计算机随机抽题算法
遗传算法实现随机抽题的研究

【e od ] ee lx i t n usos aeG nt l rh ;ae e xmntn yt K yw r G nr a n i e i s; eec g i m Pprs Ea i i s m s a em ao q t n b iA ot ls ao s e
在无纸化考试 系统 中. 随机抽题是后 台要处理 的一个 很重要的问 两点杂交算子的原理是 : 交概率 P 随机地从 P1 依杂 c (中选择两个 ) 产生两个 随机数 k 和 k 属于 R N ( m 作为 杂交位 1 2 A D1 】 , 题. 用传 统的算法是一个很 难处理 的问题 . 尤其是 当考题 的量不 大而 个体作 父代 , 各题 的分值 又比较特别 的情 况下 . 要搜 索一组符合条 件的分值 . 乎 置产生两个子代 . 意如下 : 几 示 成为不可能。比如 , 各题分值如下 : , , ,, , , ,5 1 ,5 5 2 ) ( 9 99 9 1 1 1 , 1 , ,0 , 4 5 5 5 父代 : 按传统的算法随机抽取 10 0 分的试题 . 成功的概率极小 , 因此 . 寻求一 X =Xi, , k , I 2… , i i ( l… ti l…,i , x m】 x xk 种适 于大规 模并行且具有某 些智能特征 如 自组织 、 自适应 、 自学 习等 x =x 1 IJk, l k , ,j j ( , x l…,j 2一・ j …, x x m) 的算法 已成为考试系统必须解决的问题 本考试系统用演化计 算三大 子代 ! 分支之一的遗传算法很好地实现 了无纸化考试系统中随机抽题问题 。 X =xi, Ij 1…,i 2…, i) i ( l x , l , x m …, k xk 1随机抽题 问题 . x =x 1 Ii 1 l k , x m j ( , x , x 2…,j ) j …, k …,j 22变异算 子 . 无纸化考试 系统 的随机 抽题问题 可以看成是布尔 可满足性 问题 变异算 子主要 是单个染色体的变异 . 也可根据需要设 计其它变异 S T的扩展 E A . A S T 或者看成是带权的 S T 即把 每一位布尔值看 成相 A . m随机地从 P ) (中 t 应考题是否被选 中状态 . 当某题被选 中时 , 再以该题的分值参 予评估 , 算子。单个染色体变异的主要原理是依变异概率 P
随机抽题算法

随机抽题算法0 引言随机抽题是在线考试系统中的核心部分,目前大部分的在线考试系统或无纸化考试系统大都采用了随机函数实现随机抽题,但大部分在线考试系统在随机抽题时存在抽题速度慢、试题覆盖面不稳定、重点不突出、灵活性差等问题。
本文讨论了优化随机抽题的方法,给出了具体的抽题公式和查询语句。
1 优化使用随机函数方法研究原始在线考试系统中,使用随机函数从题库中抽取试题,抽题公式为Int(Rnd*M)公式1。
在抽取第一题时,直接将题号存放在指定的空数组中,表示抽取成功,以后每抽取一题,将题号和数组中已存在元素进行比较,若存在则抽取失败,若不存在则抽取成功,并将题号依次存储在该数组中,直到抽取结束。
这种抽题方法的缺陷是时间浪费。
这种时间浪费在单机的时候并不明显,但在B/S模式或C/S模式下,机器越多速度越慢。
为了解决重复抽题,避免试题抽取过慢,可采用分段法、分类法和分类分段结合法。
1.1分段法分段法是解决重复抽题最简单的方法,其原理是将题库中的试题M分成N段,然后从每段中抽取一题,抽取公式为Int(Rnd*(M\N))+i*(M\N)(0≤i≤N-1)公式2。
分段法的优点显而易见,可以完全杜绝试题重复抽取,但对题库中试题的数量有要求,即M>2N,且题库越大、试题数量越多,抽取效果就越好。
在公式2中将M等分成N段,M并不一定能被N整除,也就是说采用公式2试题库最后M MOD N条试题永远不会被抽取,为了解决这个问题,可将公式2进行改进,设L=M MOD N,则抽取公式为Int(Rnd*(M\N+1))+i*(M\N+1)(0≤i≤L-1)公式3和Int(Rnd*(M\N))+i*(M\N)+L(L≤i≤N-1)公式4。
分段法避免了重复抽取,但无法控制试题的覆盖面及难易程度。
