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资料简介
毕业设计 分布式组卷算法的研究,共100页,42649字
摘要
随着计算机技术的发展,计算机辅助教育作为一门新兴的综合学科,越来越受到广大教育工作者的重视。在计算机辅助教育的研究中,组卷算法是评价考试系统好坏的一个主要因素,一个良好的组卷算法对于准确地检验学生学习成绩和教师教学效果起着非常重要的作用。组卷算法是按照一定的要求,由计算机自动地从试题库中选择试题,组成符合总分、总时间要求和试题题型、试题数量、知识点、难度等约束条件要求的试卷。由于组卷要求生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要,并具有随机性、合理性,因此如何设计一个算法从试题库中既快又好地抽出一组最符合考试要求的试卷,是本文研究的目的。
首先,本文介绍了组卷算法的研究背景、目的和意义,在国内外大量相关文献分析研究的基础上,着重对组卷算法进行研究。通过对目前常见的组卷技术的分析,指出了常见组卷算法的缺点。在此基础上,提出了将遗传算法应用于组卷问题具有可行性,具有很大的理论和应用研究价值。
其次,以经典测量理论为基础,介绍了组卷的一些基本原则,分析了试卷的评价指标、试题各项指标的作用及几个重要指标间的关系。在此基础上,总结了编制一份试卷所要满足的约束条件,并建立了组卷问题的数学模型,得出了组卷的目标函数、适应度函数等。
再其次,介绍了遗传算法的产生与发展、特点与不足,还介绍遗传算法中的一些基本概念,算法的执行流程,编码与适应度函数的设计以及选择算子、交叉算子、变异算子的设计与实现,论证了遗传算法应用于组卷问题的可行性。
最后,结合组卷问题的数学模型和组卷问题的特点,基于JGAP开发包,采用了一种分段二进制编码,首次提出了倒置交叉、双变异算子的实现方法。通过仿真实验表明,该算法收敛于局部最优解,稳定性较差,组卷质量较差,种群过早丧失多样性,进入“早熟”。在分段二进制编码的基础上,提出了分段整数编码改进实现方案,设计并实现了相应的交叉和变异算子。通过仿真实验表明,该算法具有很好的稳定性和收敛性,组卷质量较好,但由于种群多样性的丧失,局部寻优能力较弱。为了保持种群的多样性,在分段整数编码的基础上,提出多种群协同进化策略,并应用组卷问题中。通过仿真实验表明,该算法在全局搜索性能和收敛速度上都有显著提高,同时采用了JAVA语言实现了算法的跨平台性和可移植性,还可根据动态试题类型配置和知识点配置,对题库中的试题进行高质量的预选择,实现了动态组卷。该算法组卷质量高,组卷速度不理想,基本上能够满足实际组卷需求,具有较高的应用价值。为了提高组卷效率,提出了将分布式遗传算法应用于组卷问题中,给出了该算法的架构体系和具体实现机制。由于JGAP开发包在通信中出现错误,没有得到实验数据,这将作为以后继续研究的方向。
关键词:遗传算法;组卷算法;组卷;种群多样性;数学模型

目录
摘要 I
Abstract III
1 绪论 1
1.1 组卷算法的研究背景 1
1.2 组卷算法研究的目的和意义 2
1.3组卷算法的研究现状 2
1.3.1组卷算法的研究背景 2
1.3.2几种组卷算法的综合评价 4
1.4 本文的主要工作 5
1.5 本文的组织结构 6
2 组卷问题的基本理论及数学模型 8
2.1组卷的原则 8
2.2组卷的特点 9
2.3影响组卷质量的因素 9
2.3.1信度 9
2.3.2效度 12
2.4影响试题质量的因素 13
2.4.1试题难度 13
2.4.2试题区分度 14
2.6组卷问题的数学模型 18
2.6.1组卷问题的约束条件 18
2.6.2组卷问题的数学模型 18
2.6.3组卷问题的目标函数 21
2.7本章小结 23
3 遗传算法理论 24
3.1遗传算法的产生与发展 24
3.2遗传算法的特点及不足 25
3.3遗传算法中的基本概念 26
3.4遗传算法的运算流程 27
3.5遗传算法的设计与实现 28
3.5.1编码的方法 29
3.5.2适应度函数 30
3.5.3遗传算法算子 31
3.6本章小结 34
4 组卷算法的设计与实现 35
4.1题库的建立 35
4.1.1总题库的E-R图 35
4.1.2题库表结构 35
4.1.3创建题库表结构 37
4.1.4试题属性类结构 37
4.1.5初始化题库算法 38
4.2题库预选 39
4.2.1组卷策略的配置 39
4.2.2试题类型配置类 40
4.2.3试卷配置类 41
4.2.4题库的预选算法 42
4.3 本文采用的软件开发包JGAP 42
4.3.1 JGAP简介 42
4.3.2 JGAP主要类 42
4.3.3 JGAP实现步骤 45
4.4基于二进制编码的遗传算法的实现 45
4.4.1染色体编码 45
4.4.2初始化种群 46
4.4.3适应度函数的设计 47
4.4.4选择算子的设计 47
4.4.5交叉算子的设计 48
4.4.6变异算子的设计 50
4.4.7遗传算法的终止条件 51
4.4.8组卷算法的实现 51
4.4.9实验 52
4.4.10实验数据分析 58
4.5基于整数编码的改进遗传算法的实现 59
4.5.1编码设计 59
4.5.2生成初始化群体 60
4.5.3交叉算子的设计 60
4.5.4变异算子的设计 61
4.5.5实验 62
4.5.6实验数据分析 67
4.6 多种群协同进化的遗传算法的单机模拟实现 68
4.6.1实现策略 68
4.6.2实验 69
4.6.3实验数据分析 75
4.7 本章小结 76
5 分布式遗传算法的架构 77
5.1 序言 77
5.2 分布式遗传算法 77
5.3 迁移策略 78
5.4分布式遗传算法参数的选择 78
5.5 基于JGAP分布式的架构体系 80
5.6基于JGAP的分布式遗传算法实现机制 80
5.6.1分布式遗传算法的重要类 80
5.6.2分布式遗传算法的具体实现方案 81
5.6.3分布式遗传算法的执行步骤 82
5.6.4分布式遗传算法的实验结果 83
5.7 本章小结 83
6 结论 84
参考文献 86
致 谢 90
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