基于遗传算法岗位能力考核智能组卷模型设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计智能组卷系统是一种应用人工智能技术的教育辅助工具，旨在通过自动化的方式生成试卷。
改进遗传算法是一种优化算法，可以用于优化智能组卷系统中的试题选择和试卷生成过程。
本文将介绍基于改进遗传算法的智能组卷系统的设计。
智能组卷系统需要一个试题库作为基础。
试题库中存储了各种类型的试题和试题的难度系数。
根据教学要求和知识点覆盖范围，系统需要从试题库中选择合适的试题来生成试卷。
在传统的遗传算法中，使用二进制编码来表示个体，每个个体对应一个试卷的一种组合方式。
然后通过遗传算子（交叉和变异）来产生新的个体，并通过适应度函数来评估个体的适应度。
在智能组卷系统中，适应度函数的设计比较复杂，需要考虑试题的多样性、难易程度和知识点的覆盖程度等多个因素。
本文将改进传统的遗传算法，使其更适用于智能组卷系统的设计。
改进后的遗传算法在个体编码上进行改变，采用实数编码来表示试卷的组合方式。
每个个体由一个实数序列表示，序列中的每个数值表示对应位置的试题在试卷中的比例。
通过交叉操作和变异操作来产生新的个体，并通过适应度函数来评估个体的适应度。
适应度函数的设计是改进遗传算法的关键。
适应度函数包括试题的多样性、难易程度和知识点的覆盖程度等多个因素。
为了提高试卷的多样性，可以引入多样性指标来评估试卷中试题的差异程度。
为了保证试卷的难易程度，可以将试题的难度系数和试卷的难度系数进行比较。
为了保证试卷的知识点覆盖程度，可以计算试题和试卷中知识点的匹配程度。
通过改进遗传算法，智能组卷系统可以快速生成满足教学要求的试卷。
系统根据教学要求和知识点覆盖范围，从试题库中选择合适的试题，并通过改进遗传算法生成试卷。
生成的试卷可以满足试题多样性、难易程度和知识点覆盖等要求。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计可以提高试卷生成的效率和质量，减轻教师的负担，促进教学工作的智能化。
未来，可以进一步研究和改进智能组卷系统的设计和算法，以适应不同的教学要求和知识点覆盖范围。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计随着教育信息化的发展，智能组卷系统在教育领域得到了广泛的应用。
智能组卷系统通过算法来实现自动组卷，不仅提高了教学效率，还减轻了教师的工作负担。
目前，智能组卷系统主要是基于遗传算法来进行设计的，但是传统的遗传算法在组卷过程中存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、计算时间长等。
为了提高智能组卷系统的效果，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。
本文对传统遗传算法进行了改进。
传统遗传算法是通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解的过程。
但是在组卷过程中，题目的难易程度和相关性对习题的质量有较大影响。
本文引入了自适应的选择策略和突变策略，提高了算法的搜索能力。
具体来说，在选择过程中，本文使用了轮盘赌选择算法，并按照题目的难度和相关性来赋予题目不同的适应度值，使得难度高且相关性低的题目具有更小的被选中概率。
在突变策略上，本文引入了随机权重调整算法，通过调整题目在个体中的权重来实现题目的变异，使得个体的多样性更加丰富，增加了搜索空间。
本文设计了智能组卷系统的框架。
