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《畢業(yè)論文---試卷自動(dòng)生成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、試卷自動(dòng)生成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)摘要隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和智能優(yōu)化算法研究的深入，組卷系統(tǒng)的研究正被越來越多的專家學(xué)者所注意。它不僅涉及到組卷數(shù)學(xué)模型建立的問題，而且還包括相應(yīng)組卷算法的研究。組卷問題是一個(gè)在一定約束條件下的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法求解十分困難，自動(dòng)組卷的效率和質(zhì)量完全取決于試題庫(kù)的設(shè)計(jì)以及組卷算法的設(shè)計(jì)。因此如何設(shè)計(jì)一個(gè)算法從試題庫(kù)中既快又好地抽出一組最符合考試要求的試題，并基于此實(shí)現(xiàn)智能組卷系統(tǒng)，是本文的研究目的。遺傳算法(GeneticAlgorithm)是一種模擬大自然生物進(jìn)化過程的智能算法，它以其簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)、全局
2、尋找以及不受搜索空間限制性條件約束等特點(diǎn)而備受關(guān)注。遺傳算法的群體搜索策略為多目標(biāo)優(yōu)化提供了非常合適的解決方案，因此將其應(yīng)用于組卷問題能取得良好的效果。本文為實(shí)現(xiàn)試卷自動(dòng)生成系統(tǒng)，從教育測(cè)量學(xué)、人工智能、軟件工程等領(lǐng)域出發(fā)，基于改進(jìn)遺傳算實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)組卷算法，建立了試卷自動(dòng)生成系統(tǒng)，驗(yàn)證了該算法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：遺傳算法，自動(dòng)組卷，數(shù)學(xué)模型，目標(biāo)約束2DESIGNANDIMPLEMEMTATIONOFTESTPAPERAUTOMATICGENERATINGSYSTEMABSTRACTWiththedevelopmentofcomputertech
3、nologyandintelligentin-depthstudyofoptimizationalgorithm,theresearchofautomaticgeneratingtestpapersystemisbeingpaidattentiontobymoreandmoreexpertsandscholars.Itnotonlyreferstotheestablishmentoftestpapergeneratingmathematicalmodel,butalsoincludestheresearchofcorrespondingalgorith
4、ms.Thetestpaperauto-generatingisanoptimizedproblemtomulti-objectiveparameterwithacertainconstraints.Theoptimizationisimplementedverydifficultybytraditionalmathematicalmethods.Theefficiencyandqualityofautomaticgeneratingtestpaperisabsolutelydeterminedbythedesignoftestquestionsdat
5、abaseandcorrespondingautomaticgeneratingtestpaperalgorithm.Sohowtodesignaalgorithmtoselectagroupoftestquestionsmostmatchingtherequirementsofexaminationeffectivelyandefficiently,whilebasingonittorealizetheintelligenttestpapergeneratingsystem,whichisthepurposeofthispaper.Previousp
6、apergeneratingalgorithmsaremostlybasedonrandomselectivestrategyandrecall-teststrategy.Theformeriseasytorealizewith2hightimecomplexity,thelatteroccupieshighspacecomplexitywhiletotalquestionnumberiscomparativelylarge,neitherhastheintelligence.GeneticAlgorithm(GA)isanintelligentalg
7、orithm,whichsimulatesthenaturalprocessofbiologicalevolution.Itisbeingpaidmoreandmoreattentiontowiththecharacteristicsofsimple,strongrobustness,globalsearchandunfetteredbytherestrictiveconditionsofsearchspace.ThepopulationsearchstrategyinGAprovidesaverysuitablesolutionformulti-ob
8、jectiveoptimization,soapplyingittotheissueoftes
