改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究
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，智能化的组卷系统成为了一种趋势。
传统的组卷方法主要依赖人工设计和填写，在时间和效率上存在一定的难度。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。
首先，本系统采用的是遗传算法。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟自然进化过程，在解空间中搜索最优解。
遗传算法比较适合解决组合优化问题，具有全局最优的特点。
其次，为了加速遗传算法的搜索速度，本文提出了一种新的改进遗传算法。
相比于传统的遗传算法，改进遗传算法加入了种群大小的控制策略、交叉策略改进、变异策略改进和适应度函数的改进等多种措施。
其中，适应度函数改进是最为关键的措施，通过修改适应度函数的计算方法，将其与用户需求以及试卷难度控制相结合，可以有效提升系统的搜索效率和组卷质量。
最后，本系统还加入了人机交互的功能，在用户提交试卷需求之前，系统会对题库中的题目进行智能筛选和排序，供用户进行选择；用户选择完成后系统会自动为用户生成试卷，并根据用户的反馈对试卷进行调整和优化。
总之，本文提出的基于改进遗传算法的智能组卷系统，不仅可以根据用户需求产生高效、高质量的试卷，而且可以从全局角度考虑试卷的构成和难度，具有一定的创新性和实用性。
遗传算法在高校题库组卷系统的研究
遗传算法在高校题库组卷系统的研究【摘要】本文通过分析智能组卷的目标要求，建立了智能组卷系统的数学模型，并提出了一种改进型遗传算法的新的智能组卷葬法。
通过引入两个不同的选择策略，不同的变异算子，进一步提高了智能组卷算法的效率和性能。
【关键词】智能组卷数学模型遗传算法1 引言在教育领域中，考试是评价学生所学知识和能力的一种重要手段，它是目前一种普遍的进行教育评测的手段，通过它可以用来检查教师在教学过程中的水品以及教学效果。
就目前的很多的考试来说，在考试过程的很多的有关考试的争论都没有停止过，社会上反应也是越来越大，从某种意义上对这种传统的考核学生的方式造成了一定的冲击，它某种程度上的不科学的考试手段降低了考试的效率和信任度。
2 遗传算法遗传算法（SGA），它是通过将选择、交叉和变异这三种基本遗传算子作用于群体，生成新的一代，如此多次迭代，最终得到问题近似最优解。
SGA可以定义为一个8元组。
其中各符号的意义为：：染色体的编码方案，采取固定长度的二进制编码串，：个体适应度函数，与问题有关，：初始群体，采用随机的方法产生，：群体规模，：选择算子，：交叉算子，：变异算子，：算法终止的条件。
遗传算法的设计涵盖到在很多的方面，在编码方案、评价函数、遗传因子、种群规模等方面。
3 题库组卷模型数学模型描述目前，组卷数学模型的有两种方式：一种是加权模型，另一种是偏差求和方法。
加权模型。
前面所述智能组卷是一个多约束条件下的求解问题组合，由于求解的方式比较多，所以求解问题的方式也比较多，求解得到的结果也不太好确定。
基于上述原因，我们可以借助加权模型来给组卷问题建模。
代表目标函数，为组卷对第i个约束条件赋予的权重，表示为第个约束条件的函数值。
代表约束条件的个数。
值越大就表示被满足的程度也越大。
从可以看出，通过该函数求出的最值来得到问题的近似最优解，符合实际的组卷需求，解决了组卷失败的主要原因是由于约束条件过多的问题，从而提高了题库智能组卷的效率。
基于改进型遗传算法的组卷系统设计研究
基于改进型遗传算法的组卷系统设计研究摘要：传统人工考试模式相比于网络考试系统来说欠缺公平与合理性，不能充分考察学生的学习能力和知识掌握程度，因此要借助网络技术的力量来设计自主组卷系统，完成网上考试系统的改革和创新任务。
在深入分析试题库结构和遗传算法的基础上，研究了两者之间的契合处，通过对遗传算法的改进来推出符合组卷策略的考试系统，完成对题型、题量、曝光度、知识点等多方面考核内容的平衡，使基于改进型遗传算法的组卷系统能真正运用于高校实际教学工作中。
