基于遺傳微粒群算法的組卷策略應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)成為近年來研究的熱點(diǎn)。其中，自動組卷模塊是考試系統(tǒng)的核心，其算法的好壞直接決定了整個考試系統(tǒng)的優(yōu)劣。然而，針對當(dāng)前組卷系統(tǒng)存在的問題：試題組合簡單，難度、區(qū)分度等指標(biāo)分布不合理以及不具有反饋功能等，尋求一種合理、有效的組卷策略具有重要的實(shí)用價值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文分別研究了智能組卷系統(tǒng)、遺傳算法和微粒群算法及其在組卷中的應(yīng)用情況，分析目前組卷系統(tǒng)和組卷算法的不足，提出將遺傳算

2、法和微粒群算法結(jié)合起來作為組卷策略的抽題算法。通過分析試題庫各項(xiàng)指標(biāo)的作用及幾個重要指標(biāo)間的關(guān)系，建立了組卷問題的數(shù)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)；通過研究遺傳算法和微粒群算法的特點(diǎn)，從優(yōu)勢互補(bǔ)的角度將兩種算法進(jìn)行融合，融合后的算法仍以遺傳操作為主，利用微粒群算法初始化群體，提出利用微粒群算法的個體極值和全局極值動態(tài)平衡群體進(jìn)化的全局搜索和局部優(yōu)化。針對組卷問題和混合算法的特點(diǎn)，詳細(xì)敘述了遺傳微粒群算法應(yīng)用在組卷中的具體步驟，包括編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)