改进的加速遗传算法在课程评价体系中的应用
遗传算法的改进与应用
遗传算法的改进与应用遗传算法是一种模拟自然进化过程并求解最优解的计算方法。
它主要受到遗传学中的基因进化和自然选择的启发，模拟生物群体中个体之间的竞争、选择和繁殖过程，从而使种群逐步趋向最优解。
遗传算法的基本工作原理是以一定的适应度函数作为评价标准，在一个种群中不断地评估每个个体的适应度并进行复制、交叉、变异等操作，产生下一代群体。
通过不断地迭代求解，最终找到适应度函数达到最大值或最小值的优化解。
这种算法被广泛应用于函数优化、组合优化、动态优化、多目标优化等众多领域。
然而，遗传算法有其局限性和不足之处。
其中，算法本身的收敛速度较慢是被广泛诟病的问题之一。
在实际应用中，为了提升算法的收敛速度和精度，人们对遗传算法进行了各种修改和改进。
例如，基于分布式的遗传算法（DGA）将一个单点交叉操作改进为多点交叉，有效地提升了算法的搜索能力。
与此类似地，基于强化学习的遗传算法（RLGA）使用强化学习提高了算法的局部搜索能力，以更快地找到全局最优解。
此外，遗传算法还可以与其他算法结合使用，形成混合优化算法。
例如，粒子群算法（PSO）和遗传算法的结合使用，既保留了遗传算法的全局搜索特性，又充分发挥了PSO算法的速度快、精度高的特点。
除此之外，遗传算法可以应用于很多领域。
在工程领域，遗传算法常被应用于优化设计问题、机器人路径规划和信号处理等问题。
在经济领域，遗传算法可用于个人理财规划、股票投资策略的优化等问题。
在人工智能领域，遗传算法被用于构建深度学习模型、自然语言处理、图像识别等等。
总的来说，虽然遗传算法存在局限性，但它已经被证明是一种非常优秀、有效的优化算法。
随着新的技术和方法的不断出现，遗传算法的效率和精度将继续提高。
未来，这种算法将被广泛应用于更多的领域，并发挥出更强大的威力。
遗传算法在工程优化中的应用
遗传算法在工程优化中的应用一、引言遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因突变和遗传交叉等操作来搜索问题的最优解。
工程优化是指通过优化方法和技术，对工程设计、工艺流程、布局规划等进行改进，以提高效率、降低成本等目标。
遗传算法在工程优化中具有广泛的应用，本文将就其在工程优化中的应用进行论述。
二、遗传算法的基本原理和流程遗传算法的基本原理是建立一个由候选解组成的种群，通过种群的演化过程来搜索最优解。
其基本流程包括：初始化种群、评估适应度、选择运算、交叉运算、变异运算等步骤。
初始化种群是指生成初始的候选解集合，通过适应度函数对候选解进行评估，选择运算中根据适应度的大小选择优秀个体，交叉运算和变异运算模拟了生物的基因交换和突变过程。
通过多次迭代更新种群，逐步接近最优解。
三、工程优化中的目标函数选择工程优化中的目标函数是指设计者希望通过优化算法最小化或最大化的试验指标。
在实际工程应用中，目标函数可以是多个，如成本最小化、能耗最小化、时间最短化等。
根据不同的目标函数选择，可以设计不同的适应度函数和选择运算策略。
四、工程优化中的决策变量确定决策变量是指影响目标函数取值的变量，工程优化中根据具体问题确定。
例如，在工艺流程优化中，决策变量可以是工艺参数的取值范围；在布局规划中，决策变量可以是设备的摆放位置等。
决策变量的选取需要考虑实际问题的约束条件和设计空间的限制。
五、工程优化中的约束条件设置约束条件是指在工程优化过程中需要满足的限制条件，包括等式约束和不等式约束。
例如，在工厂布局规划中，约束条件可以是设备间的距离限制；在机械设计中，约束条件可以是零件尺寸的限制。
遗传算法在工程优化中能够很好地处理约束条件的问题，通过设定合适的适应度函数和选择运算策略，可以优化满足约束条件的解。
六、工程优化实例分析1. 工艺优化：以某化工企业的生产工艺优化为例，工艺参数的选择和设备的布局对产品质量和能耗具有重要影响。
遗传算法在教育领域中的优化方法
遗传算法在教育领域中的优化方法引言教育领域一直以来都是一个重要的研究领域，如何优化教育过程和提高学生的学习效果一直是教育工作者们关注的焦点。
近年来，随着计算机科学和人工智能的快速发展，遗传算法作为一种优化方法逐渐引起了教育界的关注。
本文将探讨遗传算法在教育领域中的应用和优化方法。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，从而寻找到问题的最优解。
遗传算法的基本原理是将问题的解表示为染色体的形式，通过不断迭代和优胜劣汰的选择过程，逐渐演化出越来越优秀的解。
二、遗传算法在教育领域中的应用1. 课程安排优化在学校的课程安排中，遗传算法可以用来优化教师的课程分配和学生的选课安排。
通过将教师和学生的需求和资源进行编码，可以利用遗传算法找到最佳的课程分配方案，从而提高教学效果和资源利用率。
2. 学生选课推荐遗传算法可以根据学生的兴趣、能力和学习历史等信息，为学生推荐最适合的选课方案。
通过对学生的需求进行编码，并结合遗传算法的优化过程，可以找到最适合学生的选课组合，帮助学生更好地规划自己的学习路径。