智能组卷系统由数据预处理、知识库构建、个体生成、适应度评估、选择、交叉、变异等模块组成。
数据预处理模块用于对原始试题数据进行清洗和格式化处理，减少噪声和冗余信息。
知识库构建模块用于构建试题的知识图谱，提取出试题的知识点和关联关系，为后续操作提供基础。
个体生成模块根据知识库和试题库中的试题信息生成初始的组卷个体。
适应度评估模块对每个个体进行评估，计算其适应度值。
选择模块采用自适应选择算法对个体进行选择，并生成下一代个体。
交叉模块通过交叉操作，将选择出的个体进行配对，生成新的个体。
变异模块对新生成的个体进行变异操作，增加个体的多样性。
经过多代的迭代，系统将得到一组优质的试卷。
本文进行了实验评估。
本文选取了一组试题数据集进行实验，通过对比传统遗传算法和改进遗传算法的组卷效果，验证了改进算法的有效性。
结果表明，改进算法具有更好的搜索能力和优化效果，能够生成质量更高的试卷。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的快速发展，教育领域也逐渐迎来了智能化的时代。
传统的试卷组卷方式往往是基于教师的经验和主观意识，容易受到个人偏好和主观因素的影响。
而智能组卷系统的出现，可以通过计算机技术和人工智能算法，实现更加客观、科学和高效的试卷生成过程。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计成为了当前研究的一个热点和重点。
通过引入改进的遗传算法，结合试卷生成的特点和需求，可以更好地提高试卷的质量和多样性，提高教育教学的效率和效果。
本文旨在探讨如何利用改进遗传算法来设计智能组卷系统，为教育领域的智能化发展做出贡献。
1.2 研究意义本研究旨在通过改进遗传算法，提高智能组卷系统的性能和效果。
优化遗传算法的参数设置和适应度函数设计，可以提高算法的搜索效率和收敛速度。
结合其他优化算法或启发式算法，可以进一步提高算法的搜索质量和全局最优解的收敛速度。
通过研究改进遗传算法在智能组卷系统中的应用，不仅可以提高试卷的质量和多样性，还可以减轻教师们的工作负担，提高试卷的难度和适应性。
基于改进遗传算法的智能组卷系统还具有较强的智能化和自适应性，可以适应不同学科和不同教育阶段的需求，为教育教学工作提供更好的支持和帮助。
2. 正文2.1 智能组卷系统概述智能组卷系统是一种基于人工智能技术的教育管理工具，主要用于自动化生成试卷和题目，帮助教师快速高效地进行试卷组卷工作。
传统的手工组卷方式费时费力，容易出错且缺乏灵活性，而智能组卷系统通过算法的优化和智能化的设计，能够根据教学要求和学生水平自动生成合理的试卷和题目。
智能组卷系统通常包括题库管理、试卷生成、题目答案自动批改等功能模块。
在题库管理中，系统会对题目进行分类存储，并设定各个题目的难易程度和知识点标签，以便系统能够根据需要选择合适的题目进行组卷。
试卷生成模块是智能组卷系统的核心，它通过算法来生成符合要求的试卷，保证试卷的均衡性和难易程度的适当性。
基于遗传算法的试题库智能选题组卷方法
IIS 6. 0 完 成 Web 服 务, 实 验 浏 览 器 选 取 Internet
Explorer 6. 0 及以上版本。 为更贴近实际选题组卷状
态,本实验选取 Microsoft SQL Server 2005 作为数据
库,通 过 Nunit 测 试 工 具 生 成 了 ASP NET Ajax 实
算式如式(8) 所示。
F = ( S / S A ) × 100%
(8)
式(8) 中, S 代表选题组卷生成试卷满足约束知
识点要求的题目数量, S A 代表约束知识点总数量。
