智能组卷新方法：层次分析法与人工鱼群算法的结合

"这篇论文提出了一种新的智能组卷方法，结合了层次分析方法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和人工鱼群算法，旨在解决现有智能组卷方法在满足考核需求上的不足。该方法考虑了包括试卷总分、考试时间、章节分数、知识点分数、题型分数、能力层次分数、试卷难度和试卷区分度在内的多个关键因素，构建了一个多目标、多约束的组卷模型。通过层次分析方法，确定了各个组卷目标的权重，然后采用线性加权求和将多目标问题简化为单目标优化问题。最后，运用改进版的人工鱼群算法来求解这个模型，从而得出最优的组卷方案。这种方法不仅适用于生成单套试卷，也适应于生成多套试卷的需求。文中还对这种方法的优缺点及未来的发展趋势进行了探讨。该研究得到了湖南省社会科学基金和湖南农业大学相关项目的资助，由几位研究智能算法的学者共同完成。" 该研究的主要知识点包括： 1. 智能组卷：智能组卷是计算机辅助教育和计算机辅助测验领域的一个重要组成部分，它通过自动化的方式生成符合特定标准和要求的试卷，以提高教育评估的效率和质量。 2. 层次分析方法（AHP）：AHP是一种定性和定量相结合的决策分析工具，用于处理复杂的问题，通过比较不同因素间的相对重要性来确定权重，适用于多目标、多因素决策。 3. 人工鱼群算法：这是一种模拟自然界中鱼类群体行为的优化算法，通过模拟鱼群寻找食物的过程，寻找问题的最优解。在此研究中，用于求解组卷模型的优化问题。 4. 多目标、多约束组卷模型：模型综合考虑了考核的多个方面，如试卷的结构、难度、区分度等，形成一个复杂的优化问题。 5. 权重确定：AHP帮助确定了组卷目标的相对重要性，为后续的单目标优化提供依据。 6. 线性加权求和：通过将多目标转化为单目标，用各目标的权重与其实现程度相乘再求和，简化了优化问题。 7. 改进的人工鱼群算法：对原始的鱼群算法进行优化，以更有效地搜索最优组卷方案，提高了算法的收敛速度和解的质量。 8. 单套与多套组卷：提出的组卷方法可以灵活应用于生成单一或批量的试卷，适应不同的教学需求。 9. 方法优缺点与发展趋势：论文讨论了新方法的优势（如综合考虑多种因素、自动化程度高等）、不足（可能涉及计算复杂性、参数调整等）以及未来可能的研究方向。 该研究对于提升教育评估的智能化水平，优化考试设计，以及推动相关算法在教育领域的应用具有重要意义。