3. 学生作业评估遗传算法可以用来优化学生作业的评估过程。
通过将作业的评价标准进行编码，并结合遗传算法的优化过程，可以找到最合适的评估方法和权重，从而提高作业评估的准确性和公正性。
三、遗传算法在教育领域中的优化方法1. 个体编码与适应度函数设计在使用遗传算法优化教育问题时，需要将问题的解表示为染色体的形式，并设计合适的适应度函数来评估每个个体的优劣程度。
个体编码的选择和适应度函数的设计对于算法的效果起到至关重要的作用。
2. 交叉和变异操作的选择在遗传算法中，交叉和变异操作是产生新个体的关键步骤。
在优化教育问题时，需要选择合适的交叉和变异操作，以保证产生的新个体具有多样性和优良性。
3. 算法参数的设置遗传算法中的参数设置对算法的性能和效果有着重要的影响。
遗传算法优化模型求解效率评估与改进策略
遗传算法优化模型求解效率评估与改进策略遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化思想的启发式优化算法，在解决复杂优化问题上表现出色。
然而，随着问题规模的增大和复杂度的提高，遗传算法的求解效率成为一个关键问题。
本文将对遗传算法求解效率进行评估，并提出改进策略，以提高遗传算法的求解效率。
为了评估遗传算法的求解效率，我们需要考虑两个方面的因素：算法的收敛速度和搜索空间的规模。
首先，算法的收敛速度是衡量算法求解效率的重要指标之一。
收敛速度越快，算法越快达到最优解或近似最优解。
在遗传算法中，收敛速度一般通过收敛曲线来评估。
收敛曲线是指算法迭代过程中目标函数值的变化情况。
通过观察收敛曲线的变化趋势，我们可以判断算法是否收敛以及收敛的速度如何。
其次，搜索空间的规模也是影响遗传算法求解效率的重要因素。
搜索空间的规模越大，遗传算法需要更多的迭代次数来找到最优解。
因此，需要对问题的搜索空间进行合理的定义和划分，以减少搜索空间的规模。
针对遗传算法求解效率的评估，我们可以采用以下方法：1. 收敛速度评估：通过收敛曲线的变化趋势来评估算法的收敛速度。
可以绘制目标函数值随迭代次数的变化曲线，并观察曲线的降低速度和平稳性。
如果曲线下降迅速并趋于平稳，说明算法的收敛速度较快；反之，则需要考虑改进算法以提高收敛速度。
2. 搜索空间规模评估：通过定义和划分问题的搜索空间，并统计搜索空间的规模来评估算法的求解效率。
可以计算搜索空间的维度和具体数目，以及每个维度的取值范围。
如果搜索空间规模过大，可以考虑进行问题的优化或者使用其他的优化算法。
评估完遗传算法的求解效率后，我们可以采取以下改进策略以提高算法的求解效率：1. 适应度函数设计：适应度函数在遗传算法中起着至关重要的作用。
适应度函数的设计应该能够准确衡量个体的优劣，并具有导向性，使得更优秀的个体更有可能被选中。
可以根据具体问题的特点，设计合适的适应度函数，以提高算法的求解效率。
遗传算法改进及算法应用PPT课件
r就表示交叉临界值，g表示该种群此时的进化代数，G表示该种群规定 的总的进化代数。
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r是一个(1/3,2/3]之间的数，并不是固定不变的，是随着当前的进化代数 的增长而不断增大的。
如果需要进行交叉的两个父代个体的相似度S大于或等于当前的交叉临 界值r时，则不准这两个父代个体进行交叉互换操作，以避免破坏它们的优良 基因模式。
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GA流程
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遗传算法基本原理
1、基本思想
模拟自然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空间映射为 遗传空间，把可能的解编码成一个向量——染色体，向量的 每个元素称为基因。 通过不断计算各染色体的适应值，选 择最好的染色体，获得最优解。
2、遗传算法的基本运算
⑴ 选择运算 ⑵ 交换操作 ⑶ 变异
④交换率: Pc 一般为60~100%. ⑤变异率: Pm 一般为0.1~10%
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实例
1、产生初始种群
0001100000 0101111001 0000000101 1001110100 1010101010
（8）
（5）
（2）
（10）
（7）
1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 000101001
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5、变异
000101010010100 11111101001101101101 111100000000010001 11000011111100110000 1100110011001100110 11111010011000101000 11000010001110011110 11100001010100000011 11100001010100010010 00000011001100010011
