基于Agent技术的智能题库系统的研究与设计

发布时间：2017-08-03 02:25

  本文关键词：基于Agent技术的智能题库系统的研究与设计

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【摘要】： 随着计算机技术的飞速发展，现代教育思想和教学手段的不断变革，计算机 辅助的题库系统越来越受到重视。题库系统是保证考试或测验题目具有较高质 量、保持水平稳定、更好地达到欲测目的的重要手段。近几年来，随着人工智能 和网络技术在教育领域应用的深入，题库系统出现了新的需求，开发具有智能性， 并能适应网络分布式应用的题库系统是目前的发展趋势。 Agent技术是人工智能技术和网络技术发展的必然结果，并且逐渐成为解决 复杂、动态、分布式智能应用的一种新的计算手段。许多专家信心十足地称： Agent技术将成为21世纪软件技术发展的又一次革命。 本文根据计算机题库系统的应用特点，运用智能软件技术，，提出一个基于 Agent技术的智能题库系统(BAIS)的设计方案，讨论了系统的构架和工作流程， 特别是系统中的Agent层次结构，并对系统实现的关键技术和主要算法进行了描 述和分析。主要做了以下的工作： 第一，介绍智能题库系统的概念和结构，分析已有智能题库系统的主要问题， 引入Agent技术，提出开发基于Agent技术的智能题库系统(BAIS)的设计思想。 第二，采用面向Agent的分析和建模方法，来开发和设计基于Agent技术的智 能题库系统(BAIS)，给出了一个完整题库系统的构架，工作流程和各个Agent 的内部结构，设计了基于XML的Agent通信语言XACL。 第三，分析了BAIS的核心问题一组卷问题，介绍了遗传算法的基本思想，给 出了基于Agent技术的遗传算法来解决组卷问题，并开发系统进行验证。 本文一共分为五章，共三大部分。第一、二章主要介绍相关的技术背景和理 论；第三、四章是本文的主体，详细介绍基于Agent技术的智能题库系统的研究 和设计；第五章是结束部分，给出本文的总结和进一步研究的展望。
【关键词】：Agent 智能题库系统 人工智能 组卷算法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：TP399
【目录】：

• 中文摘要2-4
• 目录4-6
• 1． 绪论6-12
• 1． 1． 计算机题库系统6-8
• 1． 1． 1． 概念6-7
• 1． 1． 2． 结构7
• 1． 1． 3． 现状和发展趋势7-8
• 1． 2． 智能题库系统8-10
• 1． 2． 1． 概念8-9
• 1． 2． 2． 系统结构9-10
• 1． 2． 3． 基于Agent的智能题库系统（BAIS）10
• 1． 3． 本文内容10-12
• 2． 相关理论和技术12-23
• 2． 1． 考试学理论12-14
• 2． 1． 1． 衡量试卷质量的指标12
• 2． 1． 2． 衡量试题质量的基本指标12-13
• 2． 1． 3． 编制试题和试卷的基本要求13-14
• 2． 2． AGENT技术14-20
• 2． 2． 1． 概述14-15
• 2． 2． 2． 定义15-16
• 2． 2． 3． 分类16-17
• 2． 2． 4． 多Agent系统17-18
• 2． 2． 5． 基于Agent技术的优点18-20
• 2． 3． 面向AGENT方法20-23
• 2． 3． 1． 面向Agent的思想与目标20
• 2． 3． 2． 面向Agent的分析20-23
• 3． 基于AGENT技术的智能题库系统（BAIS）的设计23-41
• 3． 1． 系统结构23-24
• 3． 2． 工作流程24-28
• 3． 2． 1． 系统安全控制流程24-25
• 3． 2． 2． 学生工作流程25-26
• 3． 2． 3． 教师工作流程26-28
• 3． 2． 4． 决策Agent工作流程28
• 3． 3． AGENT层次结构28-29
• 3． 4． 各AGENT构造29-38
• 3． 4． 1． 学生Agent30-32
• 3． 4． 2． 教师Agent32-37
• 3． 4． 3． 系统Agent37-38
• 3． 5． AGENT通信38-41
• 3． 5． 1． XACL的层次结构38
• 3． 5． 2． 元模型38-41
• 4． BAIS关键算法的实现41-57
• 4． 1． 组卷策略分析41-44
• 4． 1． 1． 教师组卷心理分析41-42
• 4． 1． 2． 组卷的约束条件42
• 4． 1． 3． 组卷问题的数学模型42-43
• 4． 1． 4． 基本的组卷思想43-44
• 4． 2． 试题库的组织44-46
• 4． 2． 1． 题库组织的考虑44-45
• 4． 2． 2． 题库的字段45-46
• 4． 3． 基于AGENT技术的遗传算法46-52
• 4． 3． 1． 遗传算法的基本思想46-47
• 4． 3． 2． 引入Agent技术改造遗传算法47-48
• 4． 3． 3． BAIS组卷算法的设计48-52
• 4． 4． BAIS组卷算法的实现52-55
• 4． 4． 1． 开发环境52-53
• 4． 4． 2． 操作流程简介53-54
• 4． 4． 3． 算法的结果验证54-55
• 4． 5． 相关算法比较55-57
• 4． 5． 1． 随机线性规则的组卷算法55
• 4． 5． 2． 一般遗传组卷算法55-56
• 4． 5． 3． 几种算法的比较56-57
• 5． 总结和展望57-58
• 参考文献58-60
• 致谢60

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 王丽彬;何琴;万秀文;梁涛;;试卷评价指标与自动组卷算法研究[J];智能计算机与应用;2011年06期

2 王鸽,孙忠林,王玫,姚晓玲;基于Agent的数据仓库模型在试题库中的应用[J];福建电脑;2005年08期

3 范鹏程;徐晓艳;;计算机辅助测试中自动组卷技术研究[J];考试周刊;2012年56期

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2 李幸;基于MAS的离子反应试题绝对难度研究[D];南京师范大学;2011年

3 丁一琦;基于Agent的农村数字化学习平台研究与实践[D];浙江工业大学;2011年

4 朱莹;基于WEB技术的考试系统的研究与实现[D];电子科技大学;2008年

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6 俞益飞;基于网络的数控技术智能考核系统[D];南昌大学;2006年

7 李良;基于RBAC和遗传算法的题库系统的设计与实现[D];苏州大学;2005年

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本文编号：612295