1、“.....该方法结构简单,对于单道题的抽取运行速度较快,但是对于整个组卷过程来说组卷成功率低,即使组卷成功,花费时间也令人难以忍受。尤其是当题库中各状态类型平均出题量较低时,组卷往往以然后根据环境进行基本的操作这样进行不断的所谓生存选择,最后收敛到个最适应环境条件的个体上,得到问题的最优解。,遗传算法应用般来说,用户在自动组卷时会对试卷的质量提出多方面的要求,如总题量平均难度题型比例章节比例重点章节比例知识点的交叉与综合等,自动组卷就应最大程度的满足用户的要求。因此,在组卷之前,我们首先为自动组卷过程建立值。关键词遗传算法全局寻优自动化组卷引言计算机辅助考试系统的自动组卷的效率与质量完全取决于抽题算法的设计。如何设计个算法从题库中既快又好的抽出组最佳解或是抽出组非常接近最佳解的实体,涉及到个全局寻优和收敛速度快慢的的问题,很多学者对其进行了研究......”。

2、“.....受到了广泛的运用。等人基于变异和人工选择的遗传算法对最优群体规模进行了论述科学,。通信传播论文计算机辅助考试中的遗传算法。其实质就是种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择适者生存的进化机制与同群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。运用遗传算法求解问题首先需将所要求解的问题表示成进制编码,然后根据环境进行基本的操作这样进行不断的所谓生存选择,最后收敛到个最适应环境条件的个体上,得到通信传播论文计算机辅助考试中的遗传算法过多的试题模型。它宜规定为。在自动选题时,选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种。父辈挑选就是采用不返回随机抽样,它使每个题目都有被选中的可能生存选择采用允许父辈和子代进行竞争,并让其中的优良者进入下轮竞争环境的分之择优选择。两种选择方式共同作用于选题保证了选题的顺利完成。在选题的过程中,哪道题目被选中是个非均匀随机事件,其概率依赖于上次选题的过程......”。

3、“.....并让其中的优良者进入下轮竞争环境的分之择优选择。两种选择方式共同作用于选题保证了选题的顺利完成。在选题的过程中,哪道题目被选中是个非均匀随机事件,其概率依赖于上次选题的过程。结束语本文利用遗传算法的全局寻优和收敛速度快的特点,结合随机选取法和回溯试探法的优点,设计了种用于自动组卷的好的算法,使自动组卷的成功率和速度都得到了明显的提高。要使自成以上选择交叉变异步骤后,产生个考试试题模型,按照事先确定的误差精度对其进行收敛性的判别,当其适应度高时,试题组卷成功,转向步骤,如果其适应度低,则转向步骤继续执行。输出相应的考试试题,组卷结束。以上用遗传算法抽题时,交换概率和变异概率的确定很重要。太小使选题工作进展缓慢,太大则会破坏适应值高的试题模型。通常规定其为。同样,太小就不能产生新的试题模型,太大又会产生率从中随机选取模型和......”。

4、“.....产生新的试题模型,如交换前交换前按定的变异概率从题库中随机选出试题模型进行基因突变,产生个新的试题模型。在完成以上选择交叉变异步骤后,产生个考试试题模型,按照事先确定的误差精度对其进行收敛性的判别,当其适应度高时,试题组卷成功,转向步骤,如果其适应,表示和之间的任意位。考试自动出题的遗传算法如下根据考方的出题要求,规划状态空间库中的数据,保留部分,而不要部分,对其剩余部分进行编码。初始化试题库。随机从题库中抽出组试题,并进行编号确定合适的交换概率和变异概率并定义其适应值从试度低,则转向步骤继续执行。输出相应的考试试题,组卷结束。以上用遗传算法抽题时,交换概率和变异概率的确定很重要。太小使选题工作进展缓慢,太大则会破坏适应值高的试题模型。通常规定其为。同样,太小就不能产生新的试题模型,太大又会产生过多的试题模型。它宜规定为。在自动选题时,选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种......”。

5、“.....它使每个题目都有被选中的可以往的具有自动组卷功能的考试系统大多采用随机选取法和回溯试探法。随机选取法根据状态空间的控制指标,由计算机随机的抽取道试题放入试题库,此过程不断重复,直到组卷完毕,或已无法从题库中抽取满足控制指标的试题为止。该方法结构简单,对于单道题的抽取运行速度较快,但是对于整个组卷过程来说组卷成功率低,即使组卷成功,花费时间也令人难以忍受。尤其是当题库中各状态类型平均出题量较低时,组卷往往以复选题,进行大量的无效操作进入死循环,最终导致组卷失败。回溯试探法组卷成功率高,但它是以牺牲大量的时间为代价的,对于现今越来越流行的考生网上随机即时调题的考试过程来说,它已不符合要求。因此,必须结合以上两种方法寻找种新的改进算法,这种算法要具有全局寻优和收敛速度快的特点。遗传算法以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术,并且收敛性好的特性能很好的满足富宇等......”。