浅析排课系统中改进型遗传算法的应用
为基本元素通过立体编码的形式进行相关的编码，形成一个
立 体 编码 图 。这种立 体 编码 图能够 确定 其 中的 唯一 一个小 的
独立方块，称之小方块为一个染色体。以此改进编码方式。
２ ． ２初始 化 种群 方 式 的改进 。能够 使得 遗 传算 法 搜索 的 稀疏 性 和全局 性有 足够 的保 障 ，首先 把一 周划 分成 为五个 大
断 地提 升资 源 的利 用率 ，但 是却 没有 得 到真正 的解 决 。在这 种 条件 之下 ，合理 的利 用现 有 的教学 资 源以及 设计 让学 生 以
自适应 变 化 的方 法 ，在 这种方 法 当中 ，变 异 率 ｐ ｍ 同父 串相 对 距离是 一种反 比例 的关系 ，具体 的计算公 式如 下所示 ：
小一 致 的时 间片 ，然后 使用 有关 的 随机 函数在 每个 时 间片 的
整个冲突检测中增加冲突定位能够有效的避免陷入局部最优 解， 同时还可以使得遗传算法的搜索效率得到大幅度 的提高。
一
旦所 进行 的所 有交换 以及检 测都 一直 出现 冲突 ，那 么就 很
区域 内生成一 个不 大 于每 天教 学 的时间 片段数 的随机数 来 代 表 着时 间片段 ，接 着进 行这 一 任务所 涉及 到 的教 师 以及 班 级 等 方面 的检 测 ，如果通 过 有关 的检 测不会 发 生 冲突 ，那 么 就 可 以将 任务 编号 一次 性填 入到 所对 应 的表格 中 ，一旦 发生 冲 突 ，则 需要 重新 产 生 。当依次 完成 任务 之后 ，每 一个 对应 的
Ｉ ＮＦ ＯＲＭＡ Ｔ Ｉ ＯＮ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ ＮＯＬ ＯＧ Ｙ 信 息化 建设
浅析 排课 系统 中改进 型遗传 算法 的应用
改进遗传算法在自动组卷中的应用
改进遗传算法在自动组卷中的应用摘要：针对传统遗传算法在种群编码方案、初始种群生成、动态概率、多点交叉操作等方面做了一些改进，改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度，取得了满意的组卷效果。
关键词：遗传算法；自动组卷；适应度；约束0 引言随着网络技术的发展，在线考试模式日趋成熟，计算机自动组卷成为一个热点问题。
如何快速生成最大程度满足用户的不同需要，并具有随机性、科学性、合理性，这涉及到一个在题库中寻优和收敛速度的问题。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是用来解决多约束条件下的最优问题。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。
它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。
1 遗传算法的基本操作遗传算法有3个基本操作：选择操作、交叉操作、变异操作。
这些操作又有各不相同的方法来实现。
（1）选择操作。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
选择过程的第一步是计算适应度，个体选择概率的常用计算方法有：按比例的适应度计算，基于排序的适应度计算。
适应度计算之后是进行选择操作，按照适应度进行父代个体的选择。
可以选择的算法有：轮盘赌选择、随机遍历抽样、锦标赛选择、截断选择、局部选择。
（2）交叉操作。
交叉是把两个父个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。
根据个体编码的表示方法不同，可以分为实值重组和二进制交叉，实值重组有：离散重组、中间重组、线性重组、扩展线性重组；二进制交叉有：单点交叉、多点交叉、均匀交叉、洗牌交叉、缩小代理交叉。
（3）变异操作。
变异是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
实际上是子代基因按小概率扰动产生的变化。
根据个体编码的表示方法不同，可以有以下的算法：实值变异、二进制变异。
2 自动组卷的算法实现一份质量好的试卷，应该是在知识点分布、题型分布、认知分类分布、难度分布、区分度分布、分数分布、时间分布等试卷指标之间的极大平衡。
高校学生课程绩点预测方法
