基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略

针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案,引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置,以增强算法全局搜索能力;结合模拟退火思想,以使算法有能力跳出局部最优;引入余弦自适应函数调整搜索步长,以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案,生成一套高质量的试卷。实验结果表明,基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比,组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比,组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。     

应用遗传算法实现智能组卷

在现代教学中,计算机辅助教学(CAI)的应用越来越广泛,而智能组卷作为它的一个重要组成部分,也一直是研究的热点课题.讨论了采用遗传算法进行智能组卷的几个关键问题,研究了题库的组织、组卷算法的选取,同时给出了系统实现的部分关键代码.     

智能组卷系统的研究

本文研究智能组卷系统,针对传统遗传算法极易未成熟收敛和后期搜索效率低的情况,引入小生境技术,提出优化的混合遗传算法,改进了组卷策略等关键技术,实验结果表明,新算法在全局搜索性能和收敛速度上有显著提高。     

基于EDPSO算法实现智能组卷

组卷问题是一个多重约束的组合优化问题,目前已有多种组卷策略、组卷算法都从某一方面或某几方面对智能组卷系统进行了改进和研究,并取得了一定的进展,文中基于分布估计离散粒子群算法进行了组卷.     

基于Python的智能组卷设计

本文是基于Python的智能组卷设计。Python是一种近几年比较热门的计算机程序设计语言,它拥有众多的库,在各个领域里都有所应用。使用者只要学会Python的基本语法,利用Python进行办公自动化是一种高效且智能的方式。本设计通过使用Python实现科目考试自动生成试卷的全过程,从中体验Python库功能以及掌握Python在办公自动化中的应用,从而提高办公工作效率。     

基于遗传算法的智能组卷系统设计

传统人工组卷方式易受到教师的主观性影响,无法保障试卷质量及合理性。智能组卷系统能够快速合理的设计出优质试卷,极大地减少教师的工作量的同时,更能满足不同水平的学生个性化组卷需求。智能组卷系统具备巨大的现实应用价值。基于遗传算法设计开发了智能组卷系统。首先,基于遗传算法基本原理对系统算法模块进行设计,明确组卷策略;然后,对组卷问题特征属性和试卷评价标准等进行分析,构建智能组卷系统功能结构图,实现遗传算法智能组卷系统的设计;最后,对智能组卷系统的测试结果进行分析总结。结果表明,系统完成了智能组卷的预期目标,具有很高的运算效率。     

一种组卷策略算法

提出了合理分配试题的知识点和试题难度分布的方法，并将其运用于数学模型建立中，设计了一种以多目标优化数学模型为选题依据的智能组卷算法。     

基于遗传算法的智能组卷应用研究

智能组卷是计算机辅助教学(CAI)中一个重要的研究课题,本文针对试卷生成的目标要求,建立了智能组卷的数学模型,并给出了用改进的遗传算法解决此问题的新方法。实验结果表明该改进的遗传算法能很好的解决试题库中智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。     

智能组卷系统试题库结构的研究

在分析了传统的组卷系统的组卷算法及相应的试题库结构的基础上，基于遗传算法提出了一种新的试题库结构，并给定具体结构的确定方法。实践表明，这种结构下的试题库很好地配合遗传算法实现了智能组卷，并且系统效率更高，冗余度更小。     

基于遗传算法的智能组卷方案研究

组卷问题是一个多目标约束优化问题，为了快速组成难度呈正态分布的高质量试卷，就必须降低约束目标。文章提出一种基于遗传算法的智能组卷方案，采用十进制分段编码，改进了传统的初始化种群方法，优化了搜索过程。实验证明该方案具有较好的性能和实用性。     

基于试题库的智能组卷技术探索

试题库系统是计算机辅助教学的研究方向之一。以试题库为基础的智能组卷系统,可以更好地保证试卷的难度、区分度、信度、效度和覆盖度。文章通过对试题库的设计、组卷算法、试卷分析3个关键环节的分析,对智能组卷的可行性进行探讨。     