1.21.2 分类法分类法是在试题库的结构上添加相应分类字段,字段可以是章节、内容等,将所有试题按章节或内容分类,从每一类中抽取一题,不仅可以解决试题的重复抽取还可以控制试题的覆盖面。
VB程序实现考试系统自动抽题

匿 翟 — 抽裹 、 的l I)好 L 考 _ 跚 一卷 - , 《 _ — 潜 — 摩 _
图 l数 据 库 结 构
Sk t 存放 所有试 题 以及组卷 规则 ;试卷 库 中存放按 规则抽 好的用于本次考试的考题 ,如表 1表 2 ~ 所示 。
表 I 总题 库 表
字 段 名 Zh t T x Zd s
含义 总 题号 题 型 知识点
难 度 题 千 选项 1 选项 2
件 C l的一 组记 录 R1 ,然 后将 Rl中的记 录再 按随 机次 序重 排 ,再从 R1 中取出前 n条来加入 到试卷表中 ;再从试题库 中 选 出满足 约束条件 c 2的记 录集 R ,以此 类推 ,直 到所有条 2
Abta t xrci us ost T s pp rrm teeiigim b n o ren m e f xmi t nq et n s c:E t t nQ et n et a e o x t e a kf m al g u b r a n i uso si r a o i o f h sn t r a oe ao i n
SFW R EE0M N N EIN O r A E VLP ET DDS D A G
软件开发与设计
V B程序 实现 考试 系统 自动抽题
周 瑞
( 山西忻州职业技术学 院计算机 系 ,忻州 0 4 0 ) 3 0 0 摘 要 :组卷即从 已有的题库 中从 众 多的试题 中 ,按 考试要求选 出若干道题 来组成一份 高质量的试卷 。考试成功 与 否 ,组 卷是 关键 ,在此提 出 了一种 高效便捷 的组 卷算法并用 V B语 言将 其实现。 关键词 : 考试 ;随机 ;条件 ;抽 题
集 按 随 机 顺 序 排 序 ,最 后 从 这 个 随 机 集 中 提 取 n条 记 录 。 这
随机抽取题库

网上考试系统编制中的随机抽取试题的四种算法因为教学的需要,我决定编写一个asp+ms sql2000的网上考试系统,其功能主要为:实现判断题、单项多项选择题和填空题的在线自动答题、改卷;并将学生的错误答案记入数据库,供教师分析。
在编写从题库中随机抽取试题这一模块的算法上,却颇费了一番周折,现将解决过程记录如下,以供大家参考。
为了便于说明问题,文中提供的代码中的变量pd为从题库中要抽取出来考试的试题数量,数据库表名与字段名我都使用了中文,并仅以判断题为例。
算法一由于不知道如何实现从题库中随机抽取试题的sql语句,我在网上下载了几个免费的考试系统进行研究,找到了第一种算法,其思路为先将数据库中所有数据读出,获得试题的总数后,生成一个1~(试题的总数-考试的试题数量)之间的随机数,然后从这里开始读出数据:<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount '取得试题总数randomize '初始化随机数种子值n=fix((mycound-pd+1)*Rnd+1)rs.move n ‘指针移到n这个随机数这个位置for i=1 to pdsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><% rs.movenextnextrs.close%>这种算法基本上可以实现随机抽取试题,并让每个学生的试题和每一次刷新以后的试题都不相同,但是它的最大不足在于试题的先后顺序总是相同,特别是题库中试题不多的时候,学生几乎可以用背答案方法来应付考试了。
蒙特卡洛近似法

蒙特卡洛近似法蒙特卡洛近似法是一种利用随机抽样的方法来估计复杂计算问题的解的算法。
该算法以蒙特卡洛赌场为名,因为它的基本原理就是通过大量的随机采样来逼近真实情况,就像在赌场玩游戏一样。
下面将从算法的原理、应用场景和优缺点三个方面来详细介绍蒙特卡洛近似法。
一、算法原理蒙特卡洛近似法是一种随机化算法。
它的基本思想是,对于一个计算问题,我们无法直接求出它的解,但是可以采用随机抽样的方法来逼近它的解。
具体来说,算法流程如下:1. 对于需要求解的问题,我们可以将其转化为某个随机变量的期望。
