智能組卷的數(shù)學(xué)模型和應(yīng)用算法研究.pdf

1、與傳統(tǒng)考試形式相比,計(jì)算機(jī)輔助考試系統(tǒng)利用信息化的優(yōu)勢(shì),可以極大地提升考試效率和質(zhì)量。作為系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),智能組卷策略對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行性能有著重要的影響。傳統(tǒng)的智能組卷策略并沒(méi)有建立起合適的數(shù)學(xué)模型,常用的組卷算法如隨機(jī)組卷算法和回溯組卷算法也存在著運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、運(yùn)行質(zhì)量無(wú)法保證等缺陷。近年來(lái),試題庫(kù)資源呈幾何式增長(zhǎng),如何在有效處理海量數(shù)據(jù)的同時(shí)保障組卷性能和組卷質(zhì)量就顯得尤為重要。
　　本文在教育測(cè)量理論的基礎(chǔ)上分析了智能組卷的主

2、要任務(wù),并以此為前提介紹了常用的智能組卷數(shù)學(xué)模型和智能組卷算法。在分析了不同模型和算法的優(yōu)缺點(diǎn)后,建立了智能組卷的主體,包括以組卷質(zhì)量評(píng)估函數(shù)為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型和以改進(jìn)后的遺傳算法為基礎(chǔ)的組卷算法。本文建立的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型以不同權(quán)重的子函數(shù)組成的質(zhì)量評(píng)估函數(shù)為模型目標(biāo),以常用的組卷約束條件為模型約束,基本上涵蓋了實(shí)際應(yīng)用中不同形式和性質(zhì)的考試類型。
　　本文針對(duì)一些智能組卷存在的運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、無(wú)法控制組卷質(zhì)量、組卷易找不到可行解等