改進(jìn)遺傳算法在智能組卷系統(tǒng)中的應(yīng)用研討

李澤河　張德剛　李建平　曹俊豪

摘 要：在線(xiàn)無(wú)紙化測(cè)試是現(xiàn)今流行的測(cè)試方式，無(wú)紙考試日漸替換了傳統(tǒng)模式下的筆試并獲取了更廣的認(rèn)同。設(shè)計(jì)考試配備的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不可缺失組卷步驟，如何組卷關(guān)乎測(cè)試得出的精準(zhǔn)性。組卷系統(tǒng)提升了智能性，采納改進(jìn)得出的新式遺傳算法以此來(lái)自動(dòng)調(diào)配組卷。智能水準(zhǔn)更高的組卷應(yīng)能便于自動(dòng)調(diào)配試題，完善了原有的系統(tǒng)性能。對(duì)于此，解析了智能組卷可選的改進(jìn)遺傳算法，結(jié)合實(shí)情探析了更合適的應(yīng)用思路。

關(guān)鍵詞：改進(jìn)遺傳算法 智能化組卷系統(tǒng) 具體應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2016）03（b）-0013-02

網(wǎng)絡(luò)考試日漸滲透于多樣領(lǐng)域，新式背景下的無(wú)紙測(cè)試便利了常規(guī)的考試。網(wǎng)絡(luò)考試不可脫離設(shè)計(jì)步驟內(nèi)的組卷，選取的組卷方式關(guān)系到隨機(jī)抽調(diào)的試卷質(zhì)量，也關(guān)乎網(wǎng)絡(luò)考試表現(xiàn)出來(lái)的智能性水準(zhǔn)。操作組卷問(wèn)題時(shí)，先要擬定可查驗(yàn)的必要參數(shù)并采納合適的變換算法。設(shè)計(jì)并選取最相宜的組卷算法應(yīng)能整合多樣的內(nèi)外要素，例如妥善設(shè)定題型配比、劃分多層次的試卷分值、設(shè)定最佳的測(cè)試時(shí)段。組卷算法常見(jiàn)回溯試探及隨機(jī)抽調(diào)的兩類(lèi)方法，組卷應(yīng)能吻合真實(shí)的能力層次[1]。相比來(lái)看，改進(jìn)遺傳算法更注重于化解組卷步驟中的智能性難題，獲取了凸顯的組卷應(yīng)用實(shí)效。

1 根本的算法機(jī)理

1.1 遺傳算法的內(nèi)涵

遺傳算法含有如下的根本原理：若群體沒(méi)能獲取最佳解，或者沒(méi)能獲取最近似的解，那么不可繼續(xù)后續(xù)的個(gè)體進(jìn)化。在遺傳算法中，個(gè)體表現(xiàn)出來(lái)的本身特性不可超越前一代；與此同時(shí)，個(gè)體彼此也是很近似的。在這種狀態(tài)下，算法將很難予以維系且快速終止。借助設(shè)定好的算法流程，局部可獲取最佳解答，然而全局并不可獲取這種最優(yōu)解答。針對(duì)于智能組卷，應(yīng)能采納最合適的遺傳算法。常規(guī)狀態(tài)下的算法可分成擬定遺傳編碼、操作選擇性的算法、擬定適應(yīng)度數(shù)。經(jīng)過(guò)對(duì)比可得：相比于生物遺傳學(xué)，遺傳算法更契合了智能組卷依循的流程。為此，有必要詳盡辨析遺傳算法內(nèi)含的多步驟，確保常態(tài)的組卷可被落實(shí)[2]。