高校学生课程绩点预测方法林运国;曾海滨;张云帆;温永仙【摘要】学业预警是加强学风建设、提高教学质量的一项举措,课程绩点预测是其中一项必不可少的工作.在分析课程之间的关系基础上,运用遗传优化BP神经网络算法对目标课程绩点进行预测.首先,将百分制成绩转化为课程绩点;其次,引入专业知识网络并建立课程社团;然后,运用关联规则分析给出课程之间的关联性;接下来,利用遗传算法优化BP神经网络,提出预测课程绩点的算法;最后,以本校数学专业成绩为分析数据,讨论该预测方法的可行性和有效性.【期刊名称】《内江师范学院学报》【年(卷),期】2019(034)002【总页数】6页(P57-62)【关键词】高校学生;课程绩点;预测方法【作者】林运国;曾海滨;张云帆;温永仙【作者单位】福建农林大学计算机与信息学院, 福建福州 350002;福建农林大学教务处, 福建福州 350002;福建农林大学教务处, 福建福州 350002;福建农林大学计算机与信息学院, 福建福州 350002【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着国内高等教育从精英式教育走向大众化教育，各个高校都在积极探索如何强化教学管理以加强学风建设和提高教学质量．2006年，江西理工大学首创性提出学业预警制度，并获得良好的效果和认同[1]．学业预警是一种信息沟通和危机预测的制度，它指的是教学管理部门依据学生管理办法和专业培养方案，对学生学习情况进行统计调查，将学习存在的问题以及所产生不良后果的信息及时告知学生和家长，同时采取有效措施帮助学生顺利完成学业[1]．如何预测课程成绩并做到期初事前预警而不是期末事后处理，这对教学管理工作来说具有较强的实用性和参考价值．然而，在当前实际教学管理工作中，学业预警更多的是使用初等统计方法分析学生所处的学习状态，比如补考率、专业排名等．该方法虽然简单直观却不能做到期初预警．为此，学者们开展了相关研究工作．王凯成[2]利用四种数据挖掘算法对学生课程绩点进行预测获知毕业时候的平均绩点，王涛等[3]基于BP神经网络，利用学生每学期的成绩作为模型输入，以平均学分绩点作为模型输出，给出平均学分绩点预测模型．注意到，这两项工作都只对学业平均(学分)绩点做出预测，而非具体课程成绩的预测．吴暾华[4]通过构造学业状态特征向量，运用支持向量机得到非线性预测模型自动发现学习状态不佳的学生并做出预警，陈勇[5]利用遗传优化神经网络构造成绩预测模型，其研究具有较强的实用性，朱东星[6]运用关联规则分析挖掘出学生课程考试成绩与毕业之间的关联关系，为教务管理工作提供有价值的信息．基于对相关文献的梳理，运用数据挖掘算法对课程成绩进行预测并提出解决方案是当前学业预警的主流研究内容[2-6]．上述已有研究基本以百分制成绩作为分析数据[5]，研究课程之间的关联性[6-7]、目标课程的成绩预测[5]、学生当前学习所处的状态[4]等．然而，这些研究内容并未涉及到课程学分，脱离了以学分制为主的评价体系．同时注意到，每一个专业的培养方案和教学计划都具有整体性和系统性，如果纯粹以学生成绩作为分析数据讨论课程的关联性而不考虑课程内容的相关性，那么这样的课程关联性分析就缺乏合理性和科学性．这也是当前研究工作的一个不足之处．为此，本文将对学生百分制成绩做一定预处理，在综合考虑课程内容和课程成绩基础上研究讨论课程之间的关联性，然后再运用合适的数据挖掘算法对课程成绩做一定预测，从而为学业预警工作提供相关预测信息．1 课程绩点预测算法1.1 课程绩点的计算为了加强学风建设、提高教学质量，各个高校都在积极探索和采取有效措施改进学分制的教学管理体制．目前，受到公认的成功经验是采取平均绩点制[8-9]．平均绩点(grade point average, GPA)，是国际通行的学生学习质量综合评价指标．一般采用加权平均分的五级评分制计算GPA，其计算公式为：,(1)其中，GPi表示第i门课程绩点或简称绩点；Ci表示第i门课程学分．式(1)给出了GPA计算公式，该指标可以用于评价学生学习状态以及是否达到毕业条件等[2-3]．在该式中，计算课程绩点GPi是其主要工作．课程绩点是根据每门课程的成绩来计算的，一般将60分计为1个绩点，往上每1分绩点增加0.1，这样100分就是5个绩点．不过，这样计算方法会使得课程绩点划分了太细，反倒不利于后续讨论计算．因而，采用成绩区间段来计算课程绩点是比较理想的方案，比如武汉七所部属高校就是对不同成绩区间段给出不同的课程绩点[9]．结合本校学生课程成绩以及学生综合测评的实际情况，经过充分论证，将采用表1的课程绩点计算规则．表1 课程绩点计算规则成绩区间绩点成绩区间绩点(89,100]4.0(65,69]1.7(85,89]3.7(61,65]1.3(81,85]3.3(60,61]1(79,81]3.0补考通过1(75,79]2.7重修通过1(71,75]2.3[0,60)0(69,71]2.01.2 专业知识网络和课程数据画像为了分析课程之间的关联关系，借鉴文献[10]的基本思想，引入专业知识网络、课程数据画像等相关概念以及设计方法．这些将为后续分析作前期准备，主要步骤如下：(1) 先选取N门课程，每门课程包含Nk,1个知识单元、Nk,2个知识点，k=1,2,…,N；(2)分析课程知识点之间的联系，用有向图G1=〈V1,E1〉来表示，其中，顶点集V1表示课程集，有向边E1表示课程学习的先后顺序关系；(3)同样依据知识关联关系对知识单元和课程建立有向图，分别记为G2=〈V2,E2〉、G3=〈V3,E3〉．同时，将知识点提升为知识单元、知识单元归纳为课程．