基于遗传算法的学生在线竞赛系统研究

针对传统学生在线竞赛系统组卷效率低、系统性能差的问题,构建一个基于粒子群遗传算法的学生在线竞赛系统。基于此系统,在粒子群算法中融入遗传操作,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,改进交叉变异方式以加快算法收敛,减少组卷时间,提升在线竞赛系统的运行效率。实验结果表明,在智能组卷方面,本算法的组卷知识点覆盖率高达99.3%,比遗传算法和粒子群算法明显更高,更能满足用户需求。且在相同条件下,本算法的收敛速度更快、损耗时间更短,运行效率更高,系统整体性能显著提升,具有一定的可行性。