原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了克服现有的试题管理系统在试卷生成环节的速度和质量上存在的缺陷,将粗粒度并行遗传算法与自适应技术相结合,提出了一种自适应调整种群迁移的快速并行遗传算法.分别从试题库的编码方案、遗传策略、适应度函数的优化、交叉变异算子的选择和自适应度值函数的选取等方面进行设计,取得了很好的适应度,同时采用并行的策略,提高了算法的运行速度.仿真实验结果表明,该算法能够成功应用于自动组卷,并且组卷效率和成功率都得到了明显的提高,具有很好的通用性.该算法用于智能快速自动组卷是可行的、有效的.
推荐文章
基于改进遗传算法的自动组卷问题研究
遗传算法
自动组卷
适应度函数
分段二进制编码
基于蚁群优化遗传算法的智能自动组卷算法研究
组卷
蚁群算法
遗传算法
融合算法
信息素
考试
基于改进遗传算法的组卷策略与实现
题库
遗传算法
组卷
约束优化
专家系统
改进遗传算法智能组卷的研究与应用
智能组卷
数学模型
遗传算法
适应度函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进遗传算法的快速自动组卷算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 试题管理系统 数据挖掘 组卷算法 遗传算法 粗粒度
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 2996-2998,3003
页数 4页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张广泉 苏州大学计算机科学与技术学院 147 1056 16.0 25.0
5 陈国彬 重庆工商大学融智学院 38 96 5.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (74)
共引文献  (137)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (28)
同被引文献  (81)
二级引证文献  (47)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2008(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2010(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2011(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2012(11)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(8)
2013(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(8)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(0)
2017(15)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(7)
2018(22)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(14)
2019(19)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(16)
2020(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
研究主题发展历程
节点文献
试题管理系统
数据挖掘
组卷算法
遗传算法
粗粒度
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
论文1v1指导