改进遗传算法提升智能组卷效率

"《改进遗传算法在智能组卷中的应用》一文主要探讨了如何优化传统组卷算法在智能教育领域的问题。智能组卷作为一项多约束目标的组合优化任务，面临着传统方法如随机选取法和回溯试探法的局限性。随机选取法虽然快速但难以保证组卷质量，回溯试探法则虽能提高组卷成功率但效率较低且存储需求大。针对这些问题，作者提出了一个改进的遗传算法。 遗传算法，如简单遗传算法(SGA)，作为一种生物进化过程的模拟优化工具，因其易于实现、适应性强和全局搜索特性而被广泛应用于智能组卷。然而，SGA存在早熟收敛和局部优化不足的问题。本文作者对SGA的编码方式、适应度函数设计以及遗传操作进行了创新性改进，旨在解决这些问题，提高算法的收敛速度和整体性能。 文章构建了一个数学模型，明确了智能组卷的多约束性质，这些约束包括试题类型、分值、难度系数、教学章节关联和考试时间估计等。具体来说，每个试题由多个属性决定，而组卷的过程就是寻找满足所有这些约束条件的最佳组合，这本质上是一个复杂的优化问题。 通过改进遗传算法，作者试图提高组卷的效率，使得生成的试卷更符合用户设定的标准，同时减少算法的局限性。实验结果显示，这种改进后的遗传算法在保持良好全局搜索能力的同时，有效地避免了早熟收敛，从而提高了智能组卷的质量和速度，显示出更好的实用性和实际应用价值。这一研究对于优化教育考试系统的自动组卷功能具有重要意义，为教育科技领域的个性化教育提供了新的解决方案。"