综合三个层次的专业知识有向图，记为G=〈V,E〉；(4)用专业知识关联的数量计算出知识点(vi,vj)的关联程度wij，并以此标记出图中每一条有向边的权重；(5)分析每个顶点的出入度din和dout、度分布特性、每个顶点vi与所有邻接节点(〈vieijvj〉)之间的实际连接与最大可能连接数之间的比率rij；(6)将整个网络进行划分，形成几个具有共同特征的社团结构C(课程组)；(7)建立专业知识有向图并做标识，由此建立起课程数据画像．1.3 课程关联规则分析在专业知识网络中，课程社团是依据课程关联性结合在一起．在同一课程社团内，课程之间就知识层面来说是相互关联的．然而，这并不能作为课程关联规则分析之用，也达不到预测的目的．为此，在课程社团基础上，运用关联规则分析算法计算出课程的强关联规则，进而将规则中前置条件作为前导课程，后置条件作为预测课程．具体方法如下．首先，假设C是一类课程社团，令I={i1,i2,…,id}是该类课程社团中所有课程的集合，共有d门课程．同时，定义支持度和置信度以度量课程关联的强度，公式如下：s(Xα→Yα,c(Xα→Yα．(2)其中，N表示学生人数；σ(Xα∪Yα)表示相对于绩点α来说在所有学生的课程事务中，课程项集Xα和Yα所包含的所有课程绩点都大于α．其次，综合考虑所有课程绩点，通过计算课程的总支持度和总置信度，可以得到课程之间的强关联规则，其计算公式如下：s0(Xα→Yα)=,c0(Xα→Yα)=．(3)接下来，运用Apriori算法，可计算出在相对于绩点α下的课程之间的强关联规则．算法具体描述如下．算法的输入部分(1)给定一类课程社团C和对应的课程集合I；(2)给定N个学生、绩点α和所有学生的课程事务的集合Tα；(3)给定一个最小支持度阈值a0和b0．算法的输出部分(1)读取所有学生的课程事务，产生待选的1-课程项集的集合C1；(2)参照最小支持度阈值，通过待选的1-课程项集的集合C1产生频繁1-课程项集的集合L1；(3)取遍i>1，循环执行下述步骤(4-6)；(4)通过Li执行连接和剪枝计算，并且由待选的i+1-课程项集的集合Ci+1；(5)参照最小支持度阈值，由待选的i+1-课程项集的集合Ci+1产生频繁i+1-课程项集的集合Li+1；(6)判断频繁Li是否为空集，如果不为空集，则令i=i+1并返回第(4)步，否则执行第(7)步；(7)参照最小置信度，返回频繁课程项集计算出强关联规则．最后，选取与预测课程相关的强关联规则，按总支持度和总置信度大小排列取一定数量的关联课程(前置条件)作为预测的前导课程，其后置条件作为预测课程．1.4 BP神经网络优化运用遗传算法优化BP神经网络，提出在强关联规则下的课程绩点预测算法．算法具体描述如下．算法的输入部分(1)给定一类课程社团C和对应的课程集合I；(2)给定N个学生、绩点α和所有学生的课程事务的集合Tα；(3)给定一个最小支持度阈值a0和b0．算法的输出部分(1)针对强关联规则的课程，读取所有学生的课程绩点数据，并对数据进行归一化等相关前期处理；(2)设置相关参数：节点数量、隐层数、次数、步长、目标等；(3)初始化种群的大小，进化代数、交叉概率和(初始)变异概率等；(4)用十进制对种群进行编码，取适应度函数为实际输出与期望输出绩点不相同的个数与总数之间的比值；(5)不断循环直至进化次数，该过程进行交叉操作、变异操作、选择操作等自适应遗传操作以便产生新种群，将得到最优个体作为BP神经网络的初始权值和阈值；(6)利用循环计算得到的最佳初始权值和阈值设置BP神经网络；(7)使用训练数据train训练BP神经网络；(8)使用测试数据input_test测试BP神经网络，并将预测数据反归一化；(9)返回分析期望数据与预测数据之间的误差．2 实例分析首先，从教务系统获取数学专业2006～2016级633位学生课程成绩作为分析数据，其中一部分作为训练数据，另一部分作为验证数据．其次，对课程成绩数据做如下预处理：(1)选修课因人而异不具有群体性，故不列入分析讨论范围；(2)确认正考成绩、补考成绩和重修成绩，取最高分为最终成绩；(3)计算每门课程的绩点．然后，在数据预处理基础上选取17 门专业课程作为分析对象(见表2)．运用Apriori算法对这些课程进行关联分析，按支持度高低进行排列，同时取前5门置信较度的课程作为关联课程，相关结果见表2．在考虑开课时间顺序的基础上，选取三组课程做绩点预测分析．课程组一：高等代数2、概率统计、运筹学、常微分方程和复变函数作为训练输入，数学模型作为目标输出．课程组二：复变函数、数学分析3、概率统计、大学物理和常微分方程作为训练输入，数值方法作为目标输出．课程组三：数据结构、数学分析1、高等代数2、程序设计和常微分方程作为训练输入，数值方法作为目标输出．注意到课程组二和课程组三的目标输出课程都是数值方法，不同的是：对于课程组二的训练输入课程，仅通过绩点的关联性强度高低来选取；对于课程组三的训练输入课程，不但要考虑绩点的关联性强度还要结合专业知识网络、所在课程社团以及知识之间关联程度．