关键词：网络考试系统；改进型遗传算法；组卷系统0、引言现代网络技术的迅猛发展推动了网上考试系统的改革，以往人工出卷的方式已经逐渐被淘汰，使用电子技术来组卷的模式日益成熟，成为各大院校广泛使用的方式之一。
自主组卷系统充分考虑了试题库的结构问题，避免了传统人工考试中极易出现的知识点堆积、难度失衡、曝光度过大等问题，秉承公平公正的出题原则，使得自动生成的试卷质量过关、难易适宜。
遗传算法作为一类传统运算方式，在各个领域均有涉及与应用，为了更好地提高出题速度、保证出题质量，对遗传算法进行改进并将其运用在教育领域具有极强的可行性，通过随机选择合适的题库来得出最优解，使得组卷模块下的每个项目都如序进行。
改进型遗传算法保持了传统模式中的优势之处，同时针对组卷工作进行了研究和改进，使最终推出的模式能符合出题要求，完成对组卷系统的设计和实现。
1、试题库结构整个组卷系统由试题库和组卷算法组成，试题库作为可以实际看到的部分而存在，对其结构的安排也要体现公平性、合理性，帮助组卷算法更快速、流畅地解决问题。
网络考试中使用的试题库要置于考试范围之内，让学生有所准备、有所发挥，充分考察考试系统的合理性、可行性。
试卷上的每个题目都应该按照出题标准和相应比例进行斟酌和考虑，使其符合相应的属性指标。
从题型和知识点上要考虑学科的范围和轻重点，选择难度和区分度合适的类型，使试题的曝光度和内容都能有效地考察学生的学习情况。
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。
一种基于遗传算法智能组卷方法研究
模式在进化中的变化
因此早熟现象发生的根本原因是种群多样性的过早丧失。
算法介绍-数学模型
假设每个试题为一个8维向量（题分-a1，题型-a2，难度等 级-a3，章节-a4，时间-a5，知识点-a6，区分度-a7，认知程度a8），那么一套试卷就是一个n*8的目标矩阵。n是一套试卷的 试题数。例如：aij 就是第i题的第j个属性值（1<= i <=n, 1<= j <=8）。
矩阵如下：
算法介绍-适应度函数设计
适应度函数为：F = 1 - f ，(0 < F < 1) 目标函数为:
gi(0<=gi<=1)，表示第 i个约束与用户要求之间的差距程度，越 接近约束条件gi 越小。 wi (wi>0,0<= w1+w2+…+wn <=1)是赋 予第 i约束条件的权重。 例如：
Select Mutate Punish
Cross
软件演示-开发和运行环境
硬件环境: 服务器为PC机， CPU为因特尔酷睿双核，主频， 内存2G，硬盘250G
操作系统: Microsoft Windows XP
数据库: SqlServer2000
技术平台：java EE技术（jsp，servlet）， eclipse 开发环境， JDK1.5
软件演示-启动数据库
软件演示-启动tomcat
软件演示-组卷条件页面
软件演示-组卷结果页面
总结
经反复验证，新算法生成的试卷质量基本符合实际考试需 求，虽然在运行效率上没有明显提高，但是组卷成功率高，算 法稳定性较好，而且收敛速度更快。因此，本文的提出的算法 确实比其他的算法要好一些。
遗传算法在组卷系统中的应用
遗传算法在组卷系统中的应用随着理论与技术的发展，人们的要求逐渐增加，目前没有一个软件或者是一种技术能够解决组卷面临的一系列问题，也就是说，关于组卷仍然有一些问题有待解决，比如组卷的速度、试卷的质量以及与考生的匹配情况等问题仍待解决。
因此，本文针对这些问题展开研究，以期找到一个理想的解决方法。
标签：遗传算法组卷考试系统一、引言在传统的考试模式中，主要是采用纸笔的形式完成考试，教师为了完成考试工作，往往要花大量的时间和精力来收集试题、编制、整理才能生成试卷，这种考试不但给教师带来很重的工作负担，而且效率很低。
与此同时，计算机技术和网络的迅速发展使得计算机已经成为学习和教学过程中的重要组成部分，计算机测试应运而生。
根据用户的具体要求，计算机测试的试卷可以由系统自动生成，这一方面增加了考试的规范性、客观性，另一方面节省了大量的人力物力资源和时间。
组卷作为考试系统的核心就是依据考试目的、性質和特点，按照教育测试理论编制质量良好的试题、组成符合要求的试卷并给出科学的参考答案与评分标准[1]。
