智能考试系统研究：自适应遗传算法在智能组卷中的应用

"基于自适应遗传算法的智能考试系统研究" 智能考试系统是信息化教育领域的一个重要组成部分，它利用计算机技术自动化处理考试的各个环节，如出题、组卷、评分等，旨在提高教育效率和考试质量。近年来，随着计算机网络技术的飞速发展，智能考试系统的研究变得日益重要。该系统能够减轻教师的工作负担，通过智能化的方式生成高质量的试卷，增加考试的科学性和公平性。 本研究由中南大学的袁鑫攀在其硕士论文中展开，指导教师为张祖平，专业为计算机应用技术。研究的核心内容聚焦于智能组卷算法，特别是基于自适应遗传算法的应用。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，因其全局搜索性、随机性、良好的编码方式和并行性，在解决多目标约束优化问题时表现出优势。在组卷问题中，需要综合考虑试题的难度、知识点覆盖、题型分布等多个因素，这些都构成了一个复杂的优化问题。 论文分析了智能组卷的具体需求，构建了相应的理论模型，并针对遗传算法可能出现的“早熟收敛”问题，即算法过早达到局部最优而忽视全局最优的情况，提出了动态参数自适应调整策略。这种策略能根据算法运行状态动态调整遗传操作参数，从而改善算法性能，避免早熟收敛，实现更优的组卷结果。同时，为防止试题重复出现，系统设计了一套解决方案，有效防止了雷同试卷的生成。 在系统实现层面，论文详细阐述了基于.NET平台的B/S（Browser/Server）模式的多层架构设计，采用ASP.NET技术进行前端开发，结合SQL SERVER数据库进行数据存储和管理。这种架构允许用户通过浏览器访问考试系统，方便远程教育和在线考试的实施。 实验结果显示，自适应遗传算法在智能组卷中的应用具有较高的精度，所构建的考试系统具有良好的实用性和稳定性。整个研究工作以深圳电子技术学校高中数学远程教育项目为实际背景，提供了理论研究与实际应用相结合的案例，证明了所提出的智能考试系统设计方案的有效性。 关键词：试题库，组卷算法，自适应遗传算法，算法优化 这篇硕士论文不仅探讨了智能考试系统的理论框架，还深入研究了实际应用中的关键技术，对于推动智能考试系统的发展和优化具有重要的参考价值。通过自适应遗传算法的运用，该系统在提高组卷质量、保证考试公正性方面取得了显著成效，进一步验证了遗传算法在解决复杂优化问题上的潜力。