组卷知识覆盖率越高,证明智能选题组卷方法的组卷
效果越好,反之则证明智能选题组卷方法的组卷效果
相对较差。
实验设置的总试题库试题数量为 1 536 道,其中
试题编号,统计试题反馈的知识点。 智能选题组卷需
要使用有效的组卷智能平台。 因此,本文使用 B / S 模
式替代传统的一对一模式,生成了全新的智能化组卷
体系,使用上述的智能组卷体系可以生成科学、合理
的智能组卷程序,全面完成试题的匹配与重组,提高
选题组卷的智能性,保证组卷知识的基础覆盖率。
基金项目:江西省教育厅科学技术研究项目;项目名称:基于遗传算法的网络防作弊知识竞赛系统的研究
试题编号
题型
难度
区分度
知识点
认知层次
答题时间
试题内容
答案
曝光率
出题人
表 2 试题数据结构
数据类型 数据长度 / Byte
属性描述
Char
4
试题的唯一标识
Float
8
试题难易程度
基于多目标遗传算法的智能组卷系统设计
基于多目标遗传算法的智能组卷系统设计随着人工智能技术的不断发展和应用，智能组卷系统也逐渐受到关注和重视。
智能组卷系统是指利用计算机技术自动地生成试卷和题目的系统。
智能组卷系统不仅可以提高试卷的生成效率，节省人力和时间成本，同时还可以保证试卷的科学性和合理性，避免人为因素带来的试题偏差，同时也可以满足不同考生的个性化需求。
智能组卷系统主要包含两个方面的技术：一方面是试卷组合技术，另一方面是试题选择技术。
试卷组合技术主要是指如何将不同难度、不同类型的试题组合成为一份科学合理的试卷。
试题选择技术主要是指如何从试题库中选择出最优的试题，使得生成的试卷符合科学和实际需求。
而多目标遗传算法正是智能组卷系统中用于解决试卷组合和试题选择问题的关键方法之一。
多目标遗传算法是遗传算法的一个分支，它是一种通过模拟生物进化方式来解决多目标优化问题的算法。
相比于传统的优化算法，多目标遗传算法具有更高的灵活性和可靠性。
因此，它可以应用于许多优化问题中。
在智能组卷系统中，多目标遗传算法可以利用遗传操作（如选择、交叉、变异等）对试题进行筛选和优化。
通过遗传搜索，系统可以自动地将试题进行组合，并产生优质的试卷。
同时，多目标遗传算法可以利用相应的优化目标函数，如试题的难度、区分度、覆盖度、多样性等，进行试题筛选和优化。
多目标遗传算法的优点在于，他可以自适应地从多个方面对试题进行筛选和优化，并且可以同时优化多个目标。
这种优化方式可以产生更多更好的试题组合方案，以及最优的试卷组合方案。
同时，多目标遗传算法还可以通过评估不同试题之间的关联性，选择出具有较高互补性和多样性的试题，从而使得生成的试卷更具有科学性和实用性。
当然，多目标遗传算法作为一种优化方法并非完美的，在实际应用过程中仍存在一些缺陷和挑战。
例如，一些试题可能存在高度相关性，可能会导致试卷的平衡性和公平性下降。
此外，随着试题数量和复杂性的增加，多目标遗传算法的计算量也会大幅增加，需要更快的算法和更高效的方法来提高试卷的生成速度。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计1. 引言1.1 研究背景本研究旨在设计一种基于改进遗传算法的智能组卷系统，以解决传统试卷组卷过程中存在的一些问题。
随着教育信息化的发展，传统的手工编写试卷方式已经无法满足现代化教育的需求。
教师需要不断更新试卷内容，确保试卷的有效性和灵活性，但是手工编写试卷存在时间消耗大、效率低、易出错等问题。
研究如何利用计算机技术提高试卷组卷效率和质量具有重要意义。
当前智能组卷系统已经在教育领域得到广泛应用，但是现有系统仍存在着一些不足之处，如试卷的难易度评估不准确、试题的相关性不够强等。