智能组卷可描述为利用计算机从一定题量的试题库中抽取满足目标要求的一组试题组合[1]。
二、遗传算法简介1.遗传算法的基本思想根据生物进化原则，遗传算法将问题的求解过程模拟成一个生物进化的过程，它首先将要求解的目标对象化为一个生物种群（population），每个种群都有能够描述自身特点的基因（gene），这个基因是经过一定的编码方式而获得，而每个中群里又包括很多有这种基因编码特点的个体（individual），每一个体的具体表征形式即为个体的染色体（chromosome），染色体是个体所有信息的载体。
[4]2.遗传算法的特点而遗传算法作为搜索算法的一种，同时具备搜索算法所有特点，并将这些特点以其特有的方式进行组合，构成遗传算法所特有的优点，这些组合方式包括：并行搜索方式，以及选择、交叉和变异操作。
现将遗传算法的的优点总结如下：2.1遗传算法的求解过程抛弃了传统的从问题的某个单一解开始进行搜索，而是以问题解的集合即种群为起点进行搜索，这样从整体角度出发，是搜索的结果为全局最优而非局部最优。
改进遗传算法在智能组卷系统中的应用
我们 采 用组 卷约 束 要 求 值 与 种 群 实 际 值 的误 差 作 为 适 应 值 根 据 对组 卷 要 求 的 分 析 ．组 卷 的 约 束 条 件 主 要 有 以 下 几 个 ｆ １采 用 自适 应 性 的 交 叉 算 子 和 变 异 算 子 ： 于 适 应 值 低 于平 （， ｘ 对 方面： 均 适 应 值 的 个 体 ， 择 较低 的 和 Ｐ ， 该 解 得 以保 护进 人 下 选 使 １知识 点 约 束 知 识 点 约束 是试 卷 中 包 含 的知 识 点 范 围 以 ． 代 ； 高 于 平 均 适 应 值 的个 体 ， 应 于 较 高 的 和 Ｐ ， 该 解 而 对 使 被 淘 汰 掉 交 叉 概率 和变 异 概 率 的 这 种 自适 应调 整 在 保 持 群体 及 各 个 知 识 点 在 总试 卷 中所 占 的分 值 比例 。 ２题 型 约束 。题 型 约 束 是 指 试 卷 中 包 含 的 试 题 类 型 ． 以 何 多 样 性 的 同 时 ， 保 证 了遗传 算 法 的收 敛 性 。 ． 即 也 种 类 型的 试 题 组 卷 测 试 。 ２应 用 模 拟 小 生境 技 术 改 进 选 择 算 子 ． ３题 量 约束 。题 量 约 束 是 指 试 卷 中 包 含 的 试 题 的 多 少 ． 体 ． 具 在 各 种 遗 传 算 法 选择 策 略 中 ．基 于 个 体 适 应 度 的 比例 选 择 到每 一 个 题 型 ． 是 指 每 种 题 型 中 试 题 数 量 。 就 最 为 常 用 ． 是 比 较 容 易 引 起 ” 成 熟 收 敛 ” ” 索 缓 慢 ” 问 但 未 和 搜 等
一
组 卷 的 数 学 模 型 （ ） 卷 的约 束 条 件 一 组
题 确 定 一 个 固定 的 Ｐ 和 Ｐ ， 为 ， 传 环 境 在 不 断 的 动 态 变化 。 瑚因 遗
遗传算法在计算机自动组卷中的应用研究
如 ｛０，１｝；解码 。属编码逆过程 ，通过解码得 出处于末
（３）满足计算机 自动组卷对题 目曝光度 的需求 。计
代种群 中的近似最优解 ，达到遗传 计算 落实 目的：染 色 算机 自动组卷需要依 照考试要求 ．灵活选择考试题 目曝
体 。染色 体是 指编 码后 具有 代表 性 的解 ，以个 体 为 载 光 率 ．针对难 度 较高 的考 试 ，期 许 题 目曝光 率越 小 越
定操作规 则 ，通过迭代计算 得出全新解集 ，为了提升解 算 子【ｌ１。
集 在现 实生 活 中的应 用成 效 ，使遗 传算 法更 具 实践 价 ２ 应 用 价 值
值 ，该算法秉持优胜 劣汰原则 ，结合计算 目的 ，使计 算
为了使计算 机组卷成果可以满足考试 目的 ．人们 期
圈定结 果更 为符 合计算 目的 ，找 到适 合 运算 需求 的最 许 在现有计算 机组卷 自动化技 术上 ，利用遗传算法 提升
学性 ，提 升解题效率 ，针对问题 的解需要 编码 ，使其得 遗传算法 ，得 出题 目数量 ，以题 目数量 为基础 。做好不
