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遗传算法在自动组卷系统中的应用 (1)

2011-04-19 11:08:11  作者:  来源:互联网  文字大小:【】【】【
简介:一、引言   传统基于纸和笔的考试,教师要花费大量的时间和精力出题、改卷、统计分数等,存在诸多弊端,随着网络教学、远程教学的开展,考试作为检验教学质量和学生能力的重要手段,也需要进行改革,迫切需要 ...
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一、引言 
  传统基于纸和笔的考试,教师要花费大量的时间和精力出题、改卷、统计分数等,存在诸多弊端,随着网络教学、远程教学的开展,考试作为检验教学质量和学生能力的重要手段,也需要进行改革,迫切需要一种高效、快捷、科学的试题管理系统。 
  利用计算机自动组卷是试题管理中一个重要环节, 智能组卷系统是指计算机根据出卷人指定的组卷参数,从题库中抽取满足以上组卷约束条件的试题组成试卷,这是一个典型的多约束目标的求解问题。目前组卷算法有随机选取算法、回溯试探算法、智能搜索算法三大类,智能搜索算法能具有全局寻优和收敛速度快的特点[1]。 
  二、自动组卷问题 
  (一)对组卷功能的要求 
  在组卷过程中,一套试卷涉及试卷的总分、题型分布、各知识点分数分布及试卷的难度等很多因素。组卷算法应在以下4个方面尽可能接近目标值:试卷的总分;各类题型分值分布;各知识点分值分布;试卷的难度。目标值及各个目标允许的最大误差由用户确定。 
  (二)量化方法 
  这些抽象的组卷要求必须量化 ,量化方法如下:用指标 x1, x2,x3,x4表示上述 4项目标的误差。指标越大 ,说明目标值与实际值相差越大,指标越小,说明目标值与实际值越接近 ,指标为 0 ,说明目标值与实际值相等;设置4 项指标的权重分别为 d1, d2,d3,d4以此反映对各项指标的不同重视程度;指标和权重在选题过程中即成为选择条件,公式 : x1×d1+x2×d2+x3×d3+x4×d4表示整套试卷满足用户要求的程度。根据上述对问题的描述可以看出 ,自动组卷问题是一个多目标规划问题。假设试题库中有 K 道题 ,随着 K 的增大 ,计算的复杂度无论在空间上还是在时间上都将成指数增长 ,这对于规模较大的自动组卷问题是难以接受的 ,因此有必要寻找新的求解方法。遗传算法作为智能搜索算法的一种,具有全局寻优和智能搜索技术以及收敛速度快的特性[2,3],且理论研究较为成熟,所以本文使用遗传算法作为组卷算法,较好地解决了这个问题。 
  三、基于遗传算法的自动组卷算法 
  (一)基于遗传算法的自动组卷算法流程图如图1所示: 
   (二)组卷编码方案 
  在确定编码方案时,我们采用了分组自然数编码策略。每一组编码反映一种题型,各个题型各自进行自然数编码,即每一个题型根据组卷要求从初始化后的题型库中选出试题组成染色体。每一被选中的试题代表一个染色体编码,编码直接利用试题的编号。染色体采用变长编码策略进行处理,染色体中编码的个数就是试卷中试题的个数,题型组之间的编码是独立的。 
  如图2表示两张试卷的染色体: 
  (三)适应度函数的计算 
  遗传算法在优化搜索中以适应度函数为寻优依据。在本算法中,采用染色体对应的试题属性与成卷要求之间的误差作为适应度f (x),适应度函数反映了染色体与成卷要求之间的差别,f(x)值越小染色体性能越好,
[1] [2]

责任编辑:lw66

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