基于改進(jìn)遺傳算法的組卷策略的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與教育理論的不斷融合促進(jìn)了計(jì)算機(jī)輔助教育的發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助測(cè)試作為計(jì)算機(jī)輔助教育的重要部分而受到越來(lái)越多的關(guān)注。在計(jì)算機(jī)輔助測(cè)試系統(tǒng)中，組卷模塊的設(shè)計(jì)是否合理直接決定了試卷的質(zhì)量，而試卷質(zhì)量的高低直接決定了考試的信度和效度，因此組卷策略的研究成為了計(jì)算機(jī)輔助教育中的一個(gè)重要課題。本文針對(duì)現(xiàn)有的組卷算法組卷效率低、試卷質(zhì)量不夠理想、難以滿(mǎn)足實(shí)際考試需要等情況，在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上，提出了基于改進(jìn)遺傳算法的組卷策略。

2、　　 本文分析了當(dāng)前各種組卷算法的優(yōu)缺點(diǎn)。遺傳算法在解決組卷這樣的多約束條件下的尋優(yōu)問(wèn)題方面存在諸多優(yōu)勢(shì)。但是，傳統(tǒng)的遺傳算法在解決組卷問(wèn)題時(shí)，存在盲目搜索、局部搜索能力不強(qiáng)、容易得到局部最優(yōu)解和搜索效率低等不足，很難滿(mǎn)足實(shí)際考試的需要。本文對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法產(chǎn)生上述弊端的原因進(jìn)行了研究和分析，在此基礎(chǔ)上提出改進(jìn)方案。
　　 本文在教學(xué)測(cè)量學(xué)中的經(jīng)典測(cè)量理論的基礎(chǔ)上，建立了試題的指標(biāo)體系和組卷的數(shù)學(xué)模型，確定了組卷問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)，

3、并將組卷問(wèn)題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)的最小化問(wèn)題。
　　 本文采用實(shí)數(shù)編碼方法，大大降低了染色體的長(zhǎng)度，提高了組卷效率；對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性變化，使其更準(zhǔn)確的反映出種群和個(gè)體的質(zhì)量；引入了自適應(yīng)交叉變異，根據(jù)當(dāng)前種群的情況動(dòng)態(tài)的調(diào)整交叉和變異概率；引入了小生境的技術(shù)，不僅提高了算法收斂速度，而且增加了種群的多樣性；引入了抗早熟運(yùn)算，防止算法進(jìn)入局部收斂等。為了檢驗(yàn)效果的實(shí)際組卷效果，本文用模擬題庫(kù)對(duì)算法進(jìn)行了性能測(cè)試，實(shí)際的測(cè)試效果表明改進(jìn)