基于改进遗传算法的智能组卷研究

作     者：路景 

作者单位：中南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周春艳

授予年度：2007年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：组卷算法 加权离差模型 自适应遗传算法 过早收敛 种群多样性 

摘      要：随着计算机辅助教育研究的不断深入，计算机考试系统作为计算机辅助教学管理的重要组成部分越来越受到人们的关注。在考试系统中，自动组卷功能决定了系统能否有效地检验被试者的真实水平，是评价系统好坏的一个重要因素。因此，组卷算法的研究也成为计算机辅助教育中的一个重要课题。本文针对现有组卷算法组卷成功率低，耗时长，生成的试卷难以满足实际考试需求等不足，对遗传算法在组卷问题中的应用进行了研究。 首先，详细阐述了组卷问题的基本理论及原则，总结了组卷过程中涉及的约束条件，在此基础上建立了组卷问题的数学模型。然后，针对遗传算法本身易过早收敛的缺陷，介绍了遗传算法早熟的成因、常见预防措施及种群多样性度量方法，在传统遗传算法的基础上，对算法中操作概率的自适应调整方法及遗传操作过程中个体的替换策略进行了改进，提出了基于种群多样性度量的自适应遗传算法，并通过对比实验对改进算法的全局搜索性能、效率和有效性进行了验证。实验表明，改进算法具有较好的克服早熟的能力，在全局搜索性能及收敛速度上较传统遗传算法有显著提高。最后，将改进算法与组卷问题的具体情况相结合，采用了一种符合组卷问题特点的分段实数编码方法，并提出了相应的交叉、变异算子。通过仿真实验表明，基于改进算法的智能组卷算法组卷速度快，组卷质量较好，能够满足实际组卷需求。