题首先需将所请求解的问题表示成二进制编码，然厉依据环境停止根本的操作：selection,crossover,mutation这样停止不时的所谓"生存选择”，最后收敛到一个最顺应环境条件的个体上，得到问题的最优解。[6,7]4遗传算法应用普通来说，用户在自动组卷时会对试卷的质量提出多方面的请求，如总题量、均匀难度、题型比例、章节比例、重点章节比例、学问点的穿插与综合等，口动组卷就应最大水平的满足用八的请求。因而，在

8、组卷之前，我们首先为自动组卷过程树立控制指标相应状态空间D,D<]D的每一行由某一试题的控制指标组成，如题号、题型、章节、难度等，并且这些属性指标都停止编码表示成二进制方式，而每一列是题库中的某一指标的全部取值。在详细出题时，考方可能不会用到一切的指标，所以D包含的个体d_target能够表示为d_request和d_void,d_reques