检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:潘刚[1] 杨清平[1] 蒲国林[1] 王安志[2] 徐宝磊[3]
机构地区:[1]四川文理学院计算机学院,四川达州635000 [2]四川大学计算机学院,四川成都610065 [3]四川文理学院教务处,四川达州635000
出 处:《云南民族大学学报(自然科学版)》2016年第6期579-584,共6页Journal of Yunnan Minzu University:Natural Sciences Edition
基 金:四川省教育厅科学研究基金(13ZB0103)
摘 要:为更好地解决遗传算法在智能组卷过程中出现的早收敛问题,以及组卷质量和组卷速度呈负相关的问题,提出一种基于分段整数编码、多点交叉的遗传算法.通过大量实验,有针对性地对该算法中的编码结构、选择算子、交叉算子和变异算子进行优化设计;对相关控制参数进行合理调整,实验结果表明,该算法不仅有效地提高了组卷质量和组卷速度,而且具有很好的收敛性.In order to resolve the problems in the process of applying the genetic algorithm in the intelligent test pa- per generation such as the premature convergence and a negative correlation between the quality and the velocity of test paper generation, this paper proposes a genetic algorithm based on sub -sectional integral encoding and multi - point crossover. Targeting these problems, this paper optimizes the design factors of the encoding structure, the selection operator, the crossover operator and the mutation operator in the application of the genetic algorithm in the intelligent test paper generation. By appropriately adjusting the relevant parameters, experiments show that the ge- netic algorithm not only effectively enhances the quality and the velocity of the test paper generation, but also enjoys a good convergence.
关 键 词:智能组卷系统 遗传算法 收敛性 组卷质量 组卷速度
分 类 号:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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