自适应快速并行遗传算法在自动组卷中的应用研究

"这篇论文研究了基于改进遗传算法的快速自动组卷算法，结合了粗粒度并行遗传算法和自适应技术，旨在解决现有试题管理系统在试卷生成时的速度和质量问题。研究者通过优化编码方案、遗传策略、适应度函数、交叉变异算子以及自适应度值函数，设计出一种能自适应调整种群迁移的快速并行遗传算法。实验结果显示，该算法在自动组卷中表现出高效率和成功率，具有良好的通用性，适合作为智能快速自动组卷的解决方案。" 本文主要探讨的是如何改进现有的试题管理系统，特别是在自动组卷这一关键环节。传统的试题管理系统可能面临生成试卷的速度慢和质量不高的问题。针对这些问题，作者提出了一种创新的方法，即结合粗粒度并行遗传算法和自适应技术来优化组卷过程。 首先，论文介绍了粗粒度并行遗传算法。这种算法的特点在于将大问题分解为若干个较小的独立子问题，通过并行处理这些子问题来提高计算效率。在试题组卷场景中，这意味着可以同时处理多个子任务，如选择不同科目、难度或类型的试题，以加快组卷速度。 其次，论文提出了自适应调整种群迁移的策略。种群迁移是遗传算法中的一种重要机制，通过不断调整种群的迁移率，可以保持种群的多样性，避免过早收敛到局部最优解。自适应度值函数的选择对于优化算法性能至关重要，它决定了个体的优劣，从而指导算法的搜索方向。 在设计组卷算法的过程中，作者关注了几个关键因素的优化。其中包括试题库的编码方案，这关系到如何有效地表示和操作试题信息；遗传策略，例如选择、交叉和变异操作，这些决定了算法的进化过程；适应度函数的优化，它直接影响到算法找到高质量解的能力；以及交叉变异算子的选择，这是影响算法搜索效率的关键。 仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。通过对比试验，证明了提出的算法在自动组卷的效率和成功率上都有显著提升，而且算法的通用性良好，意味着它可以适应不同的试题库和组卷需求。 这篇论文提出的快速自动组卷算法基于改进的遗传算法，通过并行计算和自适应策略，解决了传统组卷算法的效率和质量问题。其研究成果对提升试题管理系统的性能和智能化水平具有积极意义，对于教育信息化领域尤其是在线教育平台的试题生成系统有着重要的参考价值。