例如,我们需要求解一个随机变量的期望值 E(X),可以表示为 E(X) =∫xf(x)dx,其中 f(x) 是 X 的概率密度函数。
这样,我们的问题就转化为求解这个期望值。
2. 为了估计这个期望值,我们可以通过随机抽样的方法来模拟 X 的分布。
具体来说,我们可以生成 n 个服从 f(x) 分布的随机变量X1,X2,…,Xn,然后根据它们的平均值来估计 E(X),即E(X) ≈(X1+X2+…+Xn)/n。
3. 当样本数 n 越来越大时,我们得到的估计值会越来越接近真实值。
这是因为根据大数定律,样本均值会以概率1收敛到期望值。
二、应用场景蒙特卡洛近似法在科学计算和工程问题中有着广泛的应用。
其典型应用包括:1. 财务分析:用于预测金融市场的波动性和风险。
2. 物理仿真:用于计算复杂的物理系统的行为,例如量子力学、原子结构和热力学。
3. 生物医学:用于评估疾病治疗和预防方法的效果,以及进行药物筛选和基因研究。
4. 工程设计:用于设计、建模和测试高风险系统,例如火箭、核反应堆和汽车碰撞测试。
三、优缺点蒙特卡洛近似法具有以下优点:1. 精度高:当样本数趋近于无穷大时,该算法能够提供接近真实值的估计。
2. 算法简单:该算法只需要进行随机抽样和简单的平均计算,算法流程简单易懂。
3. 可处理高维问题:该算法能够处理高维的计算问题,没有维度的限制。
考试试题随机抽题算法

考试试题随机抽题算法考试试题随机抽题算法在现代教育体系中,考试是一种常见的评估学生学习成果的方式。
而试题的难易程度、内容覆盖范围以及试题数量的合理安排,直接影响到考试的公平性和准确性。
为了确保考试的公正性,许多学校和机构采用了试题随机抽题算法。
试题随机抽题算法的目的是通过随机选择试题,使得每个考生所面对的试题都是从一个试题库中抽取的,以此确保考生之间的公平性。
这种算法的实现方式有多种,下面将介绍其中一种较为常见的试题随机抽题算法。
首先,需要建立一个试题库,其中包含了所有可能出现的试题。
试题库中的试题可以按照不同的知识点、难易程度、类型等进行分类和标记。
试题库的建立需要考虑到学科的特点和教学目标,以便能够全面评估学生的知识水平和能力。
在考试开始前,需要确定考试的试题数量和考试的时间限制。
试题数量的确定需要考虑到考试的目的和学科的特点。
时间限制的设定需要根据试题数量和难易程度来合理分配,以确保考生有足够的时间完成考试。
接下来,根据考试的要求和试题库中的试题分类,确定每个分类下要抽取的试题数量。
这个过程可以根据试题分类的重要性和难易程度来进行权重设置,以确保考试的全面性和准确性。
然后,利用随机数生成器来随机选择试题。
随机数生成器可以根据设定的范围和规则来生成随机数。
在试题抽取过程中,可以根据每个分类下要抽取的试题数量来设定随机数生成的范围,以确保每个分类下的试题都有机会被抽取到。
最后,将抽取到的试题按照一定的顺序组成试卷。
试卷的组成可以按照试题分类、难易程度或者其他规则来进行。
在组卷过程中,需要注意试题的顺序和分布,以确保试卷的整体平衡和合理性。
试题随机抽题算法的实现需要考虑到多个因素,如试题库的建立、试题数量的确定、试题分类的设置、随机数生成的规则以及试卷的组成等。
这些因素的合理安排和权衡可以确保考试的公平性和准确性。
试题随机抽题算法在现代教育中发挥着重要的作用。
它不仅能够提高考试的公平性和准确性,还能够激发学生的学习兴趣和动力。
遗传算法在无纸化考试系统中实现随机抽题

摘 要 : 机 抽 题 是 无 纸 化考 试 系 统 要 解 决 的一 个 重 要 问 题 。本 文介 绍 了应 用 演 化 计 算 的 三 大 分 支之 一 的 遗 传 算 法实 现 随 随机 抽 题 问题 。 细 阐述 了 遗传 算法 的 主要 思 想 、 机抽 题 问题 的 编码 表示 、 应 性 函数 和遗 传 算 子 的设 计 、 汰 策 略和 停 详 随 适 淘 机 准则 的 选 择 . 用 D lh 给 出关 键 模 块 的 详细 代 码 及 其 相 关 分析 。 并 e i p 关 键 词 : 纸 化 考 试 系 统; 机抽 题 ; 传 算 法 ; e h 源 程序 无 随 遗 Dl i p
维普资讯 20 0 7年6来自 三明学
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Vo.4 N0 2 1 2 .