1.2 智能組卷中的算法價(jià)值

面對(duì)規(guī)模較大的常規(guī)考試可選更高層次智能性的閱卷及組卷，借助微機(jī)以便于組卷。從現(xiàn)存題庫(kù)中，采納自動(dòng)的多步驟篩選了最適宜的若干題型；經(jīng)過(guò)自動(dòng)生成，得出合格的卷面?，F(xiàn)今教學(xué)及測(cè)試范圍內(nèi)都可選取智能化組卷，新式組卷替換了常用手動(dòng)的組卷并顯現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)。這是由于，傳統(tǒng)步驟內(nèi)的手動(dòng)組卷消耗掉的精力時(shí)間都是較多的，組卷缺失了便捷性及更高的靈活性并且減低了應(yīng)有的組卷效率。智能性的微機(jī)組卷可協(xié)助節(jié)省時(shí)間，用戶(hù)即可擁有更多用作備考的充足時(shí)間，在根本上提升了平常授課的質(zhì)量。

計(jì)算機(jī)輔助下的組卷應(yīng)能優(yōu)選遺傳算法，這種算法凸顯了獨(dú)有的新優(yōu)勢(shì)。遺傳算法有著更優(yōu)的魯棒性及便捷性，可并行內(nèi)在的各類(lèi)算法并用作化解繁雜的多樣難題。遺傳算法依循了隨機(jī)搜索，模擬得出自然狀態(tài)下的遺傳機(jī)理以便于搜索最適宜的某一解答[3]。在自然界中，這類(lèi)算法模擬了交叉及變異、物種的選擇等，各次的篩選中都應(yīng)預(yù)留有待選取的解答。依照給定的規(guī)則，從現(xiàn)存的多種群范圍內(nèi)篩選了最優(yōu)的個(gè)體。運(yùn)用交叉變異，遺傳算法獲取了新種群，這樣即可尋找期待中的最優(yōu)解答。

考試系統(tǒng)不可缺失智能組卷，遺傳算法輔助狀態(tài)下的智能組卷被歸入必備的部分。在最大范圍內(nèi)，智能組卷縮減了命題總量且杜絕了潛在的人為偏差。若擬定了多樣約束要件下的某一復(fù)雜條件，則遺傳算法憑借于染色體編碼、尋找遺傳算子、尋找適應(yīng)度函數(shù)這些路徑即可快速確保最優(yōu)的組卷質(zhì)量。這樣做，在根本上提快了日常組卷的速率，組合得出的試卷也可覆蓋著更廣的知識(shí)范圍。此外，智能組卷也避免了多次反復(fù)同種的知識(shí)點(diǎn)，新式算法被確認(rèn)為有效的。

2 改進(jìn)得到的新遺傳算法

（1）設(shè)計(jì)得到算法配備的編碼。運(yùn)行狀態(tài)下的微機(jī)可辨析的編碼都為二進(jìn)制，遺傳算法也應(yīng)吻合給定的這種格式。編制二進(jìn)制特定的編碼時(shí)，要選取搭配的染色體。借助實(shí)數(shù)編碼，還可選取多樣的途徑用作編碼。新式技術(shù)下的編碼算法可分成多類(lèi)，提升了根本的編碼速度。針對(duì)于智能組卷，恰當(dāng)編碼應(yīng)能確保更高層次內(nèi)的智能化。二進(jìn)制可選簡(jiǎn)易的編碼步驟，變異及交叉性的操作都更為便捷。然而，這種編碼運(yùn)算也將耗費(fèi)更多存儲(chǔ)性的內(nèi)在空間，缺失了表述時(shí)的精準(zhǔn)性。遇有約束性的復(fù)雜難題，二進(jìn)制編碼也將顯現(xiàn)獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)[4]。

（2）要明確合適的適用度數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)被融匯于算法范圍內(nèi)，要選取適應(yīng)度的函數(shù)，這種前提下才可設(shè)置關(guān)鍵性的智能組卷手段。代表著適應(yīng)度的數(shù)值應(yīng)為進(jìn)化步驟中的函數(shù)，這種數(shù)值對(duì)應(yīng)著給出來(lái)的設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)。運(yùn)用這種標(biāo)準(zhǔn)，有序區(qū)分了質(zhì)量不同的個(gè)體。若確定了最佳的適應(yīng)度函數(shù)，即可精準(zhǔn)辨別優(yōu)劣不同的多樣個(gè)體。這樣做，也防控了過(guò)早淘汰某一個(gè)體或較快的擴(kuò)散，抑制早熟并維持了多樣形態(tài)的個(gè)體種群[5]。