表2 强关联课程和目标课程关联课程1关联课程2关联课程3关联课程4关联课程5目标课程数学分析2高等代数1解析几何常微分方程复变函数数学分析1数学分析1常微分方程概率统计数学分析3数值方法数学分析2复变函数高等代数2概率统计数值方法常微分方程数学分析3高等代数2数学分析1数学分析3解析几何离散数学高等代数1数学分析3高等代数1解析几何运筹学常微分方程高等代数2高等代数2数学分析1高等代数1大学物理常微分方程解析几何离散数学常微分方程数学分析3数学分析2大学物理概率统计概率统计数学分析2数学分析3近世代数常微分方程离散数学大学物理数学分析2概率统计复变函数数学分析3常微分方程数学分析3离散数学常微分方程大学物理高等代数1复变函数复变函数高等代数2高等代数1概率统计数据结构运筹学复变函数数学分析3概率统计大学物理常微分方程数值方法高等代数2概率统计运筹学常微分方程复变函数数学模型常微分方程复变函数数值方法离散数学数学分析3大学物理离散数学离散数学数学分析2运筹学近世代数程序设计离散数学常微分方程近世代数数学分析3数值方法数据结构离散数学数学分析2数据结构高等代数2高等代数1近世代数最后，设定相关参数构建遗传优化BP神经网络算法．在神经网络中，因为有5个关联课程和1个目标课程，所以输入层和输出层的神经元(节点数)分别设定为5个和1个；隐含层的神经元个数设定为11个，整体逼近效果较好．在遗传算法中，经过不断实验调试给出较优的参数设定值，见表3．表3 遗传优化BP神经网络算法的参数设定参数名参数值参数名参数值输入层一层5个神经元输出层一层一个神经元隐含层一层11个神经元迭代次数100种群规模50交叉率0.99变异率0.1训练学习率0.1训练次数1000目标最小误差1e-4通过编程计算，分别得到三个课程组的目标课程绩点的预测值和误差值(见表4和图1～4)．具体分析如下：第一，表4和图1～4分别给出目标课程绩点的预测值和误差值，结果表明该方法对预测目标课程绩点总体效果较为良好，有84%以上学生的目标课程绩点的误差在1个数值范围内．第二，图2给出了课程组二和课题组三的目标课程绩点的误差对比图，从图中可以看出课程组三的预测效果优于课题组二，这说明结合专业知识网络、课程社团和知识之间关联程度对于提高课程绩点的预测准确度是很有必要的．同时，从专业角度来看，与课题组二对比，课程组三的训练输入课程对目标输出课程有更强的课程内容相关性，这使得预测结果更具有合理性和科学性．第三，图3～4均给出课题组三的目标课程绩点的误差值，其中图3涉及到预测学生数为83人，图4涉及到预测学生数为133人．两个实验预测效果均为良好，说明该方法对于预测数量来说具有很强的稳健性．表4 课程组一的绩点真实值和预测值真实值预测值真实值预测值真实值预测值真实值预测值真实值预测值3.302.613.302.961.001.082.702.621.001.342.301.681.701.932.000.973.303.83 2.302.164.002.742.702.183.301.542.702.772.703.332.301.993.003.432.301.031.702.141.700.922.302.722.301.392.302.222.302.941.702.141.701.521.301.542.302.223.303.883.303.652.001.242.702.123.003.71图1 课程组一的绩点误差图2 课程组二、课程组三的绩点误差值的对比图3 课程组三的绩点误差(83人)图4 课程组三的绩点误差(133人)3 讨论通过上述分析可以看出，在对成绩数据做前期预处理和关联性分析基础上运用遗传优化BP神经网络算法对课程绩点进行预测具有如下特色和优势：第一，GPA作为学分制下评价学生成绩好坏的依据，在教学管理上有较多的应用，比如毕业资格审核、奖学金评选、学业预警等．根据计算公式GPA是通过课程绩点和对应课程学分计算出来的．因而，分析和预测课程绩点对于GPA在教学管理中的应用特别是学业预警方面是必要的前期工作．注意到，已有文献是以学生百分制成绩做学业预警分析[5]，而对课程绩点预测是这方面研究的一个补充．第二，区别于已有文献[6-7]对课程关联分析的研究方法，在专业网络分析基础进行关联性分析的方法不但考虑了课程内容之间的关联性也考虑了以成绩为数据的课程之间关联性，这样分析结果更加客观合理．第三，相关研究表明BP神经网络算法对课程成绩预测具有一定的不适应性，表现在收敛速度慢、效率低下等[11]．因而，需要对该算法进行一定的优化．解决该问题的一种比较好方法是应用遗传算法优化BP神经网络，它能够减少网络陷入局部极小的可能性，同时也提高网络收敛的速度，从而获得全局最优解[5,11] ．4 结论本文主要以课程绩点为分析数据，引入专业知识网络，在强关联规则下利用遗传算法优化BP神经网络，运用改进后的算法对课程绩点进行预测，通过实例分析表明该解决方法对于课程绩点预测总体效果较为良好．进一步将继续沿用GPA考核体系，对所提出的预测方案予以优化以提高预测的准确度．同时作为结果的应用，在教学改革重点项目支撑下，正在研究开发专业知识网络和学业预警系统，相关结果将在系统使用中得以体现.对于教学管理者来说，可以根据前导关联课程的绩点，对学生后续课程绩点进行预测，并做好期初预警工作；对于学生来说，在接收到相关课程预警之后，可以通过对关联课程进行复习以及改变学习态度和学习方法，以利于提高目标课程绩点．