基于粒子群遗传算法的智能组卷策略

• 作者: 陈春燕 刘梦赤
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 在线考试 组卷理论 数学模型 粒子群遗传算法 编码
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析|DESIGN AND ANALYSIS OF ALGORITHM
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.08.004

摘要

在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用.人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一.组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解.人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势.本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作,同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式,提升算法性能.最后经过对比实验验证该算法的优势.