改进小生境遗传算法在自适应组卷系统中的应用

"基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统 (2013年) - 自然科学 论文" 本文主要探讨了如何利用改进的小生境遗传算法来优化传统的组卷系统，以提高组卷效率和质量。遗传算法在解决多目标优化问题时表现出色，但传统方法存在收敛速度慢和组卷质量不高的问题。针对这些问题，作者提出了一种新的自适应组卷系统。 首先，该系统采用适应度值较高的初始种群生成方法，根据组卷约束的权重比来选取初始试题。这种方法旨在确保初始种群的质量，为后续的优化过程打下坚实基础。 接着，系统对选择策略进行了优化，引入了小生境预选机制。小生境概念来源于生物进化理论，它有助于保持种群的多样性，防止算法在早期就陷入局部最优，避免过早收敛。通过这种方式，算法可以更有效地探索搜索空间。 然后，针对组卷的特殊性，文中改进了交叉算子和变异算子。这两个遗传操作在适应度函数的指导下动态调整，以适应种群进化的不同阶段。交叉概率和变异概率的自适应调整能够使算法在保持探索性和局部优化之间找到平衡。 在若干次迭代后，当满足特定终止条件时，系统将自适应地生成目标试卷。实验结果表明，改进后的遗传算法在收敛速度和组卷质量方面都明显优于传统的简单遗传算法。 关键词涵盖了组卷算法、遗传算法、小生境以及自适应，这表明该研究专注于如何通过引入生物进化策略，优化在线考试系统的组卷过程，以提升试卷的质量和生成效率。文章对于理解遗传算法在复杂优化问题中的应用，特别是在教育领域的自动组卷系统设计，提供了有价值的理论支持和实践指导。