基于遗传算法智能组卷系统的研究与实现

试题库智能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,利用传统的数学方法求解较为困难,自动组卷的效率和质量取决于试题库设计以及抽题算法的设计.设计一个基于遗传算法的智能组卷系统,从试题库中自动地查找和组织出一些不同类型、不同难度、不同章节范围内的试题来组成一份最佳的试卷,解决了在教学过程中组卷耗时长、试题质量低的问题,实现了快速智能组卷.     

智能组卷算法研究

智能组卷是网络化考试系统中较为关键的模块，其问题的实质是多约束条件的最优求解。本文提出一种基于遗传算法的智能组卷策略。     

网络考试智能组卷研究

智能组卷是网络考试研究的重要内容。本文描述了组卷的特点及各种方式,论述了遗传算法组卷的基本过程及其具体实施,从而说明遗传算法组卷具有较高的智能性、科学性。     

智能组卷策略的研究

考试系统中的组卷问题是一个受特定条件约束的多目标参数优化问题.通过讨论对比当前流行的组卷算法,包括随机法、回溯法、粒子群算法和遗传算法各自的优缺点,以期找到最大程度地满足用户的需求,具有合理性、科学性和较好的实用性的组卷策略.     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

智能组卷是一个多目标约束的组合优化问题.针对传统遗传算法在编码和遗传算子存在的问题,提出一种分段自然数编码及采取自适应遗传算子的改进遗传算法.     

智能组卷策略的研究与应用

针对计算机自动化考试系统,探讨了智能组卷策略中采用的两种算法:随机抽取法和遗传算法,从算法的合理性、实用性和可操作性方面加以分析和设计,重点探讨了基于遗传算法的组卷策略,通过一组实例对比分析了两者的适用范围和各自优缺点.     

基于遗传算法的智能组卷系统

计算机辅助教学(CAI)的一个重要应用是计算机辅助测验(CBT),而智能组卷是CBT的基础.通过对组卷目标和要求的分析,建立了智能组卷系统的数学模型,给出了一种基于遗传算法的智能组卷算法.实验结果表明,所提出的方法具有较好的性能和实用性.     

基于遗传算法的智能组卷研究

计算机技术自问世以来,推动并深化了教育教学改革.在考试环节,可以使用计算机辅助测试系统对学生的学习效果进行测试.计算机辅助测试系统的核心功能是根据约束条件进行组卷.建立了一个改进的组卷数学模型,并使用遗传算法对该模型求解.实验结果表明,该方法能够根据设定的约束条件进行组卷,并且有较高的成功率.     

基于.NET的题库管理与智能组卷系统设计与实现

组卷算法是题库系统的核心。通过对传统的组卷方法如随机抽取法、回溯试探法、遗传算法等进行分析,进而提出一种改进的随机组卷算法,并在此基础上,采用ASP.NET、SQL数据库等技术,实现了题库管理、自动组卷、系统管理等主要功能。实践表明,整个组卷系统界面友好、功能清晰、组卷效率高,具有一定的实用价值。     

基于自适应的智能组卷方案研究

介绍了一种基于自适应的试题组卷方案，与传统的组卷方案进行了比较，并将计算机自动控制与传统组卷有机地结合起来。     

基于RSM和BTM的智能组卷分析与设计

智能组卷问题的实质是从现有的题库中选择出满足所有组卷要求的一个子集,选题算法的设计决定着组卷的效率与质量;在研究智能组卷模型的基础上,结合随机选取法（RSM）和回溯试探法（BTM）的各自特点,设计了一种新的智能组卷的算法。     

基于遗传算法的智能组卷研究

分析了智能组卷约束条件，建立了智能组卷系统的数学模型，并给出了改进的遗传算法求解智能组卷问题的新方法．实验结果表明所提出的新组卷算法相对于其他算法更能有效地解决自动组卷问题，组卷成功率高，组卷速度快，具有较好的性能和实用性。     

基于整型编码遗传算法技术的智能组卷系统的研究

根据智能组卷的概念建立组卷数学模型与目标函数,并提出基于遗传算法的智能组卷策略.通过采用分段整型编码方案和遗传算法的选择、交叉、变异操作,有效地解决了组卷这个多目标优化求解问题.     

基于遗传算法的智能组卷系统设计方法初探

针对智能组卷中用户需求多样性的特点,运用多种策略相结合的组卷方式,从算法的合理性、实用性和可操作性上加以分析和设计,利用遗传算法创建模型,用于智能组卷的方法。     

基于遗传算法的智能组卷系统的研究

随着计算机技术的日益发展,在组卷过程中运用计算机技术已成为可能和现实.它能帮助教师手动或者自动出卷,从而减轻教师的工作压力,可代替教师的大部分手工劳动,提高工作效率.并对考试情况客观、准确、快速分析评价.本文针对智能组卷的目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型,并给出了改进的遗传算法求解智能组卷问题.实验结果表明,该改进的遗传算法能很好地解决试题库中智能组卷问题,使组卷的成功率高,组卷速度快,具有较好的性能和实用性.     

基于自适应遗传算法的抽题组卷策略

为克服经典遗传算法求解智能组卷时存在的盲目搜索、收敛速度慢和个体易“早熟“等缺点,文章提出了基于动态自适应技术遗传算法。利用求解问题的特征改进经典遗传算法的多个关键部分,采用动态自适应技术,提高算法的寻优速度。实验结果表明,采用改进式的自适应遗传算法实现的组卷策略具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性强等特点,具有很好的性能与实用性。     

遗传算法实现试题库智能组卷方法研究

智能组卷方法是当今各大高校及相关单位试题库系统中的核心内容.本文提出了一种基于遗传算法解决组卷问题的改进方法,该算法以其具有的自适应全局寻优和智能搜索技术且收敛速度快的特点解决了传统组卷中编码太长、适应度函数值计算困难等问题,建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数,设计了问题的遗传操作,为进一步完善网络试题库的建设奠定了坚实的基础.     

在线考试系统智能组卷研究

随着计算机网络技术的发展,在线考试系统智能组卷日益成为教学改革中的一个研究热点。若要生成一份科学的、客观的高质量试卷,就需要对在线考试系统进行智能组卷。传统的组卷方式普遍存在存取试卷速度慢和试卷质量低等缺陷,而智能组卷是在优化多目标参数的前提下,对某个特定的试题进行自动匹配的过程。对在线考试系统的智能组卷策略进行了研究和探讨。     

基于通用试题库的智能组卷系统的开发

基于改进的自适应遗传算法,求解改进数学模型的智能组卷系统.利用JSP编程语言和SQL Server 数据库技术开发了大学物理课程考试系统,系统具有良好简捷的操作界面,可以直接生成Word形式的试卷及答案,并且可以编辑、修改和打印Word形式的试卷及答案.     

基于改进遗传算法的组卷研究

针对现有遗传算法组卷的不足,提出基于项目反应理论,并采用参数估计的方法,对遗传算法的适应度进行相应的改进,从而提高了组卷算法对学生群体的适应性．