参考文献：【相关文献】[1] 吴婉淑. 从学籍管理的角度谈高校学业预警 [J]. 文教资料, 2014 (7): 115-117.[2] 王凯成. 基于数据挖掘的大学生学业预警研究 [D]. 上海: 上海师范大学, 2012.[3] 王涛, 潘和平, 蔡成梅. 基于L-M优化算法的学会绩点预测模型构建 [J]. 合肥师范学院学报,2017,35(6): 20-24.[4] 吴暾华, 王萍, 刘婷. 基于支持向量机的大学生学业动态预警研究 [J]. 中国教育信息化, 2017 (17): 65-67.[5] 陈勇. 基于遗传神经网络成绩预测的研究与实现 [J]. 现代电子技术, 2016, 39(5): 96-100.[6] 朱东星, 沈良忠. 关联规则在高校学业预警中的应用研究 [J]. 电脑知识与技术, 2017,13(23): 196-197.[7] 何楚, 宋健，卓桐. 基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2015,32(10): 2930-2932.[8] 杨亚河, 张双祥. 平均绩点(GPA):学分制下的学习成绩评价标准和依据 [J]. 吉林教育, 2012 (25): 32-33.[9] 方祥玉. 学分绩点在武汉七所部属高校的实践与探索 [J]. 河南教育学院学报(哲学社会科学版), 2012, 31(3): 131-133.[10] 阎高伟, 张梦蓓, 程永强, 等. 基于复杂网络的自动化专业知识体系分析 [J]. 电气电子教学学报, 2016,38(4): 1-5.[11] SOCHA K, BLUM C. An ant colony optimization algorithm for continuous optimization: application to feed-forward neural network training [J]. Neural Computing and Applications, 2007, 16(3): 235-247.。
标准遗传算法的改进方案：加速遗传算法
其中, INT ( ) 为取整函数. 这些随机搜索步数{ Ij( i) } 由式( 3) 对应二进制数{ ia( j , k , i) } , 又由式( 2) 与n 组 变量{ cj( i) } 相对应, 并把它们作为初始父代群体.
1 AGA 的计算原理
步3 父代个体串的解码和适应度评价. 把父代个体编码 串ia( j , k , i) 经式( 3) 和式( 2) 解码成变量cj( i) , 把后者 代入式( 1) 得相应的优化准则函数值f ( i) . f ( i) 值越小表 示该个体的适应度值越高, 反之亦然.把{ f ( i) ûi = 1～n} 按从小到大排序, 对应的变量{ cj( i ) } 和二进制数{ ia( j , k, i) } 也跟着排序, 为简便, 这些记号仍沿用. 称排序后 最前面几个个体为优秀个体( superior individuals) . 定 义排序后第i 个父代个体的适应度函数值为
标准遗传算法的改进方案 加速遗传算法
摘要
针对标准遗传算法在实际应用中存在的问题, 设计了简单遗传算法的一种改进形式—— 加速 遗传算法(AGA) , 并对AGA的有效性和可行性 进行了理论分析和实例分析.
目录
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1 AGA 的计算原理
2 AGA 控制参数的设置 3 AGA 的理论分析
4 AGA 的实例分析 5 结语
1 AGA 的计算原理
遗传算法(genetic algorithm, 简称GA)是模拟生物进 化过程中优胜劣汰规则与群体内部染色体信息交换机制 的一类处理复杂优化问题的新方法. 与其他优化方法相比, GA 具有如下特点: 1) 适应性强: GA 只要求优化问题是可计算的, 与所求解 问题的性质无关; 2) 全局优化: GA 同时从一代点群开始进行多点、多路 经搜索寻优, 在各搜索点之间交换信息, 可以有效地搜索 整个解空间; 3) 编码特征: GA 通过编码将变量转换成与遗传基因类似 的数字编码串结构, GA 的直接操作对象是这些数字编码 串. GA 通过编码机制可以统一处理各种复杂的优化问题;
遗传算法的应用与优化
遗传算法的应用与优化遗传算法是一种模拟自然选择与遗传机制的算法。
它通过不断迭代生成新的解集，逐步优化目标函数的值，从而求解优化问题。
遗传算法广泛应用于复杂问题的优化和机器学习等领域。
本文将探讨遗传算法的应用和优化方法。
一、遗传算法的应用1. 参数优化遗传算法可以用于优化参数。
这在很多领域都有应用，比如金融领域中对投资组合的优化，通过遗传算法寻找最优的资产配置比例；自动化交易系统的参数优化，比如找到最优的止损和止盈参数，以降低风险；波动率预测模型的参数优化等等。
2. 自动控制遗传算法可以用于自动控制。
