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基于改进遗传算法的智能组卷系统设计与开发

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第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状

1.3 研究内容和目标

1.4 论文结构和章节安排

第2章 相关理论知识准备

2.1相关技术介绍

2.2遗传算法

2.3 小结

第3章 面向智能组卷的遗传算法改进研究

3.1引言

3.2数学模型

3.3算法设计和实现

3.4实验结果分析

3.5小结

第4章 智能组卷系统开发与测试

4.1开发工具

4.2智能组卷系统模块

4.3数据库的设计

4.4智能组卷系统的实现

4.5系统测试

4.6小结

结论

参考文献

致谢

附录A 主要程序源代码

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摘要

随着计算机技术的发展,教学技术手段也发生了翻天覆地的变化。考试系统在教学活动中一直扮演着举足轻重的角色,它可以有效评估学生的知识水平。在线自动生成系统能够显著缩短考试周期,减少教师的重复劳动,提高工作效率。但是传统的组卷系统误差大,成功率低,不能满足用户的需求。本文以南华工商学院体育学科为对象提出一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。
  本文分析自动组卷问题的约束条件,建立了智能组卷系统的数学模型,并在传统遗传算法的基础上给出了一种新的改进遗传算法。主要从如下几个方面进行研究。
  1)研究计算机智能组卷系统的机理及系统需求,设计满足智能组卷的算法模型,为有效解决传统遗传算法过快收敛和导向性的不足,改进了选择和变异机制,实现了智能组卷的要求,在传统自适应遗传算法中的选择机制进行改进。在传统的算法当中无法满足智能组卷的要求,因此需要对传统的遗传算法进行改进,使得算法能够很好的符合智能组卷的需求,完成在线考试系统的组卷。该算法首先随机初始化 n个种群,然后在每一代根据问题域中个体的适应度值大小,使用轮盘赌的选择算子作用于种群选择个体。并借助于自然遗传学的遗传算子进行重组交叉和变异,产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致后生代种群比前代的适应值更高,末代种群中的最优个体经过解码,可以作为问题近似最优解。算法仿真实验结果表明,改进的算法比传统的算法更加高效地解决自动组卷问题。
  2)采用改进的自适应遗传算法,研究和设计了高效、科学、强壮的智能组卷算法。在改进之后的遗传算法中,可以实现对于不同的约束条件进行权重的赋值,符合要求的约束条件能够在染色体的适应度中进行随机的变异,使得在组卷的过程中,各个题项具有一定的导向性,并将算法的性能应用到组卷中。
  3)设计与实现自动组卷系统。在改进遗传算法的基础上,本文设计开发的智能组卷系统采取三层架构模式,系统包含四个基本功能模块分别为试题题库管理模块,考生考试过程管理模块,考试评分管理模块以及系统资料管理模块。
  本文开发的智能组卷系统经过功能和性能等方面的测试,结果表明:本系统操作方便,人机界面交互友好,实现了在线自动组卷的所有功能模块;并且在性能上,本系统也优于传统的系统,有一定的先进性。

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