第2 4卷
第 2期
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遗传 算法在无纸化考试 系统 中实现 随机抽题
田民格, 卢昌荆, 陈秀琼
T A i— e L h n -ig C E i— in I N M n g , U C a g j , H N X u qo g n
(e ate tf te ai n o p tr c ne S n n n esy S n n 6 0 4C ia D pr n o Ma m t s dC m u i c, ami U i ri, ami m h ca eSe g v t g35 0 ,hn)
Ab t a t ee t g r n o y q e t n sali o t n r b e f rn a e x mi a o y tm o b o v d T i a e sr c :S l ci a d ml u s o si l mp r tp o l m o o p p re a n t n s se t e s le . h sp p r n i a i ito u e o t e l e s l ci g r n o y q e t n f o p p re a n t n s se u i g g n t l o t m ih i o e o n r d c sh w r a i e e t a d ml u s o so a e x mi a o y t m s e e c ag r h wh c s n f o z n i n i n i i tr e g e tb a c e f e o u i n r o u a o ,a d t e p i r d a f g n t l o tm ,te e c ig r p e e tt n o h e r a r n h s o v lto a y c mp t t n n h r i ma y i e s o e e i ag r h c i h n o n e r s na o f d i
PPT随机抽题系统(附vba代码)

目录
• 系统概述 • 系统设计 • 系统操作流程 • 系统维护与更新 • 常见问题与解决方案 • 案例分享与实际应用
01
系统概T随机抽题系统是一个基于 PowerPoint平台开发的自动化工 具,用于在演示文稿中随机抽取 预设题目并展示给观众。
企业培训考核应用案例
案例概述
在企业培训考核中,PPT随机抽题系统可以用于检验员工的学习 成果和技能掌握情况。
实现方式
根据培训内容和要求,制作相应的PPT和题库,通过VBA代码实现 随机抽题和自动评分功能。
优势特点
能够快速有效地检验员工的学习成果,提高培训效果和员工参与度, 为企业提供客观准确的考核数据。
02
系统设计
数据库设计
数据库类型
选择合适的关系型数据库, 如Microsoft SQL Server 或MySQL,用于存储题库 和用户信息。
数据表设计
设计包含题目信息、用户 信息等数据表,并定义主 键、外键等关系。
字段设计
根据需求定义数据表的字 段,如题目ID、题目内容、 答案等。
用户界面设计
网络在线答题应用案例
案例概述
01
在网络在线答题应用中,PPT随机抽题系统可以用于各种知识竞
赛、趣味答题等活动。
实现方式
02
利用PPT的分享功能,将带有随机抽题系统的PPT分享到网络平
台,参与者通过在线答题参与活动。
优势特点
03
能够吸引大量参与者、提高活动的趣味性和互动性,同时保证
答题的公正性和客观性。
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通过VBA代码实现用户登录和身份验 证功能,确保系统安全性。
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为了便于说明问题,文中提供的代码中的变量pd为从题库中要抽取出来考试的试题数量,数据库表名与字段名我都使用了中文,并仅以判断题为例。
算法一由于不知道如何实现从题库中随机抽取试题的sql语句,我在网上下载了几个免费的考试系统进行研究,找到了第一种算法,其思路为先将数据库中所有数据读出,获得试题的总数后,生成一个1~(试题的总数-考试的试题数量)之间的随机数,然后从这里开始读出数据:<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得试题总数randomize ’初始化随机数种子值n=fix((mycound-pd+1)*Rnd+1)rs.move n ‘指针移到n这个随机数这个位置for i=1 to pdsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><% rs.movenextnextrs.close%>这种算法基本上可以实现随机抽取试题,并让每个学生的试题和每一次刷新以后的试题都不相同,但是它的最大不足在于试题的先后顺序总是相同,特别是题库中试题不多的时候,学生几乎可以用背答案方法来应付考试了。
虽然可以通过改变数据的排序方式来改变试题的先后顺序,但变化总是不大。
算法二第二种算法的思路很简单,就是不断生成1~题库中的试题总数之间的随机数,然后到数据库中读取这条记录,直到满足考试的试题量为止。