（3）選取某一組卷要素，估算得出它匹配的權(quán)值并設(shè)定可選的區(qū)間。設(shè)置估算權(quán)值，這種數(shù)值代表著綜合性的收斂誤差。詳細(xì)來(lái)看，可分成如下次序的多部分運(yùn)算：知識(shí)點(diǎn)匹配的分值、章節(jié)占有的分值、測(cè)試的總難度、各類(lèi)題型及設(shè)置的總分、試卷反映出來(lái)的水準(zhǔn)及實(shí)力、答卷耗費(fèi)的總時(shí)間及運(yùn)算量。每組因素都匹配于綜合性的組卷誤差，誤差程度等于初期統(tǒng)計(jì)得出的平均比值。為強(qiáng)化適應(yīng)度且便于后續(xù)運(yùn)算，還要增設(shè)指數(shù)函數(shù)配備的底數(shù)。

3 智能組卷中的改進(jìn)算法運(yùn)用

每種系統(tǒng)都匹配了自帶的指標(biāo)體系，在構(gòu)建起來(lái)的現(xiàn)存體系內(nèi)匯聚了多樣的內(nèi)在指標(biāo)。針對(duì)各個(gè)參數(shù)，系統(tǒng)都設(shè)定了對(duì)應(yīng)著的角色且表述某一性能。構(gòu)建各類(lèi)的指標(biāo)，都可服務(wù)于綜合范圍內(nèi)的智能組卷。優(yōu)化各類(lèi)的指標(biāo)，從根本入手創(chuàng)設(shè)了最優(yōu)的智能性組卷體系。改進(jìn)遺傳算法可用作日常的設(shè)計(jì)考試中，智能化新式的組卷更增添了自動(dòng)性，這樣構(gòu)建起來(lái)的組卷系統(tǒng)才會(huì)擁有實(shí)用及安全的綜合效能[6]。為了確保安全，在智能系統(tǒng)架構(gòu)內(nèi)應(yīng)能綁定地址，增設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的服務(wù)器以便于預(yù)留備份。數(shù)據(jù)都要經(jīng)由加密，獲取綜合狀態(tài)下的最佳系統(tǒng)實(shí)效。實(shí)際上，設(shè)置指標(biāo)并沒(méi)能依循給出來(lái)的固有模式，詳細(xì)來(lái)看改進(jìn)后得到的遺傳算法可適用于如下的智能組卷。

3.1 設(shè)置體系架構(gòu)

組卷采納的智能化路徑創(chuàng)設(shè)了新式的體系架構(gòu)，可分為功能層、數(shù)據(jù)層及配備的表示層。從功能視角看，智能系統(tǒng)要吻合多樣的自身性能，例如維護(hù)試卷、抽調(diào)各類(lèi)的測(cè)試題、管理考試系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)得出各科目特定的分值。針對(duì)于系統(tǒng)設(shè)置，改進(jìn)遺傳算法創(chuàng)設(shè)了可抽取的試題庫(kù)并增設(shè)了抽調(diào)試題的來(lái)源。依照登陸狀態(tài)下的學(xué)生分?jǐn)?shù)，隨時(shí)查看變更的測(cè)試信息。等到測(cè)試終結(jié)，系統(tǒng)還應(yīng)錄入自動(dòng)性的各科目分?jǐn)?shù)。后續(xù)的評(píng)分時(shí)，閱卷模塊留存下來(lái)的各科目分值都將顯現(xiàn)于屏幕，可供教師查閱。登陸查詢(xún)系統(tǒng)，學(xué)生也可查出精準(zhǔn)的測(cè)試分?jǐn)?shù)。

