小生境自适应遗传模拟退火智能组卷策略研究

为了提高智能组卷质量,提出一种基于小生境自适应遗传模拟退火算法的智能组卷策略.该算法动态调整交叉和变异概率进行遗传操作,对中间种群进行小生境选择和模拟退火操作,从而增强了种群多样性,有效克服了遗传算法局部收敛和"早熟"的缺点.文章针对各约束条件建立了组卷数学模型,给出了基于期望平均分的难度分布函数和小生境自适应遗传模拟退火组卷模型.大量测试数据表明,该方法是一种有效可行且实用的组卷方法.

遗传模拟退火智能组卷策略研究

智能组卷是一个包含多重约束条件的最优组合问题,设计有效算法求解优化问题对获得高满意度试卷至关重要,为此,提出了一种基于模拟退火与标准遗传算法的混合智能组卷算法。约束模型采用了基于期望平均分的难度分布函数计算试卷难度系数,该算法模型采用分组实数编码,单点交叉算子,单个和随机两种基因变异算子,并对每代个体进行模拟退火操作。给出了详细的实验对比结果,表明了该算法的有效性。