本研究将通过改进遗传算法，结合试题难度、知识点覆盖等因素，设计一种更加智能化的组卷系统，以提高试卷的灵活性和有效性。
通过本研究，希望能够探索智能组卷系统的设计原理和实现方法，为教育信息化提供更加高效、智能的解决方案。
本研究也将为遗传算法在教育领域的应用提供一种新的思路和方法。
1.2 研究意义智能组卷系统是现代教育评价和考试系统中的重要组成部分，其能够根据教学目标和知识点特点，合理安排试题的难易程度、题型比例和知识点覆盖范围，提高了试卷的质量和客观性。
传统的组卷方法需要教师手动选题、组卷，费时费力且主观性强，无法完全满足教学需求。
而基于改进遗传算法的智能组卷系统能够通过对试卷的自动优化和调整，实现试卷的个性化配置，提高试卷的客观性和灵活性。
本研究旨在探讨如何利用改进遗传算法来设计智能组卷系统，从而解决传统组卷方法的局限性，提高试卷的质量和客观性。
通过研究智能组卷系统的设计原理和基于改进遗传算法的实现方法，可以为教育评价和考试系统的改进提供有效的技术支持，为教师和教育管理部门提供更加便捷和高效的组卷工具。
研究还可为相关领域的学者提供参考和借鉴，推动教育信息化和智能化的发展。
本研究具有重要的理论和实践意义，对教育领域的发展具有一定的推动作用。
1.3 研究目的研究目的是为了探究基于改进遗传算法的智能组卷系统在教育领域中的应用价值和效果，通过深入研究遗传算法的原理和智能组卷系统的设计方法，实现更加高效和精准的试卷生成。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计随着社会的发展和教育技术的进步，智能化教育已经成为教育领域的热点之一。
智能组卷系统作为智能化教育的重要组成部分，可以根据学生的水平和需求，自动生成符合教学目标和教学大纲要求的试卷，极大地提高了教学效率和教学质量。
而其中的核心算法——遗传算法，正成为智能组卷系统中的关键技术之一。
本文将基于改进遗传算法的智能组卷系统进行设计，从算法理论到系统实现，完整地阐述智能组卷系统的设计流程及技术细节。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来搜索最优解的启发式优化算法。
其基本过程如下：1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，构成初始种群。
2. 选择操作：根据个体适应度大小，选择出优良的个体来遗传下一代。
3. 交叉操作：选取两个适应度较好的个体，进行染色体部分交换，生成新个体。
4. 变异操作：对新生成的个体进行一定概率的变异操作，引入新的个体特征。
5. 评估操作：对新生成的个体进行适应度评估。
6. 替换操作：根据适应度大小，选择新生成的个体替换原种群中适应度较低的个体。
7. 结束条件：当满足一定的结束条件时，算法结束，输出最优解。
遗传算法通过不断地迭代进化，最终找到全局最优解或近似最优解，具有较高的全局寻优能力和较强的鲁棒性。
二、智能组卷系统设计1. 系统架构智能组卷系统包括试题库管理模块、试卷组卷模块和考试管理模块三个主要组成部分。
试题库管理模块负责试题的录入、分类和存储；试卷组卷模块负责根据教学大纲和考试要求，自动生成符合要求的试卷；考试管理模块负责考试安排、监督和结果分析等。
2. 算法设计（1）试题表示：每道试题可以用一个向量来表示，向量中的每个元素代表试题的各项属性，如难度、知识点、类型等。
试题向量可以表示为：[难度系数，知识点1, 知识点2, 类型]。
（2）试卷表示：试卷可以用一个二维矩阵来表示，矩阵的每一行代表一道试题的向量。