3.2 細(xì)化的系統(tǒng)層次

改進(jìn)遺傳算法首要設(shè)置了精準(zhǔn)的系統(tǒng)編碼，即染色體編碼。若要求解某一難題，先要經(jīng)過(guò)選定的這種步驟。染色體配備了本身的編碼，映射可得空間性的代碼串而后構(gòu)建了細(xì)化的各試卷部分。各個(gè)試卷都匹配了本身特有的染色體，題號(hào)關(guān)聯(lián)著基因配備的編碼。各類(lèi)測(cè)試題都被歸入細(xì)化的不同組別，統(tǒng)一放置了同樣的題型。在這之后，依照分段歸納得出的染色體序列以便于生成，確?？傮w范圍內(nèi)的各個(gè)題型都含有等同的總數(shù)。依照給出來(lái)的比值以便于調(diào)控后續(xù)各步驟。通常來(lái)看，試卷要含有主觀(guān)性的、客觀(guān)性的兩類(lèi)題目[7]。

在選擇操作中，應(yīng)能優(yōu)選適宜的某些個(gè)體而后進(jìn)到擬定的選擇步驟內(nèi)。針對(duì)于改進(jìn)算法，通?？蛇x輪盤(pán)賭這類(lèi)步驟。從現(xiàn)存群體范圍內(nèi)，典型的抽取算法應(yīng)能抽出最合適放置的某些個(gè)體。篩選優(yōu)質(zhì)的這些個(gè)體，復(fù)制得出下一代配備的模板。交叉操作是指：依照給定的概率，隨機(jī)變更染色體內(nèi)含的某些基因。在這樣做之后，應(yīng)能獲取增設(shè)的新染色體。交叉概率影響著遺傳算法表現(xiàn)出來(lái)的真實(shí)性能，也影響到波動(dòng)頻率。此外，變異操作應(yīng)能搜索組卷的全局，更改了某些方位的染色體基因。

3.3 擬定的指標(biāo)體系

詳細(xì)來(lái)看，智能組卷配備了若干的指標(biāo)，例如所屬章節(jié)、抽調(diào)的題型、試卷涵蓋的知識(shí)點(diǎn)。依照劃定的不同需要，題型可分成填空及選擇、概念類(lèi)的題目、簡(jiǎn)答及解析題目、應(yīng)用性的綜合題型。在給定的題庫(kù)之內(nèi)，題型及歸屬的章節(jié)彼此是緊密關(guān)聯(lián)的，二者也是對(duì)應(yīng)的。知識(shí)點(diǎn)是側(cè)重考核的要點(diǎn)，它反映著大綱給出來(lái)的總體要求[8]。

真正命題時(shí)，試卷難度關(guān)乎選出來(lái)的測(cè)試對(duì)象。此外，針對(duì)于授課進(jìn)展的不同階段也應(yīng)配備不同難度的卷面。待測(cè)群體面對(duì)了多變狀態(tài)下的考試環(huán)境，多樣要素都表現(xiàn)出某一影響。確定難度系數(shù)應(yīng)選取客觀(guān)及科學(xué)的新方式，結(jié)合積累得出的經(jīng)驗(yàn)以便于劃分多層次的難易程度。

4 結(jié)語(yǔ)

遺傳算法相比來(lái)看擁有更強(qiáng)的本身優(yōu)勢(shì)，同時(shí)修補(bǔ)了常規(guī)算法潛在的各類(lèi)弊病。改進(jìn)之后新式的這類(lèi)算法整合了設(shè)計(jì)編碼、設(shè)計(jì)變異及交叉的算子、調(diào)配函數(shù)的適應(yīng)值等。遺傳算法增添了自適應(yīng)的新特性，仿真測(cè)試得出智能組卷最佳的實(shí)效。在數(shù)據(jù)挖掘中，遺傳算法更是常用的。大數(shù)據(jù)狀態(tài)下，物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算被融匯于更廣的數(shù)據(jù)挖掘且獲取了更優(yōu)的成效。未來(lái)的實(shí)踐中，智能組卷系統(tǒng)還可推廣采納遺傳算法，改進(jìn)原先的組卷方式以此來(lái)適應(yīng)多樣的被測(cè)試人員。

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