6、“.....浙江大学学报,张师超蒋运承,模糊数据库中近似相等的研究,计算机科学,余建桥,预测模型获取的遗传算法研究,计算机科学,。通信传播论文计算机辅助考试中的遗传算法。以往的具有自动组卷功能的考试系统大多采用随机选取法和回溯试探法。随机选取法根据状态空间的控制指标,由计算机随机的抽取道试题放入试题库,此过程不断重复,直到组卷完毕,或已无法从题库中抽取满足控出题的误差精度和收敛速度进步得到改进,还需要做出更深的研究。参考文献袁富宇等,多目标相关分类的算法,浙江大学学报,张师超蒋运承,模糊数据库中近似相等的研究,计算机科学,余建桥,预测模型获取的遗传算法研究,计算机度低,则转向步骤继续执行。输出相应的考试试题,组卷结束。以上用遗传算法抽题时,交换概率和变异概率的确定很重要。太小使选题工作进展缓慢,太大则会破坏适应值高的试题模型。通常规定其为。同样,太小就不能产生新的试题模型......”。

7、“.....它宜规定为。在自动选题时,选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种。父辈挑选就是采用不返回随机抽样,它使每个题目都有被选中的可过多的试题模型。它宜规定为。在自动选题时,选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种。父辈挑选就是采用不返回随机抽样,它使每个题目都有被选中的可能生存选择采用允许父辈和子代进行竞争,并让其中的优良者进入下轮竞争环境的分之择优选择。两种选择方式共同作用于选题保证了选题的顺利完成。在选题的过程中,哪道题目被选中是个非均匀随机事件,其概率依赖于上次选题的过程。结束语本文利用遗传算法的全局应度的试题。即把为的去掉,这样就生成了个新的试题模型。重复过程生成新的试题模型。按定的交换概率从中随机选取模型和,交换彼此位串中对应的值,产生新的试题模型,如交换前交换前按定的变异概率从题库中随机选出试题模型进行基因突变,产生个新的试题模型......”。

8、“.....通信传播论文计算机辅助考试中的遗传算法。问题描述自动组卷是考试系统自动化或半自动化操作的核心目标之,而如何保证生成的试卷能最大程度的满足用户的不同需要,并具有随机性科学性合理性,这是实现中的个难点。尤其在交互式环境下用户对于组卷速度要求较高,而个理论上较完美的算法可能会以牺牲时间作为代价,往往不能达到预期的效果。因此,选择个高效科学合理的算法是自动组卷的关过多的试题模型。它宜规定为。在自动选题时,选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种。父辈挑选就是采用不返回随机抽样,它使每个题目都有被选中的可能生存选择采用允许父辈和子代进行竞争,并让其中的优良者进入下轮竞争环境的分之择优选择。两种选择方式共同作用于选题保证了选题的顺利完成。在选题的过程中,哪道题目被选中是个非均匀随机事件,其概率依赖于上次选题的过程。结束语本文利用遗传算法的全局对于组卷速度要求较高......”。

9、“.....往往不能达到预期的效果。因此,选择个高效科学合理的算法是自动组卷的关键。分析上述两种算法的优缺点,不难发现,在限制条件状态空间的控制下,随机选取法有时能够抽取出组令用户满意的试题。只不过由于它随机选取试题的范围太大,无法确定目前条件下哪些区域能够抽取合适的试题,反而可能在那些已经证明是无法抽取合适试题的区域内反试题库中的每道试题在建库时都输入了相应的属性指标。试题模型的产生形式是,表示和之间的任意位。考试自动出题的遗传算法如下根据考方的出题要求,规划状态空间库中的数据,保留部分,而不要部分,对其剩余部分进行编码。初始化试题库。随机从题库中抽出组试题,并进行编号制指标的试题为止。该方法结构简单,对于单道题的抽取运行速度较快,但是对于整个组卷过程来说组卷成功率低,即使组卷成功,花费时间也令人难以忍受。尤其是当题库中各状态类型平均出题量较低时......”。