原创《基于遗传算法的智能组卷考试系统》
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摘 要 近年来,计算机技术飞速发展,在各个领域广泛应用,尤其在考试中的应用可提高组卷的灵活性及评卷效率.本文探讨基于遗传算法的智能组卷系统,以供参考.
关键词 遗传算法；智能组卷；考试系统研究
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）199-0134-01
智能组卷考试系统设计涉及诸多问题,其中组卷算法是设计工作的重点,关系着试卷质量.遗传算法具有收敛性好、智能搜索、自适应全局选优等优点,在智能组卷考试系统中的应用取得良好效果.
1 遗传算法原理
遗传算法在选择、交叉、变异等遗传操作下,结构重组与迭代处理种群染色体,以适应度函数为唯一进化标准.迭代寻优过程中,个体被是否被选中由适应度函数值决定,经交叉、变异形成新个体,构成新的种群,在一代代的进化中种群染色体逐渐优化,当染色体与最优解接近时,进化完成.遗传算法的步骤为：1）以研究问题为对象进行编码,确定初始化种群.2）以适应度函数为标准,评估种群中个体适应值大小,确定是否满足设定阀值,如满足则计算结束,将解输出,如不满足则进入步骤3）.3）种群在遗传算子作用下进化,并经步骤2）检验.
2 基于遗传算法的智能组卷算法设计
2.1 智能组卷考试系统需求分析
智能组卷考试系统应能在设定的考试范围内进行组卷,并且生成试题的难度应具有区分度,题型安排合理,保证能够全面的考查学生所学知识情况.智能组卷系统组卷步骤为：
首先,在明确考试大纲的基础上,确定所考知识点范围、考试题型以及不同题型的构成比例.其次,依据考试性质确定试卷的区分度系数、难度系数等.再次,利用组卷算法智能组卷.最后,为保证组卷质量满足考试要求,可适当对某些题目微调,微调结束后组卷完成.
2.2 基于遗传算法的智能组卷算法设计
组卷算法是智能组卷考试系统的核心,直接影响着试卷质量,是设计智能组卷考试系统的重要内容.
1）确定编码方法.为提高组卷效率,可使用独立有序编码方案编码染色体,即,根据题型对试题进行分段操作,采用独立实数在题型内部完成编码,每份试卷均有一个染色体与之对应,每个试题与染色体上的基因对应,而各个试题编号构成染色体编码,且不同组间的编码相互独立,某试卷的染色体编码如表1 所示.
2）产生初始种群.为保证遗传算法具有较好的收敛性,初始种群产生应进行条件约束,即,设置不同题型占比、题量、总分等约束条件,产生随机种群.同时,降低算法计算量与复杂度,提高运算效率,应保证种群规模的合理性,通常在100 左右.
3）设计适应度函数.组卷时,用函数f（x）表示组成试卷与成卷要求见的差值,差值越小表面组卷越接近要求.遗传算法中,种群染色体适应度函数值F（x）决定试卷性能,F（x）越大表明个体较好,反之,个体越差,因此,应采用某种方法将f（x）转化为F（x）.指数比例转化算法复制多次种群中的优秀个体,使得相近染色体间的竞争力进一步提高,该算法的公式为：
F等于exp（-af）
其中a 表示复制强度,结合以往经验值可取0.05.
4）遗传算子设计.遗传算子决定算法迭代次数多少,如遗传算子设计合理,可大大提高系统运行效率.遗传算法中的算子分为变异算子、交叉算子、选择算子.其异算子可通过单点变异操作实现,即,从父代群体中按照变异概率Pm确定任意一个个体,以此为基础进行变异.给试卷造成的影响体现在：在同一题型中选择另外试题更换原有试题.设计交叉算子时可考虑在相同题型内部进行,即,如题型相同便将试题划分在同一组中,不同题型对应于染色体的独立分段,段内实施但电交叉,对试卷而言为多点较叉.设计选择算子时可考虑适应自适应算法,具体实现为：以适应度值为标准确定是否进入下一代,通常情况,进入下一代的为优秀个人.同时,采用适应度比例法,对上述未选中的个体进行筛选,当种群数量达到设计标准后停止.
5）设置算法终止条件.上述遗传操作循环进行,直到达到某一设定条件时结束.组卷系统中考虑设置最大迭代次数以及期望适应度值,其中任何一个条件满足,则迭代终止.
6）具体实现.以M 表示种群规模、MaxGen 表示迭代次数最大值、Pm 表示变异发生的可能性大小,即,变异发生概率、Pc 表示交叉发生概率,组卷操作时,（1）用户根据测试目的及考试说明输入组卷要求,确定后由系统自动确定初始群体,以gen 作为当前迭代次数.同时,对个体的适应度值进行计算.（2）开始迭代选优操作.（3）将最优个体输出,并对试卷各项指标进行评估,确定是否满足要求.
3 结论
基于遗传算法的智能组卷考试系统应用广泛,为保证组卷质量与效率,设计时应在明确遗传算法原理的基础上,认真分析组卷要求,选择合理的编码方法,尤其在适应度函数、遗传算子、终止条件设计时应考虑计算复杂度与计算效率,保证生成的试卷更好的满足要求.
考试系统论文参考资料：
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