学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

遗传算法在自动组卷中的应用

作　者: 陈郁明
导　师: 王力
学　校: 贵州大学
专　业: 计算机技术
关键词: 自动组卷通用试题库遗传算法多维矩阵染色体
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 47次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

利用计算机技术实现无纸化考试,是近年来计算机技术应用的一个非常活跃的研究领域,目前已经诞生了许多无纸化考试系统。其中组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,采用传统的数学方法求解十分困难。本研究拟采用遗传算法实现试卷的自动生成。遗传算法是一种模拟自然界生物生存繁衍的非数值计算优化方法,它将问题的解,通过一定的转换方法(编码),表示成模拟个体染色体的字符串,从随机产生的多个个体所构成初始群体开始,按照适者生存和优胜劣汰的原理,经过选择、交叉和变异,逐代进化产生出更好的近似解,把末代种群中的最优个体经过解码,就可得到问题近似最优解。本论文在分析自动组卷策略及遗传算法原理的基础上,建立了组卷的数学模型,对经典遗传算法进行了一定的改进,提出采用多维动态矩阵表示解(染体色)的遗传算法,并针对这种染色体设计选择、交叉和变异等遗传算子,实现了通用的自动组卷系统。该系统能够按照试题类型、试题数量、章节覆盖、难度系数、答题时间、课时数等约束条件进行快速搜索,找到最佳组卷方案。系统突破了传统的“一系统一课程一题库”的试题库模式,能管理任何类别的试题,能适用于所有类别的学校、所有类别的考试组卷,具有较强的通用性。运行结果表明,算法运行效率较好,有较好的实用价值。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第1章前言  7-15
  1.1 研究背景  7-9
  1.2 研究现状  9-13
  1.3 本文的主要工作  13-14
  1.4 本文的组织结构  14-15
第2章基本遗传算法理论  15-38
  2.1 遗传算法的基本概念  15-23
    2.1.1 概述  15-16
    2.1.2 遗传算法的基本思想及发展简史  16-20
    2.1.3 遗传算法的基本概念  20-23
  2.2 遗传算法的三个基本算子  23-24
  2.3 遗传算法的实现步骤  24-32
    2.3.1 遗传算法的组成要素  24
    2.3.2 遗传算法的基本步骤  24-32
  2.4 遗传算法的特点和不足  32-35
    2.4.1 遗传算法的特点  32-34
    2.4.2 遗传算法的不足  34-35
  2.5 遗传算法的应用  35-38
第3章自动组卷的算法研究  38-57
  3.1 问题的描述  38-39
  3.2 问题的分析  39-41
    3.2.1 组卷的基本原则与特点  39-41
    3.2.2 组卷的功能要求  41
  3.3 试题的主要评价指标  41-44
    3.3.1 试题的难度  42-43
    3.3.2 试题的区分度  43-44
  3.4 衡量试卷质量的指标  44-48
    3.4.1 信度  44-47
    3.4.2 效度  47-48
  3.5 组卷的数学模型  48-54
    3.5.1 问题的描述  49-50
    3.5.2 试卷数学模型的建立  50-54
    3.5.3 组卷的目标函数  54
    3.5.4 组卷数学模型的建立  54
  3.6 自动组卷的算法  54-57
    3.6.1 随机抽题法  55
    3.6.2 回溯试探法  55-56
    3.6.3 补偿策略  56
    3.6.4 遗传算法  56-57
第4章基于遗传算法通用自动组卷系统的实现  57-76
  4.1 通用自动组卷系统的总方案设计  57-59
  4.2 自动组卷系统的实现环境  59-60
  4.3 组卷方案设计  60-63
    4.3.1 通用题库建设  61
    4.3.2 数据库结构设计  61-63
    4.3.3 命题综合要求及约束条件  63
  4.4 基于改进遗传算法通用自动组卷系统的具体实现  63-76
    4.4.1 建立试卷模型  64
    4.4.2 改进遗传算法的设计  64-67
    4.4.3 算法实现  67-75
    4.4.4 实验结果分析及结论  75-76
第5章总结  76-78
  5.1 工作总结  76-77
  5.2 本系统的不足处  77-78
致谢  78-79
主要参考文献  79-82
附录 (攻读学位期间发表的论文)  82-83

遗传算法在自动组卷中的应用

内容摘要

全文目录

相似论文