基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现

发布时间：2017-12-05 00:00

  本文关键词：基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现

  更多相关文章： 自动组卷 遗传算法 早熟 收敛

【摘要】：针对传统的组卷算法组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高的问题,本文提出结合BP算法对遗传算法中遗传因子进行学习训练,提高染色体的适应度,采用目标试卷的题数进行实数编码替代传统的二进制编码方式,对染色体长度进行优化,解决传统遗传算法出现早熟、收敛慢的现象。利用优化的遗传算法设计并实现一个自动组卷系统。论文的主要研究内容有:(1)对传统的遗传算法在组卷应用中出现过早收敛于局部最优解的早熟问题,采用将染色体编码与BP算法权值调整的学习训练相结合的方法,改进传统算法的染色体编码方式及BP算法的学习训练等内容,成功实现了一种可以迅速搜索最优解的优化遗传算法IGA。(2)针对遗传算法容易陷入局部最小点的弊端而造成组卷速度慢的问题,利用BP算法的全局寻优能力,即通过BP算法的学习得到正确的集合实例,提取合理的染色体,减少迭代次数的方法,缩短染色体基因数,优化染色体长度,提高了组卷算法的速度。同时,结合咸阳职业技术学院《计算机应用基础》课程教学任务和考试的要求,将优化的遗传算法应用到《计算机应用基础》课程自动组卷系统中。(3)根据组卷系统的需求,本文构建了各用户角色的业务模型,采用UML完成了用例描述和系统建模与设计。在前期需求和数据分析基础上,完成了系统功能模型、数据库ER图;实现了用户角色信息管理、章节管理、知识点管理、题型管理、试卷管理、试卷比对和自动组卷等核心功能。(4)基于Java EE Eclipse 4.4+JDK 1.7,采用MySQL5.5数据库系统,实现了一个B/S架构的基于IGA的自动组卷系统。结果表明,该系统能快速高效地实现自动组卷功能。
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP3-4;TP18

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本文编号：1252800