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基于遺傳模擬退火算法的智能組卷系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2016-11-22 12:36

  本文關(guān)鍵詞:智能教學(xué)系統(tǒng)中基于遺傳算法的自動組卷的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《內(nèi)蒙古大學(xué)》 2011年

基于遺傳模擬退火算法的智能組卷系統(tǒng)研究

于艷東  

【摘要】:考試是教學(xué)過程中一個重要的環(huán)節(jié),而選題、組織試卷是決定考試成敗的關(guān)鍵因素。隨著計算機(jī)在教學(xué)領(lǐng)域中的逐漸普及,人們利用計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行智能選題、組卷的需求也越來越迫切。 智能組卷是按照一定的要求,由計算機(jī)自動從試題庫中選擇試題,組成符合特定總分、試題題型、試題數(shù)量、知識點、難度等約束條件要求的試卷。智能組卷的效率和質(zhì)量完全取決于試題庫設(shè)計以及抽題算法的設(shè)計。由于智能組卷要求生成的試卷能盡最大程度地滿足用戶的不同需要,因此如何設(shè)計一個算法從試題庫中既快又好地抽出一組最符合考試要求的試題,成為了關(guān)鍵。 本文在分析國內(nèi)外大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對智能組卷算法進(jìn)行了深入、系統(tǒng)地研究,傳統(tǒng)的組卷方法都是采用單一的算法進(jìn)行組卷,如隨機(jī)抽題法、回溯試探法、遺傳算法和模擬退火算法等,他們雖然最終都能組出試卷,但都存在缺點。綜合現(xiàn)有算法的特點和不足,立足于混合智能算法進(jìn)行研究,提出了遺傳模擬退火算法在智能組卷上的應(yīng)用。 為了得出遺傳模擬退火算法進(jìn)行組卷優(yōu)于其他算法,本文還具體實現(xiàn)了一個組卷系統(tǒng)。本系統(tǒng)分別采用隨機(jī)算法、模擬退火算法、遺傳算法和遺傳模擬退火算法進(jìn)行組卷,在相同的評價函數(shù)以及相同的題庫下,對所組試卷進(jìn)行分析比較。比較結(jié)果表明,這種方法的組卷成功率和收斂速度都得到明顯提高,并且較好地克服了未成熟收斂現(xiàn)象,只要試題庫中的試題數(shù)量適中,試題類型完備,分布合理,由該算法產(chǎn)生的試卷就能滿足用戶的各項需求指標(biāo)。 本系統(tǒng)使用Delphi 7.0開發(fā)前臺應(yīng)用程序,采用Microsoft SQL Server2000為后臺數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具。本系統(tǒng)是一套使用模塊化的設(shè)計思想開發(fā)的題庫管理系統(tǒng),包括用戶管理、、試題錄入與維護(hù)、組卷等主要功能。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號】:TP18;TP399-C1
【目錄】:

  • 摘要4-6
  • Abstract6-13
  • 第一章 緒論13-17
  • 1.1 選題來源13
  • 1.2 組卷算法的選取13-15
  • 1.2.1 組卷算法選取的背景13
  • 1.2.2 組卷算法選取的必要性13-15
  • 1.3 研究目標(biāo)與內(nèi)容15
  • 1.4 論文的結(jié)構(gòu)15-17
  • 第二章 系統(tǒng)采用的技術(shù)介紹17-20
  • 2.1 開發(fā)工具簡介17-18
  • 2.1.1 DELPHI語言概述17
  • 2.1.2 DELPHI語言的特點17-18
  • 2.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)簡介18-20
  • 2.2.1 Microsoft SQL Server2000簡介18
  • 2.2.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)訪問技術(shù)18-20
  • 第三章 智能組卷系統(tǒng)的算法20-27
  • 3.1 隨機(jī)抽取算法20
  • 3.2 模擬退火算法20-22
  • 3.2.1 模擬退火算法的產(chǎn)生21
  • 3.2.2 模擬退火算法的模型21
  • 3.2.3 模擬退火算法新解的產(chǎn)生和接受21-22
  • 3.2.4 模擬退火算法參數(shù)的控制22
  • 3.2.5 模擬退火算法的總特性22
  • 3.3 遺傳算法22-25
  • 3.3.1 遺傳算法的定義23
  • 3.3.2 遺傳算法的特點23-24
  • 3.3.3 遺傳算法的運算過程24-25
  • 3.4 遺傳模擬退火算法25-27
  • 3.4.1 遺傳模擬退火算法的基本思想25
  • 3.4.2 遺傳模擬退火算法的特點25-26
  • 3.4.3 遺傳模擬退火算法的基本框架26-27
  • 第四章 智能組卷系統(tǒng)的分析27-31
  • 4.1 系統(tǒng)的可行性分析27
  • 4.2 系統(tǒng)的需求分析27-28
  • 4.3 智能組卷的問題分析28-29
  • 4.4 智能組卷評價函數(shù)的分析29-31
  • 第五章 智能組卷系統(tǒng)的設(shè)計31-43
  • 5.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖31
  • 5.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計31-34
  • 5.3 智能組卷系統(tǒng)模塊設(shè)計34-43
  • 5.3.1 主程序界面模塊34-35
  • 5.3.2 系統(tǒng)登錄模塊35
  • 5.3.3 用戶管理模塊35-36
  • 5.3.4 科目管理模塊36
  • 5.3.5 題庫管理模塊36-39
  • 5.3.6 試卷管理模塊39-43
  • 第六章 智能組卷系統(tǒng)的實現(xiàn)43-72
  • 6.1 利用隨機(jī)算法進(jìn)行組卷43-45
  • 6.1.1 隨機(jī)抽取算法步驟43
  • 6.1.2 隨機(jī)抽取算法具體實現(xiàn)43
  • 6.1.3 隨機(jī)抽取算法代碼編寫43-45
  • 6.2 利用模擬退火算法進(jìn)行組卷45-49
  • 6.2.1 模擬退火算法步驟45-46
  • 6.2.2 模擬退火算法具體實現(xiàn)46
  • 6.2.3 模擬退火算法代碼編寫46-49
  • 6.3 利用遺傳算法進(jìn)行組卷49-58
  • 6.3.1 遺傳算法步驟49
  • 6.3.2 遺傳算法具體實現(xiàn)49-50
  • 6.3.3 遺傳算法代碼編寫50-58
  • 6.4 利用遺傳模擬退火算法進(jìn)行組卷58-72
  • 6.4.1 遺傳模擬退火算法步驟58-59
  • 6.4.2 遺傳模擬退火算法具體實現(xiàn)59
  • 6.4.3 遺傳模擬退火算法代碼編寫59-72
  • 第七章 組卷結(jié)果的分析72-74
  • 第八章 總結(jié)及展望74-75
  • 致謝75-76
  • 參考文獻(xiàn)76-77
  • 下載全文 更多同類文獻(xiàn)

