遗传算法试题组卷中应
遗传算法试题组卷中应 燕山学研究生部 刘彬 金涛 李阳明 卢纪生
摘： 文运遗传算法全局寻优考试中动化组卷进行研究解决适合考方求试题模型算法
关键词：遗传算法 全局寻优 动化组卷 1 引言 计算机辅助考试系统动组卷效率质量完全取决抽题算法设计
设计算法题库中快抽出组佳解抽出组非常接佳解实体涉全局寻优收敛速度快慢问题学者进行研究
遗传算法适应寻优良智搜索技术受广泛运
Potts J C等基变异工选择遗传算法优群体规模进行述Hamilton M A等结合遗传算法运神网络中取良效果[4]众学者保留佳状态遗传算法收敛速度做讨
通理推导事实运发现遗传算法寻优收敛性方面非常效
文结合遗传算法原理思想考试动出题组卷问题进行研究找种获考试试题控制指标符合试题模型解决方法
2 问题描述 动组卷考试系统动化半动化操作核心目标保证生成试卷程度满足户需具机性科学性合理性实现中难点
尤交互式环境户组卷速度求较高理较完美算法会牺牲时间作代价达预期效果
选择高效科学合理算法动组卷关键
具动组卷功考试系统采机选取法回溯试探法
机选取法根状态空间控制指标计算机机抽取道试题放入试题库程断重复直组卷完毕已法题库中抽取满足控制指标试题止
该方法结构简单单道题抽取运行速度较快整组卷程说组卷成功率低组卷成功花费时间令难忍受
尤题库中状态类型均出题量较低时组卷失败告终
回溯试探法机选取法产生状态类型纪录搜索失败时释放次纪录状态类型然定规律（正种规律破坏选取试题机性）变换种新状态类型进行试探通断回溯试探直试卷生成完毕退回出发点止种条件深度优先算法状态类型出题量较少题库系统言组卷成功率较实际应时发现种算法存占量程序结构相较复杂选取试题缺乏机性组卷时间长两点户法接受种动组卷算法
分析述两种算法优缺点难发现限制条件状态空间控制机选取法时够抽取出组令户满意试题
机选取试题范围太法确定目前条件区域够抽取合适试题反已证明法抽取合适试题区域反复选题进行量效操作进入死循环终导致组卷失败
回溯试探法组卷成功率高牺牲量时间代价现越越流行考生网机时调题考试程说已符合求
必须结合两种方法寻找种新改进算法种算法具全局寻优收敛速度快特点
遗传算法（Genetic Algorithms）具适应全局寻优智搜索技术收敛性特性满足动考试组卷求
3 遗传算法描述 遗传算法种行够效优化算法Morgan基理Eldridge Gould间断衡理时融合Mayr边缘物种形成理Bertalanffv般系统理思想模拟达尔文然界遗传学：继承（基遗传）进化（基突变）优胜劣汰（优基量遗传复制劣基较少遗传复制）
实质种然界机体优胜劣汰然选择适者生存进化机制群体中体体间机信息交换机制相结合搜索算法
运遗传算法求解问题首先需求解问题表示成二进制编码然根环境进行基操作：selectioncrossovermutation……样进行断谓生存选择收敛适应环境条件体问题优解
[67] 4 遗传算法应 般说户动组卷时会试卷质量提出方面求总题量均难度题型例章节例重点章节例知识点交叉综合等动组卷应程度满足户求
组卷前首先动组卷程建立控制指标相应状态空间D D[]
D行某试题控制指标组成题号题型章节难度等属性指标进行编码表示成二进制形式列题库中某指标全部取值
具体出题时考方会指标D包含体d_target表示d_requestd_voidd_request表示考方求控制指标d_void表示考方求控制指标
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遗传算法试题组卷中应 燕山学研究生部 刘彬 金涛 李阳明 卢纪生
摘： 文运遗传算法全局寻优考试中动化组卷进行研究解决适合考方求试题模型算法
关键词：遗传算法 全局寻优 动化组卷 1 引言 计算机辅助考试系统动组卷效率质量完全取决抽题算法设计
设计算法题库中快抽出组佳解抽出组非常接佳解实体涉全局寻优收敛速度快慢问题学者进行研究
遗传算法适应寻优良智搜索技术受广泛运
Potts J C等基变异工选择遗传算法优群体规模进行述Hamilton M A等结合遗传算法运神网络中取良效果[4]众学者保留佳状态遗传算法收敛速度做讨
通理推导事实运发现遗传算法寻优收敛性方面非常效
文结合遗传算法原理思想考试动出题组卷问题进行研究找种获考试试题控制指标符合试题模型解决方法
2 问题描述 动组卷考试系统动化半动化操作核心目标保证生成试卷程度满足户需具机性科学性合理性实现中难点
尤交互式环境户组卷速度求较高理较完美算法会牺牲时间作代价达预期效果
选择高效科学合理算法动组卷关键
具动组卷功考试系统采机选取法回溯试探法
机选取法根状态空间控制指标计算机机抽取道试题放入试题库程断重复直组卷完毕已法题库中抽取满足控制指标试题止
该方法结构简单单道题抽取运行速度较快整组卷程说组卷成功率低组卷成功花费时间令难忍受
尤题库中状态类型均出题量较低时组卷失败告终
回溯试探法机选取法产生状态类型纪录搜索失败时释放次纪录状态类型然定规律（正种规律破坏选取试题机性）变换种新状态类型进行试探通断回溯试探直试卷生成完毕退回出发点止种条件深度优先算法状态类型出题量较少题库系统言组卷成功率较实际应时发现种算法存占量程序结构相较复杂选取试题缺乏机性组卷时间长两点户法接受种动组卷算法
分析述两种算法优缺点难发现限制条件状态空间控制机选取法时够抽取出组令户满意试题
机选取试题范围太法确定目前条件区域够抽取合适试题反已证明法抽取合适试题区域反复选题进行量效操作进入死循环终导致组卷失败
回溯试探法组卷成功率高牺牲量时间代价现越越流行考生网机时调题考试程说已符合求
必须结合两种方法寻找种新改进算法种算法具全局寻优收敛速度快特点
遗传算法（Genetic Algorithms）具适应全局寻优智搜索技术收敛性特性满足动考试组卷求
3 遗传算法描述 遗传算法种行够效优化算法Morgan基理Eldridge Gould间断衡理时融合Mayr边缘物种形成理Bertalanffv般系统理思想模拟达尔文然界遗传学：继承（基遗传）进化（基突变）优胜劣汰（优基量遗传复制劣基较少遗传复制）
实质种然界机体优胜劣汰然选择适者生存进化机制群体中体体间机信息交换机制相结合搜索算法
运遗传算法求解问题首先需求解问题表示成二进制编码然根环境进行基操作：selectioncrossovermutation……样进行断谓生存选择收敛适应环境条件体问题优解
[67] 4 遗传算法应 般说户动组卷时会试卷质量提出方面求总题量均难度题型例章节例重点章节例知识点交叉综合等动组卷应程度满足户求
组卷前首先动组卷程建立控制指标相应状态空间D D[]
D行某试题控制指标组成题号题型章节难度等属性指标进行编码表示成二进制形式列题库中某指标全部取值
具体出题时考方会指标D包含体d_target表示d_requestd_voidd_request表示考方求控制指标d_void表示考方求控制指标
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