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
基于改进遗传算法的智能组卷系统设计【摘要】本文介绍了基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。
在分析了研究背景、研究目的和研究意义。
接着在深入探讨了遗传算法的基本原理、智能组卷系统设计原理以及改进遗传算法在智能组卷系统中的应用。
同时还详细讨论了系统模块设计和实验结果分析。
最后在结论部分总结了改进遗传算法提高了智能组卷系统的效率，并探讨了未来研究方向。
通过本文的研究，可以为智能组卷系统的设计和优化提供一定的参考和借鉴。
【关键词】遗传算法、智能组卷系统、改进、系统设计、实验分析、效率提高、未来研究、总结1. 引言1.1 研究背景随着教育信息化的发展，智能组卷系统逐渐成为教育管理和教学改革的重要工具。
目前智能组卷系统在效率和准确性上仍存在一些问题，如试卷生成时间过长、试卷质量不稳定等。
如何通过改进遗传算法来提高智能组卷系统的效率和准确性成为当前研究的重要方向。
本文旨在探讨基于改进遗传算法的智能组卷系统设计，通过对遗传算法原理和智能组卷系统设计原理进行分析，结合实验结果对改进遗传算法在智能组卷系统中的应用进行探讨，以期为提高智能组卷系统的效率和准确性提供新的思路和方法。
和将在后续章节中进行详细阐述。
1.2 研究目的本文的研究目的是针对传统的组卷系统存在的一些问题和不足，利用改进遗传算法的方法提高智能组卷系统的效率和准确性。
通过深入研究遗传算法的原理和智能组卷系统的设计，将改进遗传算法应用于智能组卷系统中，从而实现更加智能化的试卷生成过程。
具体来说，通过优化遗传算法的参数设置和算法流程，提高解决组卷问题的效率和质量。
还可以借助改进后的遗传算法，实现对考试要求和约束条件的更好满足，实现更加个性化和精准的组卷过程。
最终的目的是为了提高试卷生成的自动化水平，减少人工干预和错误，提升智能组卷系统的整体性能。
通过本文的研究，希望可以为智能教育领域的发展提供一定的理论支撑和实践参考。
1.3 研究意义通过对智能组卷系统中遗传算法的改进和优化，可以提高试卷的质量和多样性，使得生成的试卷更具有代表性和难度，符合不同教学目标和要求。
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入研 究 。
收 稿 日期：２ １—９０ ；修订 日期 ：２ １．１Ｏ 。 ０ ００ －９ ０ ０１．９
定义 ２ 种群与种 群空间） 所谓 Ｎ． （ 种群 是 Ｎ个个 体组成 的集合 （ 体允许重 复） 简称种群 。Ｎ称作种群 规模 ， 个 ， 称 ＝
基金项 目：陕西省 自 然科学基金项 目 （０ ７ ４ ） ２ ０ Ｆ ３。 作者简 介：沈迪 （９ ６ ） １８ 一 ，男，浙江德清人，硕士研 究生，研 究方 向为数据挖掘、分布式系统等； 张风琴 （９４ ，女 ，山西芮城人 １ ６ 一）
能力考核所 涉及 的知 识点范围广且知识 点内容划分必须与 岗
位 所 涉 及 专 业 紧 密 相 关 ， 就 要 求 组 卷 出 题 人 员 必 须 熟 知 各 这
个 岗位 的 专 业 知 识 ， 大 了选 题 组 卷 的难 度 。职 能 部 门和 企 加
产生新 的染色体 。染 色体 的变 异 ， 选择 与重组形 成 了遗传 算
，
硕士 ，
、
