遗传算法驱动的试题库智能组卷优化策略

本文主要探讨了遗传算法在试题库智能组卷中的应用，由作者张伦，专业背景为信息与计算科学，在指导教师王景明，一位具有讲师专业技术职务的专家的指导下完成。论文以智能命题思想为出发点，详细介绍了遗传算法如何在这一领域发挥作用。 首先，章节一介绍了智能命题的不同方法，包括随机选取法，通过随机选择试题构建试卷；回溯试探法，通过反复尝试调整组合来优化试卷结构；以及遗传算法，一种模仿生物进化过程的优化算法，其核心在于通过编码、适应值函数和遗传算子来搜索最优解。遗传算法通过编码将试题表示为基因型，通过适应值函数评估个体（即试卷）的质量，通过选择、交叉和变异等操作进行种群更新，以期望找到更优的组卷方案。 在组卷的数学模型部分，作者着重讨论了试卷构建的约束条件，如试题难度均衡、知识点覆盖等，以及如何将其转化为数学模型进行求解。通过这些模型，遗传算法能够确保试卷满足教育学和心理学的原则，提高试卷的科学性和有效性。 接下来的章节深入探讨了遗传算法的改进策略。编码改进旨在提高算法的效率，可能包括更有效的编码方式，如二进制编码或变长编码。模拟小生境技术改进选择算子，通过引入局部搜索机制，可以在保持全局搜索的同时增强局部优化的能力。自适应的杂交算子和变异算子则可以根据当前问题的特性动态调整操作，进一步提升算法的针对性。 在实际应用部分，论文涉及控制参数的设置，这是影响算法性能的关键因素。局部修正机制用于在搜索过程中对部分结果进行微调，以提高试卷的满意度。同时，也指出了尚未解决的问题，如如何处理大规模试题库和复杂组卷需求下的挑战。 最后，作者概述了智能组卷系统的实现流程，包括参数设定、组卷前的兼容性检测，以及算法的实际运行步骤。通过这些步骤，遗传算法在试题库智能组卷中的作用得以具体展现，为教育考试系统的智能化提供了一种有效工具。 这篇论文不仅深入解析了遗传算法在试题库智能组卷中的原理和应用，还展示了如何结合改进策略以优化算法性能，并为实际教育场景中的智能组卷提供了实用的解决方案。