例如在智能交通系统中，可以通过遗传算法优化交通灯的时序，使交通流量最大化，减少拥堵和等待时间。
另外，还可以应用于智能家居、机器人等自动化领域。
3. 物流优化遗传算法在物流优化中也有着广泛的应用，可以通过遗传算法优化配送路线，使得货物的运输成本和时间最小，提高物流效率。
同时，还可以通过遗传算法优化库存管理，实现物资的高效存储和调配。
二、遗传算法的优化1. 适应性函数的设计适应性函数是遗传算法的重要组成部分。
设计好的适应性函数可以大幅提高算法的效率和准确度。
适应性函数应该具有连续可导性，避免出现局部极小值。
此外，在设计适应性函数时，还需要考虑凸凹性、趋势性和峰度等因素，以便更好地反映实际情况,提高算法的收敛速度和稳定性。
2. 操作符的选择遗传算法的操作符包括交叉、变异等。
操作符的选择影响遗传算法的搜索效率和搜索空间等。
在实际应用中，应该根据问题的特点选择不同的操作符和合适的参数，从而优化算法。
例如，针对连续优化问题，可以使用高斯变异算子；针对离散优化问题，则可以采用变异算子。
3. 种群规模的调整种群规模是遗传算法搜索效率的关键参数，应该适当调整。
过小的种群规模会降低算法的搜索能力，过大的种群规模会增加计算量，影响算法的效率。
种群规模的选择应该根据问题的复杂程度，目标函数的形态、约束条件等综合考虑。
4. 多种算法的组合由于遗传算法在解决某一问题时可能存在弱点，因此可以考虑将其与其他的优化算法组合使用。
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收稿 日期 ：００ ０ — ２ ２ １ — ３ ０
大学公选课程评测体系的建立是高校公选课
码通常采用二进制编码方式【 其缺点是编码较长． ４ ］ ，
基金项 目： 江西省教育厅教改资助项 目（ Ｊ一 ９６３ ）江西省教育科学“ Ｊ Ｇ ０——５ ； Ｘ 十一 五” 规划资助项 目（９ Ｂ ２） ０Ｙ ４４
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第３卷 期 １ 第３
江西理工大学学报
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２ ０年 ６ 月 Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｆ Ｉ Ｎ Ｘ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ Ｏ Ｉ Ｎ ＥＡＮ Ｅ ＨＮ Ｌ Ｇ Ｊ ｎ． １ １ ０ Ｏ Ｒ Ａ Ａ Ｇ Ｉ Ｉ Ｅ ＳＴ ＦＳ Ｅ Ｃ ＤＴ Ｃ Ｏ Ｏ Ｙ Ｏ Ｊ Ｕ Ｃ ｕ ２ ０ ０
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摘 要： 为了改进二进制编码方式个体编码较长的缺点， 使用基 于实数编码的加速遗传算法改进 层 次分析技 术． 并利 用改进 的层 次分析技 术建 立课 程三 级评 价指 标体 系 ， 所建 立的评 价指 标体 对
系进行 权 重分析 ， 可以对 高校 公 选课程 开设 的合理 性进 行很 好 的评测 ． 关键词： 层次分析 法； 实数编码 ； 加速遗传算法； 公选课程
０ 引
言
１ 基本原理
层次分析法是一种把定性与定量分析相结合、 程开设的理论依据 ， 是提高高校整体办学水平 的有 系统化 、 层次化的方法 ， 它能够有效的处理多 目标 效途 径和 战略措 施．为 了更好 地为 课程 体系 的建 构 决 策 问题 【 ” ．其 主 要 思 想是 ， 待 评 价 的复 杂 系 统 将 提供一套有效 的选择机制 ， 为课程的开设提供科学 的各元素按其关联隶属关系建立递阶层次模型 ， 构 的依据 ， 利用层 次分析法 （ ｎ ｙｃ Ｈｅ ｃｙ Ｐｏ 造两两比较的判断矩阵 ， Ａ ａ ｉ ｉ ａ ｈ ｒ ｌ ｒ ｔ ｒ — 并据此求解各元素重要性 ｃｓ， ｅｓ简称 Ａ Ｐ 对数据进行分析 ， Ｈ） 建立评价模型 ， 构 的排序权值和检验判断矩阵的一致性 遗传算法 ． 建课程评价体系． 然而 ， 层次分析法 中采用标准的 （ Ａ Ｇ ）是模拟生物在 自然环境中的遗传和进化过程 遗传算法有编码长度较长 ，计算量较大的缺点． 本 而形成 的一种 自适应全局优化概率搜索算法ｐ 基 】 ． 研究利用基于实数编码的加速遗传算法对层次分 于遗传算法 的层次分析技术可以解决在实用 中存 析法进行 了改进 ， 并将之应用于体育课程的评测体 在的判断矩阵的一致性 问题 ， 但标准的遗传算法编 系中， 为大学体育课程的开设提供了科学的依据．
文章 编号 ：０７ １２ （０ ００ —０ ８０ １０ —２ ９２ １ ）３０４ — ３
改进 的加速遗传算法在课程评价体 系 中的应用
周 才英 ， 杨 俊
（． １ 江西理工大学科学技术处 ， 江西 赣州 ３ １０ ；． ４００２ 江西环境工程职业学 院， 江西 赣州 ３ １０ ） ４ ０ ０
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