標題：遺傳算法在試題組卷中的應用

　　遺傳算法在試題組卷中的應用
　　燕山大學研究生部 劉彬 金濤 李陽明 盧紀生
　　摘要： 本文運用遺傳算法的全局尋優(yōu)對考試中的自動化組卷進行了研究，并得到了一個解決適合考方要求的試題模型的好的算法。
　　關鍵詞：遺傳算法 全局尋優(yōu) 自動化組卷
　　1 引言
　　計算機輔助考試系統(tǒng)的自動組卷的效率與質量完全取決于抽題算法的設計。如何設計一個算法從題庫中既快又好的抽出一組最佳解或是抽出一組　……（快文網http://hoachina.com省略340字，正式會員可完整閱讀）……　
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程度的滿足用戶的不同需要,并具有隨機性、科學性、合理性,這是實現(xiàn)中的一個難點。尤其在交互式環(huán)境下用戶對于組卷速度要求較高，而一個理論上較完美的算法可能會以犧牲時間作為代價，往往不能達到預期的效果。因此，選擇一個高效、科學、合理的算法是自動組卷的關鍵。
　　以往的具有自動組卷功能的考試系統(tǒng)大多采用隨機選取法和回溯試探法。隨機選取法根據狀態(tài)空間的控制指標，由計算機隨機的抽取一道試題放入試題庫，此過程不斷重復，直到組卷完畢，或已無法從題庫中抽取滿足控制指標的試題為止。該方法結構簡單，對于單道題的抽取運行速度較快，但是對于整個組卷過程來說組卷成功率低，即使組卷成功，花費時間也令人難以忍受。尤其是當題庫中各狀態(tài)類型平均出題量較低時，組卷往往以失敗而告終。
　　回溯試探法這是將隨機選取法產生的每一狀態(tài)類型紀錄下來，當搜索失敗時釋放上次紀錄的狀態(tài)類型，然后再依據一定的規(guī)律（正是這種規(guī)律破壞了選取試題的隨機性）變換一種新的狀態(tài)類型進行試探，通過不斷的回溯試探直到試卷生成完畢或退回出發(fā)點為止，這種有條件的深度優(yōu)先算法，對于狀態(tài)類型和出題量都較少的題庫系統(tǒng)而言，組卷成功率較好，但是在實際到一個應用時發(fā)現(xiàn)這種算法對內存的占用量很大，程序結構相對比較復雜，而且選取試題缺乏隨機性，組卷時間長，后兩點是用戶無法接受的，因此它也不是一種很好的用來自動組卷的算法。
　　分析上述兩種算法的優(yōu)缺點，不難發(fā)現(xiàn)，在限制條件狀態(tài)空間的控制下，隨機選取法有時能夠抽取出一組令用戶滿意的試題。只不過由于它隨機選取試題的范圍太大，無法確定目前條件下哪些區(qū)域能夠抽取合適的試題，反而可能 ……（未完，全文共3675字，當前只顯示885字，請閱讀下面提示信息。收藏遺傳算法在試題組卷中的應用）

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