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基于改进的遗传算法组卷系统应用研究

作　者: 王淑佩
导　师: 林亚平；梅玖红
学　校: 湖南大学
专　业: 软件工程
关键词: 自动组卷 小生境技术 自适应遗传算法 J2EE 在线测试系统
分类号: TP319
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 379次
引　用: 17次
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内容摘要


自动组卷是按照一定的要求,由计算机自动从试题库中选择试题,组成符合特定总分、总时间要求和难度、区分度、知识点、题型、认知层次等各种参数的分数分布要求的试卷。它是计算机教学管理的重要组成部分。目前已出现多种算法用于自动组卷,如优先权策略、随机抽取策略、回溯试探策略、遗传算法等,这些算法在大解空间、多峰值的问题上往往容易陷入局部最优或算法复杂度过高。由于自动组卷要求生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要并具有随机性、合理性,因此,必须寻找更加行之有效的算法。本文研究一种改进的遗传算法及其在组卷系统中的应用,主要工作包括: 分析了试卷的评价指标、各项指标的作用及几个重要指标间的关系,建立了采用各个评价指标的分布构建的成卷模式,最后,根据成卷模式定义了评价试卷质量的偏好关系,并建立组卷数学模型。 提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。基本思想是针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,引入了一个自适应的常数Cmin,根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,通过自适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。采用几个常用的测试函数对算法进行了验证,仿真试验结果表明: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。 依据自动组卷问题的特点,设计了适当的编码方案和适合的适应度函数,将上述新颖的算法ANGA应用于自动组卷问题,并以目前的“计算机等级考试三级信息管理技术”为例进行组卷,采用ANGA算法进行了仿真实验。仿真结果表明,ANGA算法能够成功应用于自动组卷,组卷速度快、成功率高;且算法对初值不敏感。 采用统一建模语言UML对在线测试系统进行了分析和设计,并选用企业级应用开发平台J2EE对在线测试系统进行了开发,建立了界面友好的原型在线测试系统。

全文目录


目录  5-8
摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
插图目录  11-13
附表目录  13-14
第1章 绪论  14-24
  1．1 引言  14
  1．2 计算机辅助测验系统的结构  14-15
  1．3 自动组卷系统的发展概况  15-23
    1．3．1 几种常用自动组卷算法介绍  16-17
    1．3．2 遗传算法在组卷中的应用  17-23
  1．4 本文工作  23-24
第2章 组卷的评价体系与建模  24-36
  2．1 组卷的基本原则  24-25
  2．2 试题的几个重要属性指标  25-28
    2．2．1 试题的难度  26
    2．2．2 试题的区分度  26-27
    2．2．3 认知层次  27
    2．2．4 难度与区分度、认知层次之间的关系  27-28
  2．3 指标体系  28
  2．4 成卷模式  28-32
    2．4．1 难度-分数分布  29-30
    2．4．2 区分度-分数分布  30
    2．4．3 知识点-分数分布  30-31
    2．4．4 章节-分数分布  31
    2．4．5 题型-分数分布  31-32
    2．4．6 认知层次-分数分布  32
    2．4．7 总时间  32
    2．4．8 总分数  32
  2．5 偏差的计算  32-34
  2．6 解的偏好关系定义  34
  2．7 目标函数  34-35
  2．8 小结  35-36
第3章 改进的自适应遗传算法(ANGA)  36-53
  3．1 基于小生境技术遗传算法介绍  36-37
    3．1．1 小生境思想介绍  36
    3．1．2 基于小生境概念的遗传算法  36-37
  3．2 ANGA算法的改进思想  37-41
    3．2．1 群体适应值分布的自适应调整  38-39
    3．2．2 交叉变异位置的自适应调整  39-40
    3．2．3 自适应技术与小生境技术相结合  40
    3．2．4 ANGA算法描述  40-41
  3．3 仿真试验  41-52
    3．3．1 测试函数  42-46
    3．3．2 对五个测试函数的计算结果  46
    3．3．3 快速收敛性  46-48
    3．3．4 处理多峰问题的能力  48-50
    3．3．5 全局寻优能力  50
    3．3．6 与其他算法的对比  50-52
  3．4 小结  52-53
第4章 改进的遗传算法在组卷中的应用  53-68
  4．1 问题描述与转化  53
  4．2 模拟试题库  53-55
    4．2．1 试题库的基本组织要求  53-54
    4．2．2 试题的参数标注  54
    4．2．3 模拟试题库的建立  54-55
  4．3 改进的遗传算法用于组卷的实现  55-61
    4．3．1 组卷策略  55-56
    4．3．2 编码方案  56-57
    4．3．3 目标函数的函数值计算  57-58
    4．3．4 适应度函数的设计  58
    4．3．5 ANGA的实现  58-61
  4．4 结果分析  61-67
    4．4．1 组卷要求与参数设定  61-62
    4．4．2 组卷结果  62-65
    4．4．3 算法效率  65-66
    4．4．4 算法稳定性  66-67
  4．5 小结  67-68
第5章 在线测试系统分析、设计与实现  68-80
  5．1 J2EE简介  68-70
  5．2 UML简介  70-72
  5．3 在线测试系统的需求分析  72-73
  5．4 在线测试系统总体设计与分析  73-75
  5．5 在线测试系统的构造与布署  75-76
  5．6 在线测试系统的实现  76-79
  5．7 小结  79-80
结束语  80-82
参考文献  82-87
致谢  87-88
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文  88

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 专用应用软件
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