基于遗传算法的自动组卷策略

自动组卷是一个多约束条件的最优求解问题,传统组卷算法存在速度慢、成功率低、组卷质量不高等不足,已不符合现行要求。为此,文中采用整段交叉,段内变异的方法,通过确定适应度函数和遗传算子探索了遗传算法在自动组卷中的应用,在一定程度上克服了已有算法的不足,并用算例验证了其有效性及适用性。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用研究

以传统自适应遗传算法为基础,提出了一种改进的智能组卷算法,基于该算法,设计并实现了一个《编译原理》课程智能组卷系统.结合实际问题建立了组卷问题的数学模型,并针对该数学模型对遗传算法的编码方式和种群最优保存策略进行了改进.改进后的算法在保证组卷质量的前提下,提高了搜索速度并且有效避免了传统遗传算法中经常出现的早熟现象.     

士兵职业技能鉴定的智能组卷方案研究

针对士兵职业技能鉴定平台在使用过程中发现的试卷质量问题,文章提出了基于改进随机抽取算法的智能组卷方案,实现了快速高效组卷。该算法目前已成功应用于士兵职业技能鉴定平台的考核系统中。     

Word对象模型在智能组卷中的应用

为了能够在智能组卷系统中采用编程方式创建Word文档,通过分析微软的Word编程模型,对Word中的Ap-plication,Document,Range,BookMark等对象模型进行了深入研究。采用Visual C#语言对这些对象编程设计,创建了Word试卷中各个组成部分。通过实际验证,达到了比较满意的效果。可以直接打印输出使用,提高了工作效率。     

分布式智能组卷系统的设计与实现

针对理工科试题与答案通常都含有公式、图形的特点,设计并实现了一个适用于理工科的试题库与组卷系统,采用嵌入ActiveX控件来操作Word文档的方式,支持的试题类型多样,并可以按关键字查询Word试题内容。多个用户可以在不同的地点同时录入试题,生成的试卷直接以Word文档的形式下载到本地,并具有在线考试功能。系统采用分布式三层架构,系统安全性高,可扩展性强。     

智能组卷的HSK自适应分级考试系统

在自适应分级的对外汉语考试系统(HSK)上提出了一种具有知识点最大覆盖性质的组卷算法。该算法把对知识点的覆盖、题型均衡化、自适应难度作为主要控制目标。当开始测试时,测试者可以使用系统的缺省等级,也可以自选等级,系统将依据指定的等级采用具有自适应功能的最大覆盖算法从题库中合理抽取试题组成试卷用于汉语水平测试。对比实验表明,具有最大覆盖性质的自适应试题抽取算法,对考生汉语能力的评价更为客观。     

遗传算法在智能组卷中的研究与应用

随着高等院校、考试院等招生考试机构项目的增多,组卷已经逐渐发展成为一种非常关键的工作,为了能够提高组卷效率,实现组卷自动化、智能化,本文提出了一种基于遗传算法的智能组卷模型,能够根据试卷的分数、题数等多种约束,自动的产生一份合格的试卷,提高智能组卷的功能。     

基于SSSDJ框架的智能组卷系统设计与实现

传统考试需要人工出题、排版,设计答案和答题纸,撰写上交学校的各种相关资料,工作量大,耗时长,因此设计了基于SSSDJ框架（Spring、SpringMVC、SpringDataJPA）的智能组卷系统,该系统提供智能组卷、题量分配、指定题目、题库下载等功能。系统设计完成后对试卷模板进行了测试,测试结果表明,该系统能够实现高效智能组卷的目标,并能够同步生成各种所需材料。     

基于改进遗传算法的组卷策略与实现

为了更好地解决组卷质量和组卷速度之间的矛盾，文章提出了一种基于改进遗传算法的组卷策略．对遗传算法的个体编码、初始种群、杂交运算进行改进。实验结果表明，该算法提高了组卷速度，具有较好的实用性。