<%set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得题库中的试题总数rs.closefor i=1 to pdrandomizesid=int((mycound +1)*rnd+1) ‘生成1~题库中的试题总数之间的随机数set rs=conn.execute("select * from判断题where id="&sid)while rs.eofrandomizesid=int((mycound +1)*rnd+1)set rs=conn.execute("select * from判断题where id="&sid) ‘如果数据库中找不到这条试题,就继续生成随机数读取试题。
wendsession("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案<tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><%next%>这种算法应该是真正意义上的随机抽取试题,但是遗憾的是如果在题库中题量不多的情况下,很容易会在数据库中读取重复的试题,如果再使用一个变量来储存已经读取过的试题id来解决试题重复的问题,算法就过于繁琐,是很不可取的。
算法二补充:第二种算法的思路很简单,就是不断生成1~题库中的试题总数之间的随机数,然后到数据库中读取这条记录,直到满足考试的试题量为止。
当时我认为这种算法应该是真正意义上的随机抽取试题,但是遗憾的是如果在题库中题量不多的情况下,很容易会在数据库中读取重复的试题,虽然也可以再使用一个变量或数组来储存已经读取过的试题id来解决试题重复的问题,算法就过于繁琐。
为此,我片面地认为不可取的。
其实用一个变量或数组来储存已经读取过的试题id,在算法上并不繁琐。
<%写一个生成随机记录的函数Function rndtest(m_count,r_count) ’’参数m_count为试题总数,r_count为要读出的试题数dim x,st,ii=0do while i>=r_countrandomizex=fix(rnd*m_count)+1 ’’产生1~m_count的随机数if not instr(st,x)>0 thenst=st&x&"," ’’用,分割i=i+1end ifif i>=m_count then exit do ’’如果m_count小于r_count将出现死循环,于是判断并跳出循环looprndtest=stend functionset rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound =rndtest(rs.Recordcount, pd) ’取得题库中的试题总数testcound=split(mycound, "’")for i=0 to UBound(testcound)rs.absoluteposition=matrix(i) ‘把记录指针移指向第testcound (i)条记录session("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option value=False>错</option></select> </td></tr><%next%>算法三由于第二种算法容易造成试题重复,为了避免系统产生重复的随机数,我试着将题库中试题总数均分为kp个范围,让每个范围个产生一个随机数,这样就有效地避免了随机数重复。
<% set rs=server.CreateObject("ADODB.RecordSet")sql="select * from 判断题 order by id asc"rs.open sql,conn,1,1mycound=rs.Recordcount ’取得试题总数for i=1 to pdrandomizetemp=fix((fix(rs.Recordcount/pd)+1)*rnd+1) ‘生成1~题库试题总数除以试卷试题数之间的随机数rs.move temp ‘指针移到随机数位置session("pdda")=session("pdda")&rs("正确答案")&"|" ‘用session来记录标准答案‘输出试题及答案%><tr><td width="10%" ><%=i%>、<%=rs("题目内容")%></td><td align="center" width="10%" ><select name="cate<%=i%>"><option selected value=True>对</option><option value=False>错</option></select> </td></tr><%nextrs.close%>这种算法能够有效地解决了算法一和算法二的不足,既做到了随机抽取试题,又做到了试题不重复。
但是仔细一想还是存在不足:就是题库中的每一道试题出现的概率不相同,这样就显得不科学了。
因为kp次都产生大数字的概率是不大了,这样排在后面的试题出现的机会就很小了。
算法四算法四是我最后的研究结果,其算法分为三步:Setp1、获取试题库试题总数,然后生成一个1~试题总数的阵列。