基于遗传算法的智能组卷与题库系统的设计

摘要

本文主要讨论建立题库系统的理论基础，对试卷的测量标准、试题和试卷的参数进行了分析，设计了试题数据库的组织结构、智能组卷算法、阅卷以及系统实现的主要技术与方法。其中，智能组卷算法是本文研究的重点。 本文提出了一种基于遗传算法的智能组卷算法。首先对基本的遗传算法进行了两次改进，既充分扩大搜索范围，又保证每次迭代都保留好的个体。其次，对遗传算法中的交叉概率和变异概率按个体的适应度大小进行自动调整。这样，既不会破坏高适应度的个体结构，又克服了搜索速度缓慢的现象，从而有效地提高了组卷的速度和质量。实验结果表明：改进的算法明显地改善了算法全局寻优能力，加快了收敛速度，并且具有较高的鲁棒性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2典型题库系统分析

1.3题库的比较研究和发展趋势

1.4提出的问题与本文的主要研究工作

1.5本章小结

第二章题库系统的理论基础——经典测量理论

2.1 引言

2.2经典测量理论

2.3项目分析

2.4整体分析

2.5经典测量理论下的计算机智能组卷方案

2.6本章小结

第三章基于遗传算法的智能组卷研究

3.1组卷算法研究

3.1.1随机法组卷

3.1.2回溯法组卷

3.1.3自动组卷

3.1.4遗传算法组卷

3.2遗传算法的原理

3.2.1遗传算法的基本原理

3.2.2遗传算法的步骤

3.2.3遗传算法的设计

3.3算法的实现

3.3.1算法的结构

3.3.2编码方案

3.3.3适应度函数

3.3.4交叉

3.3.5变异

3.3.6交叉概率和变异概率

3.4基于遗传算法的智能组卷的实现

3.5本章小结

第四章系统分析与设计

4.1引言

4.2用例分析

4.3方案的提出

4.3.1系统的体系结构

4.3.2系统开发过程中使用的平台及技术

4.3.3系统后台数据库开发工具

4.4系统功能模块划分

4.5数据库设计

4.6本章小结

第五章 系统功能模块的实现及主要技术

5.1题库管理模块

5.1.1增加试题

5.1.2删除试题

5.1.3修改试题

5.2试卷管理模块

5.3学生模块

5.4阅卷模块

5.4.1单选题、多选题和判断题阅卷

5.4.2填空题阅卷

5.4.3简答题阅卷

5.5统计与分析模块

5.6本章小结

第六章智能组卷实验结果与分析

6.1题库对组卷的影响

6.2算法对组卷的影响

6.3遗传算法参数设置对组卷的影响

6.4组卷算法稳定性与效率分析

6.5本章小结

第七章总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表论文与其他科研成果