基于粒子群优化算法的智能抽题策略研究

• 作者: 安晓东 阎峰
• 来源期刊: 中北大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能组卷 数学模型 评价指标 粒子群算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机技术
• 页码范围: 333-337
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2008.04.009

摘要

通过对智能抽题策略研究,建立了智能抽题数学模型,提出用于评价抽题效果的评价指标及其获取方法;在此基础上,考虑智能组卷过程对试卷质量的高要求以及优化参数的表示形式,文中将粒子群优化算法运用于智能抽题优化模型的求解中,取得了较好的效果.为证明该方法的有效性和优越性,与采用相同二进制编码方式的遗传算法进行比较,通过二者的适应度演变图可以表明粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)算法可以较早地达到目标的最优分配,在运行时间及抽卷优化结果上明显优于遗传算法(Genetic Algorithm,GA),能更好地适应智能抽题策略的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎峰		1	19	1.0	1.0
2	安晓东		1	19	1.0	1.0