本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)粒子群算法的智能組卷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在我國(guó)目前的教育中，考試仍然是評(píng)價(jià)教育教學(xué)的重要手段，是教學(xué)過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。隨著信息化社會(huì)的發(fā)展和教育測(cè)量手段的發(fā)展，，計(jì)算機(jī)輔助測(cè)試應(yīng)用而生。智能組卷是在一定約束條件下求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的過(guò)程，用傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)。組成試卷的效率和質(zhì)量，取決于試題數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)以及采用的組卷算法兩方面。因此，關(guān)于尋找最優(yōu)的用于解決智能組卷問(wèn)題的方法，開(kāi)發(fā)智能組卷系統(tǒng)成為許多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。 根據(jù)智能組卷的特點(diǎn)及要求，設(shè)計(jì)了一種基于層次分析法與改進(jìn)加速粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合的新方法。首先，根據(jù)試卷總分、試卷難度、試卷區(qū)分度等八個(gè)考核要求建立多目標(biāo)、多約束組卷模型。然后，利用層次分析法確定各組卷目標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而通過(guò)線(xiàn)性加權(quán)求和將多目標(biāo)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化模型。最后，利用改進(jìn)加速粒子群優(yōu)化算法求解組卷模型得到最優(yōu)組卷方案。同時(shí)，討論了該方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及智能組卷的發(fā)展趨勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：智能組卷 計(jì)算機(jī)輔助測(cè)驗(yàn) 層次分析法 粒子群優(yōu)化算法 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;G424.74
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究的目的與意義9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3.1 題庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 組卷算法的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.3 粒子群算法的研究現(xiàn)狀12
• 1.4 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 智能組卷的理論基礎(chǔ)14-18
• 2.1 教育測(cè)量理論與教育統(tǒng)計(jì)理論14-15
• 2.2 多目標(biāo)優(yōu)化理論15-18
• 2.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法的分類(lèi)16
• 2.2.2 求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的傳統(tǒng)方法16-17
• 2.2.3 多目標(biāo)平行求解方法的研究?jī)?nèi)容17-18
• 第三章 智能組卷模型的建立18-33
• 3.1 試題庫(kù)建設(shè)18-24
• 3.1.1 題庫(kù)建設(shè)的目標(biāo)與要求18-19
• 3.1.2 試題庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)的步驟19-20
• 3.1.3 試題庫(kù)的指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)20-24
• 3.1.4 試題庫(kù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)處理24
• 3.2 智能組卷簡(jiǎn)介24-28
• 3.2.1 智能組卷的定義24-25
• 3.2.2 智能組卷的基本原則25-26
• 3.2.3 智能組卷的實(shí)現(xiàn)26-28
• 3.3 智能組卷的數(shù)學(xué)模型的建立28-33
• 3.3.1 智能組卷的步驟28-29
• 3.3.2 智能組卷的數(shù)學(xué)模型的建立29-33
• 第四章 基于多目標(biāo)粒子群算法的智能組卷33-53
• 4.1 改進(jìn)粒子群算法33-40
• 4.1.1 基本粒子群算法(PSO)33-34
• 4.1.2 加速粒子群算法(APSO)34-36
• 4.1.3 微分進(jìn)化算法(DE)36-38
• 4.1.4 改進(jìn)加速粒子群算法(IAPSO)38-40
• 4.2 多目標(biāo)粒子群算法40-43
• 4.3 基于 AHP 的智能組卷目標(biāo)權(quán)重確定43-47
• 4.4 基于多目標(biāo)改進(jìn)加速粒子群算法的智能組卷步驟47-49
• 4.5 仿真實(shí)驗(yàn)及評(píng)價(jià)49-53
• 4.5.1 IAPSO VS. APSO, DE, PSO49-51
• 4.5.2 幾種算法性能比較實(shí)驗(yàn)51-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 本文總結(jié)53
• 5.2 進(jìn)一步工作53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 致謝60-61
• 在校期間公開(kāi)發(fā)表論文及著作情況61

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)粒子群算法的智能組卷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：303006