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摘要:
针对目前大多数组卷系统所考虑的约束条件不完善、 组卷结果不理想问题.提出一种基于局部搜索的遗传算法(GALS),解决了传统组卷约束不完善等缺点,并得到了较好的组卷结果.该算法采用基于按题型分段的编码方式,3个遗传算子分别采用如下策略: 按题型分段交叉策略,保证全局搜索能力及交叉后各题型被选题数不变;基于禁忌表局部搜索的变异机制,对题库进行随机关联搜索,提高了算法搜索能力;采用组合优化进化算法的μ+λ选择策略,有利于算法局部搜索.实验结果表明,相同迭代次数下,新算法找到的最优解明显优于传统的组卷算法.
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文献信息
篇名 基于局部搜索的遗传算法求解自动组卷问题
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 计算机辅助教学 遗传算法 组合优化 局部搜索 自动组卷
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 961-968
页数 8页 分类号 TP311
字数 4497字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.05.022
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研究主题发展历程
节点文献
计算机辅助教学
遗传算法
组合优化
局部搜索
自动组卷
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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