以在基 因空间 内得到变换映射 ，使遗传算 法搜索空 间富 同题 型数量 的规 划 ．确 保 在有 限时 间 内 ．可 以完 成试
有秩序且运行高效 ，以字符 串形式构成基 因空间 内的点 卷 ，达到考试 目的 ，提升考试合理性 。
ｌ 概 述
组 、杂交 ，通过 子串交叉 构成全新染色体 ；变异 。通 过
遗传算法 属于迭 代算法 。以某一特定或随机产 生的 基因变更衍 化成新染 色体 的过程称 为变异 ；遗传算 子 。
初始解集 为起始点 ，依 照交 叉 、复制 、选择 、变 异等特 通 过变异 、复制 、交叉 完成遗 传创操作 的过程称 为遗 传
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改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究
摘要：该文提出分段二进制编码，对遗传算法的选择过程进行改进，并采用独立题型题库存放的方法来求解组卷问题。
实验结果表明，新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高，较好的克服了早熟收敛现象，组卷质量明显提高。
关键词：改进遗传算法智能组卷数学模型
随着我国信息技术的飞速发展，计算机在教学领域有了广泛应用，用计算机进行网上考试已经成为一种趋势，因此怎么才能快速从试题库中选出一份满足用户各项要求的试卷成为一个问题。
目前常用的组卷方法有随机选题法、回溯试探法、遗传算法三种，而传统的遗传算法主要通过交叉算子繁衍后代，容易造成早熟收敛现象。
因此目前已经有很多人为提高组卷效率，将遗传算法的算子改进后再应用到智能组卷系统中。
该文为加快算法的收敛速度，将遗传算法的算子进行了改进，并应用于智能组卷系统中。
1 智能组卷的数学模型
将智能组卷问题视为从一定题量的数据库中抽取满足组卷要求的一组试题组合，就能够将组卷问题转化为一个多重约束目标问题。
求解一份由m道试题且每道试题有n个属性的试卷，相即构建一个m×n的目标矩阵S。
位于第i个基因段内，前i个基因段保持不变，从第i+1个基因段开始逐位进行交换。
并且在交叉后立刻评价新产生个体的适应度，将其与父代两个体比较，如果适应度值相同，则将新个体视为无效个体删除；否则将其连同父带个体保留，使新个体直接执行变异操作。
为了保证各个题型、题数的要求，变异过程我们利用变异率决定随机到哪位并将该位的值取反，同时在该位所在的基因段内，向前或向后搜索与该位最近并且值相反的位，将该位值也取反。
3.5 终止条件
我们将种群规模设置为200，算法执行的最大代数设置为500，当出现如下情况时算法终止：①达到要求的进化代数；②当进化中种群最大适应度值与之前各代种群最大适应度值近似时；③得到满足用户的组卷约束要求的种群或得到用户满意的试
卷时。
4 仿真试验结果分析
为了验证本算法可行，我们分别采用该文算法和传统遗传算法针对智能组卷系统进行了仿真。
针对《C语言程序设计》的1000道试题进行组卷实验，将试题按照单选、多选、填空、判断题型分别建立4个库文件，并规定每个库中有250题，每类题型有5种难度。
试卷满分设置为100分；预计答题时间为120?min；试卷总体难度系数设置为0.8。
仿真结果如图1、图2所示。
通过上面比较可以看出，该文算法能够得到最优解，并且在进化代数和收敛速度上明显优于传统遗传算法，提高了问题的求解效率，能有效地解决智能组卷问题，充分验证了本算法可行。
参考文献
[1] 杨路明，陈大鑫.改进遗传算法在试题自动组卷中的应用研究[J].计算机与数字工程，2004（5）:77-78.
[2] 王丽芳，王楠，李新华.基于一种改进遗传算法的智能组卷的研究[J].中北大学学报（自然科学版），2006（4）.
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[4] 路景，周春艳.基于遗传算法的混合优化策略研究[J].计算机技术与发展，2007，17（3）:144-146.
[5] 吴飞.自适应遗传算法解决组卷问题的探讨[J].重庆科技学院学报（自然科学版），2007（2）.。