副教授 ，硕士生导师，研 究方 向为数据挖掘、信 息安全等 ； 朱瑞 （９ ６ ，女 ，河南孟津人，硕士研究生 ，研究方 向为无线传感器网络 １８ 一） 式数据库等 ： 王磊 （９６ ） １ ８ － ，男，山西运城人 ，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、模糊控制等。 Ｅ ｍａｌ ａｓ ａｙ ｅｉ＠ｓ ａｃｒ － ｉ：ｈｎｈ ｎ ｕｙｎ ｉ ． ｎ ｎ ｏ
Ｓ ＨＥ Ｄｉ ＺＨＡＮＧ ｅ ｇ ｑｎ ＺＨＵ ｉ Ｗ ＡＮＧ ｉ Ｎ ， Ｆ ｎ —ｉ， Ｒｕ ， Ｌｅ
（ ｓｔｔ ｏ ｌ ｏ Ｉ ｔｕｅ ｆ ｅｅ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ｎｉ Ｔ ｃ ｎｃ ｉ ｎ ｉｅｒ ，ＡｉＦ ｒｅ ｎ ｉｅｒ ｇ ｉ ｒ ｔ ａｏ ｎ ｒ ｏｃ ｇｎｅｉ ｖ ｓ ｙ ｉａ １０ ７ ｈｎ ） Ｅ ｎ Ｕｎ ｅ ｉ ，Ｘ ’ｎ７ ７ ，Ｃ ｉ ０ ａ
的 ０和 １ 字符 串， 简称 个体 ； 称 作个体 的链长 ，． 体 的全体 ｌ １ 个
记 作 Ｓ＝｛，）， ０１ｌ称作 为个体空 间。按照 遗传学 的属 于， 个体业
称 作 染 色 体 （ｈｏ ｓｍｅ。 个 体 的 分 量 称 作 基 因 （ｅｅ， 量 Ｃ ｒｍｏｏ ） ｇｎ） 分
的取 值 称 作 等 位 基 因（ｌ ｌ 。 ａｅ ） ｌｅ
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计算机系统运行基础知识 数据库原理基础知识 网络技术
网 络 安 全
Ｏ１ ． ０ Ｏ５ Ｏ Ｏ２ － ８
０１ ．４
Ａ ６
保密 安全 标准化知识 信息化基础知识 计算机专业英语
０１ ０ ０１ ４ ０２ ． ０ Ｏ２ ． Ｏ
式中： ＝
基 因取值 。
嵌 入 式 系 统 基 本 知识
内容 比重 ０ ． ３ Ｏ ． ５ ０１
０１ ．
定 义 ５（ 体 选 择 算 子 ） 母 体 选 择 算 子 即 是 在 一 个 种 群 母 中选 择 一 个 母 体 ， 作 ： ｓｓ一 Ｓ特 别 的 ， 照 适 应 值 选 择 算 记 Ｔ ： 按 子 独 立 的选 择 两个 个 体 而 构 成母 体 的 方 式 为 适 应值 选择 算 子 ， 适 应 值 算 子 是 遗 传 算 法 常 用 算 子 之 一 ，符 合 自然 界 优 胜 劣 汰 的 生 存 规 律 。 择 算 子 一 直 是 改进 遗 传 算 法 的重 要 内容 之 一 。 选 目前 常 用 的选 择 算 子 还 有 最 佳 个 体 保 存 算 子 ， 挤 算 子 ， 定 排 确 性采 样算 子， 望值算 子等 。 期 定义 ６杂 交 算 子） 杂 交 算 子 是 母 体 空 间 到 个 体 空 间 的映 （ 射 ， 作 ： ｃｓ一 Ｓ杂 交 算 子 是 母 体 通 过 的 交 换 基 因 产 生 子 代 记 Ｔ： 的数学表示 ， 目前 常 用 的 杂 交 算 子 有 单 点 杂 交 算 子 ， 分 匹配 部 杂交 算子 ， 序交配 算子 ， 环交配算子 ， 重 组交配算子等 。 顺 循 边 定 义 ７（ 异 算 子 ） 变 异 算 子 是 个 体 空 间 到 个 体 空 间 的 变 随 即 映 射 ， 作 ： ｍＳ ｓ 方 式 为 独 立 地 以概 率 Ｐ 改 变 个 体 记 Ｔ ：～ 其
法 的基本概 念 。
定 义 ｌ（ 体 与 个 体 空 间） 所 谓 １ 体 ｘ， 是 长 度 为 ｌ 个 ． 个 即
业 单 位 不 可 能专 设 组 考 工 作 人 员 进 行 组 卷 工 作 ， 简 单 的试 而 题 库 结 构 和 随机 试 题 选 择 算 法 也 无 法 完 成 此 工 作 。 此 设 计 因
