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    智能組卷系統(tǒng)的研究

    2014-10-27 16:33:57李可欣
    無(wú)線互聯(lián)科技 2014年9期
    關(guān)鍵詞:小生境遺傳算法

    李可欣

    摘 要:本文研究智能組卷系統(tǒng),針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法極易未成熟收斂和后期搜索效率低的情況,引入小生境技術(shù),提出優(yōu)化的混合遺傳算法,改進(jìn)了組卷策略等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法在全局搜索性能和收斂速度上有顯著提高。

    關(guān)鍵詞:智能組卷;遺傳算法;小生境

    1 引言

    目前,教育也面臨著現(xiàn)代化和智能化[1]。基于網(wǎng)絡(luò)的考試充分利用了網(wǎng)絡(luò)無(wú)限廣闊的空間,可以隨時(shí)隨地對(duì)學(xué)生進(jìn)行考試,試卷由系統(tǒng)從題庫(kù)中隨機(jī)抽取產(chǎn)生,因而有效的避免了考試作弊和試題泄露等問(wèn)題的發(fā)生,保障了考試的公平性和安全性[2]。因此,智能組卷系統(tǒng)研究是一項(xiàng)具有非常重要意義的實(shí)際課題。

    2 研究現(xiàn)狀

    隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,特別是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日新月異,信息處理技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等新技術(shù)為考試系統(tǒng)的發(fā)展提供了新動(dòng)力。

    然而,現(xiàn)有組卷系統(tǒng)常采用隨機(jī)選取法、回溯試探法和遺傳算法等[3]。前兩者耗時(shí)長(zhǎng),組卷成功率低;而遺傳算法GA(Genetic Algorithms)[4]雖然是一種全局優(yōu)化搜索算法,但容易陷入局部最優(yōu),產(chǎn)生早熟現(xiàn)象。遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足智能考試取代傳統(tǒng)筆試的要求。

    3 優(yōu)化的組卷算法

    3.1 算法描述

    優(yōu)化的混合遺傳算法是在遺傳算法的基礎(chǔ)上,引入了小生境算法的思想,改進(jìn)了自適應(yīng)交叉和變異算子。算法步驟如下:

    Step1 隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)個(gè)體組成初始種群,設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t=1,求出每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度 。

    Step2 按照個(gè)體適應(yīng)度值進(jìn)行排序,并計(jì)算出各個(gè)個(gè)體的被選概率 。

    Step3 選擇。選擇N個(gè)子個(gè)體的種群 。

    Step4 交叉。用自適應(yīng)交叉運(yùn)算對(duì)種群 進(jìn)行操作,得到 。

    Step5 變異。用自適應(yīng)變異運(yùn)算對(duì)種群 進(jìn)行操作,得到 。

    Step6 對(duì)新一代種群適應(yīng)度值 進(jìn)行計(jì)算。

    Step7 進(jìn)行小生境淘汰運(yùn)算。求出 中每?jī)蓚€(gè)個(gè)體bi和bj之間的海明距離,得種群 。

    Step8 終止條件判斷。如果現(xiàn)階段不滿足終止條件,將 作為新的一代群體 ,轉(zhuǎn)Step3;若滿足終止條件,則輸出結(jié)果,算法結(jié)束。

    3.2 優(yōu)化選擇算子

    設(shè)父代種群 個(gè)體的適應(yīng)度為 ,子代群體初始為 ,則具體選擇算子的過(guò)程為:

    ⑴將父代群體X中所有個(gè)體的適應(yīng)度的總和計(jì)算出來(lái)。

    ⑵計(jì)算出所有個(gè)體的被選概率。

    ⑶采用多輪輪盤賭選擇種群。

    ⑷對(duì)所有被選擇的個(gè)體進(jìn)行存儲(chǔ)。然后返回。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為了驗(yàn)證改進(jìn)的混合遺傳算法的可行性和有效性,以《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》為例,針對(duì)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課題庫(kù),按照上述思想用就java語(yǔ)言編制了程序,進(jìn)行組卷試驗(yàn)。

    我們將遺傳算法和優(yōu)化的混合遺傳算法通過(guò)進(jìn)化相同代數(shù),比較兩種算法產(chǎn)生的最優(yōu)解的適應(yīng)度值。取進(jìn)化代數(shù)為10、20、50、100、200,小生境半徑取0.5,運(yùn)行后,如下表1所示:

    由上表對(duì)比可看出:傳統(tǒng)的遺傳算法,在早期便可獲得次優(yōu)解,在后代中存在大量的局部最優(yōu)的近親子孫,很難有有意義的新個(gè)體產(chǎn)生。而優(yōu)化的混合遺傳算法采用了自適應(yīng)調(diào)整交叉和變異算子技術(shù)后,函數(shù)的收斂速度明顯加快,獲得的解更優(yōu)。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    智能組卷系統(tǒng)涉及到合理的軟件架構(gòu)、綜合全面的組卷規(guī)則和強(qiáng)大的組卷算法,本考試系統(tǒng)在湖南工學(xué)院試運(yùn)行的過(guò)程中,為計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課相關(guān)內(nèi)容的的練習(xí)和考試都帶來(lái)了很多便利之處,取得了良好的效果,并且大幅度提高了學(xué)生計(jì)算機(jī)等級(jí)考試的過(guò)級(jí)率。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]陳磊.通用考試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).計(jì)算機(jī)工程,2007,17(2):140~143.

    [2]楊永斌.網(wǎng)絡(luò)智能試題庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)研究.計(jì)算機(jī)科學(xué),2007,12(8):296~298.

    [3]陳友文.一種改進(jìn)選擇算子和基于小生境的算法.計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程, 2009,6(236):21~24.

    [4]Dirk Krafzig,Karl Banke.Enterprise SOA:Service-Oriented Architecture Best Practices.Prentice Hall PTR,2004:21~23.

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