社会考试评卷人分组的多目标优化模型：模糊满意度与遗传算法应用

本文主要探讨了社会考试试卷评阅人员的优化分组问题，这是一个具有实际意义的问题，因为高效的阅卷过程对教育考试的公正性和效率至关重要。作者针对这一问题构建了一个多目标非线性0-1整数规划模型，该模型旨在同时最小化阅卷差错率和最大化阅卷速度，这两个目标是对立且重要的，需要在满足公平性和效率之间寻找平衡。 首先，论文提出了一个关键的优化模型，通过将阅卷质量（以差错率衡量）和效率（以速度衡量）作为两个独立的目标进行考虑。在实际操作中，这意味着需要在减少错误率（确保评分准确性）和加快阅卷进度（节省时间和资源）之间找到最佳组合。这涉及到复杂的战略决策，因为快速阅卷可能会导致粗心大意，而过于严谨则可能降低处理速度。 为了处理这两个目标之间的冲突，作者创新地采用了模糊满意度的多目标加权和方法。这种方法允许根据不同情况灵活调整每个目标的重要性权重，根据实际情况调整阅卷质量与速度的权衡。通过模糊数学的理论，模糊满意度能够量化人们对不同目标满意程度的理解，使得决策更加主观且适应性强。 在解决策略上，作者设计并开发了一种遗传算法，这种算法是模拟自然选择和遗传机制的优化工具。他们采用序列编码和PMX交叉等技术，以提高算法的搜索效率和解空间的探索能力。遗传算法通过迭代的方式，不断筛选和改进候选解，最终找到一个在多个目标之间达到满意折衷的阅卷人员分组方案。 通过对大量源于实际考试案例的计算验证，研究者证明了提出的多目标优化模型和遗传算法在解决社会考试评卷人分组问题上的有效性。结果显示，这种方法能够在实际应用中实现较高的阅卷质量和效率，满足考试组织者和考生的需求。 这篇论文不仅提供了理论模型，还展示了在实际场景中如何通过数学优化手段和技术工具来解决复杂的社会考试阅卷问题，为考试管理提供了科学的决策支持。这对于提升教育资源分配效率、确保考试公正性以及优化教育资源配置具有重要意义。