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:阳琼芳[1] YANG Qiong-fang(Guangxi Vocational and Technical College, Nanning 530226, Chin)
机构地区:[1]广西职业技术学院计算机与电子信息工程系,广西南宁530226
出 处:《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2016年第5期675-678,共4页Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)
基 金:广西教育厅项目(20149934)
摘 要:对传统遗传算法在初始种群选取、遗传算法编码、适应度函数设计、遗传算子的自适应设计等方面进行了改进,提出一种改进遗传算法的试题智能组卷方法.仿真实验结果表明,改进的遗传算法在组卷时提高了在题库中搜索的效率和准确性,有效地解决了智能组卷中的多条件约束优化问题,提高了组卷效率和成功率.A new test intelligent test paper method is proposed based on improved genetic algorithm for initial population selection traditional genetic algorithm.The simulation results show that the improved genetic algorithm can improve the efficiency and accuracy of test paper in library search,effectively solve the intelligent test paper of multiple constrained optimization problems,improve the test efficiency and success rate.
关 键 词:智能组卷 遗传算法 实数编码 贝努利试验 最优保存策略
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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