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《湖南大学》 2017年
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基于多点混沌优化遗传算法的组卷系统设计与实现

严亚周  
【摘要】:计算机技术和人工智能技术的飞速发展,带动了社会劳动效率的飞速飙升,教育领域毫无例外的受到了这股春风的渲染。在教学活动中,对于教学效果的评估一直以来都是以考试为主要手段,将计算机技术和人工智能融入考试的组卷环节形成自动组卷系统有助于提高工作效率、降低教师劳动强度。本文首先阐述了组卷问题基本理论及组卷原则,进而分析目前现有主流的智能组卷算法,在此基础上提出基于多点混沌优化遗传算法组卷算法,并设计和实现了基于该算法的智能组卷系统。组卷系统的组卷算法主要思想是对传统遗传算法中的初始种群实行多区段整数编码,使得编码方式更加直观易懂,操作方便,进而利用混沌的内在随机性产生相对均匀的初始种群,并对传统遗传算法的选择操作、交叉操作、变异操作分别进行多点混沌引导,有效规避传统遗传算法完全随机带来的系列问题。最后作者在做了大量调研的前提条件下,对系统进行进一步的需求分析,设计并实现了以多点混沌优化遗传算法为核心算法的智能组卷系统。该智能组卷系统目前已投入到计算机类考试课程的考试环节,经过长时间、多批次的实际测试与使用表明,基于多点混沌优化遗传算法的智能组卷系统所组试卷较之单独使用遗传算法的组卷系统,所组试卷其试卷质量更高、组卷效率更高,题目分布、难度更加合理、科学,试卷分度更高。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:G647;TP18

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