（ 空军 工程 大 学 电ｍ ＿ 程 学 院 ， 陕 西 西安 ７０ ７ ） Ｔ － １０ ７
摘 要 ： 针对 目前 组 织对具 体 岗位 的专业 能 力考核 时 ， 能根据 其 专业特 性组 题 出卷 ， 不 考核试 题过 于笼统 宽泛 ， 组卷 出题效 率 不 高， 乏模 型化 管理 等 问题 ， 计 了一种新 的考 核组 卷模型 。该模 型通 过提 出以 三级知 识点 为结构 的知识 领域 ， 缺 设 并设计 知 识领域 的管 理模 型 ，精 细化 岗位 能力考核 的组题 范 围；通过设 计基 于遗 传算 法理论 的智 能组卷 算法 ，提 高了 出题 组卷效
， … ） ∈ ｆ ｝ Ｎ一 群 空 间 。 如 果 视 种 群 ≤Ⅳ）为 种
为向量， 则丽 以表示为矩阵形式 。 对于链长为 １ 种群规模为
Ｎ 的 种 群 可 以表 示 为 Ｎｘ 阶 矩 阵 ｌ
１ １ １ ２ ’’ ’ Ｉ １
Ｘ：
恐 ｌ
Ｘｚ ｚ
…
Ｘ２ ｔ
Ａ ２ Ａ ３ Ａ ４
分 布
３ ５ ２ １，Ｖ １ ２ Ｎｏ９ １４ ０ １ ｏ． ， ． ３
｛ ＝｛
计算机工程与设计 Ｃ ｍ ｕｅ Ｅ ｇｎｅｉｇ ｎ ｓ ｎ ｏ ｐ ｔ ｎ ｉｅｒ ｄ ｉ ｒ ｎ ａ Ｄｅ ｇ
表 １ Ａ级 知 识点 划分
Ａ级类 型 Ａｌ Ａ级知识点 计算机系统知识 内容比重 ０１ ． ５
Ｘ ） Ｘ ， ２ ｝ ２ １Ｘ ∈Ｓ 。 ：
Ｂ级 类 型
表２ Ａ１ Ｂ 的 、Ｃ级 知识点 划 分
Ｂ级 知识 点 内容比重 Ｃ级类型 Ｃ１１ １ Ｂ１ １ 硬件知识 ０５ － ３ Ｃ１２ １ Ｃ １ １３
Ｃ１４ １
Ｃ级知识点 计算机结构 存储器 传输介质和通信 电缆
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｔ ｌ ｇ ｎ ｓ ｐ ｐ ｒｃ ｎ ｔｕ ｔ ｇｍ ｏ ｅ ｏ ａｉｎ ｃ ｐ ｃｔ ｘ ｍｉ ａｉｎ ｓｇ ｆ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｅ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｃｉ ｄ ｌ ｒｓ ｔ ａ ａ ｉ ｅ ａ ｎ ｔｏ ｉ ｉ ｔ ｒ ｎ ｆ ｔ ｏ ｙ ｂ ｓ ｄｏ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔ ａｇ ｒｔ ｃ ｈ
ａｇ ｒ ｈ ｓｄ ｓｇ ｅ ，ａ ｄｅ ｃｅ ｃ ｎ ａｉｎ ｌｙ ｏ ｓ ｐ ｐ ｒｃ ｎ ｔ ｃｉｇ ｉ ｂ ｏｔｄ Ａｔ ａｔ ｔｓｉｇｄ ｔ ｆ ｈ ｄ ｌａ ｄｔ ｅ ｌｏ ｔ ｉ ｍ ｉ ｅ ｉ ｄ ｎ ｆ ｉｎ ｙ ａ ｄｒｔｏ ａｉ ｆｔ ｔ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｔ ｏ ｓｅ ． ｎ ｉ ｔ ｅ ｕ ｎ ｓ ｓ， ｅｔ ａａｏ ｅｍｏ ｅ ｎ ｈ ｌ ｎ ｔ
智能化组卷模 型， 由计算机代替人工 出卷 ， 是解 决上述 问题 的 有效途 径 。模 型设 计 的关键 问题 包括 构 建合理 的知 识 点结
构 ， 定 考 核 组 题 范 围 和 设 计 有 效 的组 卷 算 法 ， 成 自组 卷 工 确 完
作 。 于遗传算 法Ⅲ 基 的理 论 基 础 ， 文 将 对 这 两 个 问题 展 开 深 本
０ 引 言
岗位能力考 核无论在政 府 、 队， 军 还是在 公司 、 企业 都是
必 须 且 经 常 进 行 的 。 有 别 于 院校 单 一 课 程 的 学 科 考 试 ，岗位