基于遗传模拟退火算法智能组卷探究

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1、基于遗传模拟退火算法智能组卷探究摘要：考试数据库中的智能测试组卷是在一定约束条件下的多目标参数优化问题。通过应用传统的数学方法，很难解决这个问题。该文给了一个数学模型，并提出了一种新的遗传模拟退火算法来解决这个问题。通过对该算法的测试表明，新算法能够很好地提高组卷的成功率，并且在组卷的收敛速度和防止早收敛方面有了很明显地改善。关键词：智能组卷；多目标参数；遗传模拟；退火算法中图分类号：TP391.6文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)21-5183-04ResearchofIntelligentGroupingBasedonGeneticSim

2、ulatedAnnealingAlgorithmZHAOJian-xun,HUANGJi-hai(Information&EngineeringCollegeofZhongzhouUniversity,Zhengzhou450044,China)Abstract：Theintelligenttestpaperintheexaminationdatabaseoptimizationprobleminmulti-targetparametersundercertaincon?straints.Throughtheapplicationoftraditionalmat

3、hematicalmethods,itisdifficuIttosolvethisproblem・Thearticlegaveamathemati?calmodel,andproposesanewgeneticSimulatedarmealingalgorithmtosolvethisproblem.Testsshowthatthisalgorithm,thenewalgo?rithmcanimprovethesuccessrateofthetestpaper,andtheconvergeneerateinthetestpapertopreventearlyco

4、nvergenceas?pectshaveclearlyimproved.Keywords:intelligenttestpapercomposition；multitargetparameter；geneticSimula.tedannealingalgorithm当前的教学内容、教学手段和教学方法伴随着计算机技术的快速发展，已经出现了一定程度的不适应性，人们越来越多地借助于计算机辅助考试系统来替代传统意义的考试，这也决定了计算机辅助考试系统已经成为人们关注和研究的热点之一。计算机辅助考试系统主要是通过计算机自动生成试卷以及自动评阅试卷，从而减少传统考试中的多

5、个环节，达到了节约人力、财力和物力的效果。同时，通过计算机评阅试卷还能保证考试成绩的客观性，提髙考试成绩的公平性。目前计算机辅助考试系统所采用的最多的算法是遗传算法，由于遗传算法具有自适应寻优和良好的搜索特性，得到了众多学者的青睐。学者们通过理论推导和实践运用，发现遗传算法的收敛速度是非常快的，同时寻优的效率也非常髙。遗传算法在许多领域内的应用都取得了卓越的成果[1-2],在遗传算法的改进和理论研究方面也出现了许多成功的探索。组卷算法的设计与实现是影响组卷效率和组卷质量的核心[3-5],如何通过建立全新的数学模型，设置不同组卷的指标，从而使组卷模型具有较好的通用

6、性；以及在该模型的基础上构造新的遗传算法编码方法，在避免出现适应值的重复计算和解码过程的复杂过度运算，提高运算效率方面达到良好的组卷效果，该文将给出具体的解决方法。2.1基因库的构造为了减少遗传算法的迭代次数同时加快遗产算法的收敛，应根据试卷题型的比例和总分的要求，从初始化后并且包含知识点约束属性的试题库中随机产生试卷的初始试题，这样不仅能够满足试卷题型和总分的要求，同时也能够满足试卷对知识点的要求。基因库的具体构造步骤如下：1）构造试题库的多个不同子集。子集中应该包含试题的知识点、题型和难度要求相关的属性，知识点、题型和难度相同或者相近的试题应该划在同一个子集

7、中；2）计算各题型包含的题目数以及在整套试卷中所占的分数比例。题目数应该满足用户对总分的要求、对题型覆盖情况的要求以及标准化题库中同种题型的试题分数是否相同的特点；3）计算已经生成的试卷中是否需要同种难度题型的试题以及试题的数量，可以将此试题的数量设定为R；4）去掉已经存在的试题，保证数据存储对象的低冗余性；5）检查试题是否满足限制条件，试题需要随机地从各个子集中抽取，以保证不同知识点和难度的试题出现在生成的试卷中；6）删除不满足限制条件的试题，转到5）继续；7）将满足条件的试题插入到试卷中，并使R减1；8）判断当前章节中的试题是否能够加入到当前的试卷中，如果能

8、够加入到当前的试卷中，说