基于遗传算法的动态可变参数的测试数据自动生成工具

测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现大大节省了软件开发的时间和费用。利用遗传算法的理论与算法特点,建立了动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面可以动态地输入遗传算法参数,而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数,克服了以往在源代码中修改适应度函数的缺陷。最后通过两个实验,证明了算法的优越性。

基于遗传算法的自动组卷的研究

介绍了自动组卷的数学模型和主体思想,讨论了运用遗传算法求解一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方案、交叉算子和变异算子。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。

遗传算法在试题库智能组卷中的应用

智能组卷是现代智能教学系统中一个非常重要的课题。以考查点、难度系数和题型为主要控制参数建立了组卷问题的数学模型,并给出了用遗传算法解决组卷问题的新方法。重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算子的设计与实现。实验结果表明,所设计的组卷方法性能好、效率高,而且能确保在一份试卷中不出现考查点重复的试题,是一种实用、有效的组卷方法。

基于遗传算法的自动组卷技术

针对网络考试系统中的组卷需求,建立组卷的数学模型,采用整数编码策略,将遗传算法进行改进并应用到自动组卷模块中。测试结果表明,该算法能够较好地完成智能组卷工作,提高组卷的质量和效率。

一种改进编码的遗传算法在试题库系统中的应用

介绍了遗传算法在试题库系统中的应用,并结合组卷要求进行数据库设计,重点阐述了染色体编码改进方案、适应度函数和遗传算法的设计和实现,最终成功实现了高效、快速地自动组卷。

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。

改进的遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分,而遗传算法是考试系统中最常用的一种算法。本文分析智能组卷问题的目标要求,并建立该问题的数学模型,提出使用基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)解决组卷问题的新方法。将该方法运用到Java课程智能组卷系统中,实验证明该算法在组卷中的应用可以有效克服遗传算法中早熟的现象,加快了收敛速度,明显地改善了其全局寻优能力,提高了组卷的成功率,并且保证了组卷的质量。

基于遗传算法的大学计算机基础自动组卷方法

针对传统组卷方法效率、成功率低等难题,设计基于遗传算法的大学计算机基础自动组卷方法。首先设计大学计算机基础自动成卷适应度函数,采用编码对组卷过程中题型及与其数量分布相关的约束条件进行处理,然后设计选择算子、交叉算子以及变异算子,将适应度作为评价群体多样性的指标,求出交叉概率与变异概率,给出遗传算法终止条件。实验结果表明,该方法提高了大学计算机基础自动组卷方法的效率和成功率。

遗传算法在试题库智能组卷中的应用

通过比较国内常用的组卷算法,遗传算法能解决选题的盲目性,并能从群体中选择更满足条件的个体,具有很强的智能性,同时它能根据不同的环境产生不同的后代,具有动态性、自适应性,从而能满足题库不断变化的要求。通过对智能组卷问题及遗传算子的研究分析,结合实际问题建立有效的数学模型,能够根据该模型从题库中按照用户给出的试卷指标选取一组最优解。开发的组卷系统经使用表明该系统具有较好的实用性和高效性,也证实所设计算法的可行性。

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计

针对传统随机组卷模型在组卷速度和组卷质量方面存在的问题,对传统遗传算法进行改进,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。基于试题组卷约束,构建试题组卷数学模型,并通过遗传编码方法对试卷个体属性值进行保存,从而提高运算速率;针对组卷过程中知识点容易冲突问题,利用分段多点的变异策略和杂交策略进行优化;同时针对种群多样性问题,提出一种大比率杂交和变异策略,从而提高组卷速度。最后借助C#语言+Mysql数据库分别进行编程和试题库构建,通过仿真验证改进算法在收敛性和质量方面的优势。

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

为了解决传统遗传算法在自动组卷中容易出现未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法。采用分段二进制编码策略,对每个子空间进行初始种群选择,保证了初始种群含有丰富的模式,从而增加搜索收敛于全局最优的可能性。并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率随解的变化而自适应调整。实验结果表明,改进的遗传算法能有效地解决自动组卷问题,提高了收敛速度和组卷的成功率。

一种基于遗传算法的自动组卷算法

对传统遗传算法进行改进,提出了一种基于遗传算法的分段十进制编码,采用分段的单点交叉操作,对于个体而言,实现的是多点交叉操作,最后提出了相应的组卷算法.

基于遗传算法的自动组卷系统设计

自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。

遗传算法在单招面试自动组卷系统中的应用

应用遗传算法高效地解决了单招面试时自动组卷问题,并结合试验给出结果验证和分析。实验证明,对于一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,采用遗传算法十分有效。

基于改进遗传算法的自动组卷算法研究

针对传统遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢等问题，提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法，详细介绍改进的遗传算法应用于组卷的步骤，包括编码方案、适应度函数、遗传算子的确定等关键内容。实验结果表明，改进的遗传算法有效地提高了组卷效率。

基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现

为解决传统组卷算法存在的工作量大、耗时长和试卷主观性强的问题,本文研究并实现了基于遗传算法的智能组卷系统。实现遗传算法的关键是设计适应度函数,适应度函数是描述试卷是否符合要求的函数,因此适应度函数设计的好坏直接决定了试卷的质量。为此研究设计的适应度函数能够对试卷难度、知识点考察数、区分度等多个试卷指标做出综合评判,生成令人满意的试卷。实验结果表明,基于遗传算法的智能组卷系统生成的试卷在难度、知识点覆盖数和区分度等指标上能够达到要求,满足课程考核的需要。

基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段。针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作。实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力。

基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试

为增强软件抵御各种攻击的能力,削减软件开发成本,研究一种基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试方法。使用实码遗传算法搜索能够导致系统受到XML注入式攻击的用户输入,在算法执行过程中使用优化的编辑距离算法并引入影响因子LCS重新定义适应度函数指导算法的搜索。实验通过对比不同搜索算法结合不同适应度函数的搜索结果表明,该算法在测试用例的搜索、评估以及算法的执行时间上表现优异。

基于遗传算法的测试用例自动生成方法综述

基于智能优化算法的测试用例生成是自动化测试领域的研究热点,在目前的群体智能优化算法中遗传算法应用最为广泛。从四个方面总结了遗传算法在用例数据生成中的应用:改进遗传算子、改善适应度函数、融合其他算法以及并行遗传算法。在此基础上,提出了遗传算法在用例生成应用中面临的三个关键问题,为其他智能优化算法的改进提供参考,并对基于遗传算法的测试用例生成问题的未来研究方向做出展望。

遗传算法在组卷系统中的应用

网上考试系统中组织试卷的核心工作是抽取题目,当需求以及试题表均单一时,抽题过程采用随机数方法,配合单层循环即可实现。当需求复杂时,试卷的组成是一定数量的题目,题目有类型、所属单元和难度等级等属性,须在遗传算法的框架内使用迭代。染色体的编码采用粗粒度的十进制,目标函数的定义和个体适应度的计算方式是算法应用的核心,需用适应度限定系数矩阵中的值约束个体特征值,实现个体适应度和目标函数同步。