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    【參考文獻(xiàn)】

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    9 李清生;王凌;鄭大鐘;;基于混合算法的二元光學(xué)器件優(yōu)化設(shè)計[A];2001中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2001年

    10 高海昌;馮博琴;侯蕓;;測試數(shù)據(jù)自動生成的研究進(jìn)展[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

    中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 林京;[N];中國水利報;2002年

    2 王洪;[N];中國計算機(jī)報;2002年

    3 程愛娟;[N];新疆科技報(漢);2001年

    4 中國科技大學(xué)計算機(jī)系 邢方亮;[N];計算機(jī)世界;2003年

    5 包家慶;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2002年

    6 郭明波;[N];北京科技報;2001年

    7 本報記者 岳躍強(qiáng);[N];團(tuán)結(jié)報;2004年

    8 易水;[N];計算機(jī)世界;2003年

    9 高瀾慶;[N];中國礦業(yè)報;2000年

    10 李磊;[N];計算機(jī)世界;2001年

    中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 張旭;具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)布局優(yōu)化的理論及算法[D];大連理工大學(xué);2004年

    2 廖平;基于遺傳算法的形狀誤差計算研究[D];中南大學(xué);2002年

    3 周明;高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資環(huán)境系統(tǒng)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

    4 張需溥;小型化微帶天線的設(shè)計與數(shù)值分析[D];上海大學(xué);2004年

    5 楊春成;空間數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析算法的研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2004年

    6 方娟;基于移動代理的網(wǎng)格資源監(jiān)控技術(shù)的研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2005年

    7 崔曉芳;箱型結(jié)構(gòu)焊接變形預(yù)測、控制及應(yīng)用[D];大連交通大學(xué);2005年

    8 張材;薄帶坯鑄軋板形智能識別與控制系統(tǒng)研究[D];中南大學(xué);2004年

    9 田方;遺傳算法的改進(jìn)研究及其在壓縮機(jī)性能分析與優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2006年

    10 谷峰;柔性作業(yè)車間調(diào)度中的優(yōu)化算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

    中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 于艷東;基于遺傳模擬退火算法的智能組卷系統(tǒng)研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2011年

    2 陳向陽;物流中心貨物調(diào)度分配的最優(yōu)規(guī)劃及算法研究[D];安徽大學(xué);2011年

    3 岳丹波;遺傳算法在車間作業(yè)調(diào)度方面的研究和應(yīng)用[D];長春理工大學(xué);2007年

    4 張杰;BF型柔性傳動改進(jìn)設(shè)計及智能優(yōu)化算法程序開發(fā)[D];四川大學(xué);2006年

    5 趙純民;混合流程作業(yè)調(diào)度問題研究[D];浙江大學(xué);2008年

    6 韋強(qiáng);基于模擬退火遺傳算法的CDMA多用戶檢測的研究[D];安徽大學(xué);2001年

    7 李經(jīng)民;機(jī)械加工車間設(shè)備布局模型及其評價算法的研究[D];大連交通大學(xué);2005年

    8 張國彬;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)與應(yīng)用[D];福州大學(xué);2006年

    9 黃田力;基于內(nèi)容的空間信息檢索[D];吉林大學(xué);2006年

    10 吳東武;基于優(yōu)化算法的商業(yè)銀行經(jīng)營決策研究[D];暨南大學(xué);2007年


      本文關(guān)鍵詞:智能教學(xué)系統(tǒng)中基于遺傳算法的自動組卷的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:185757

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