《题库智能组卷系统》组卷功能说明教师用户可以利用系统提供的智能出卷、标准化出卷、搜索出卷、知识点题数出卷、知识点题分出卷共五种方式进行出卷。为了使生成的试卷更适合用户的要求，系统还提供了手工调整试卷功能。试卷生成后如果没有达到教师期望的目的，还可以在“试卷修改”页面中，进行手工试卷调整，包括试题添加、删除、更换，试题顺序调整，题型顺序调整和试题题分修改等多种手工修改试卷方式。 1.智能出卷 智能出卷的基本思路是在用户提出的较为模糊和较少要求的情况下，高度智能化地生成满意的试卷。 智能出卷分四个步骤，下面将具体介绍其操作。 第1步设置试卷参数 鼠标点击“智能出卷”按钮，进入到智能出卷，如图1-1所示。 【说明】：“试卷名称”是试卷的标题，默认为“未命名智能试卷”，可以重新命名，也可以在试卷生成后再修改名称，但是试卷名称不得为空。 “试卷总分”默认为100分，可以修改，总分可以限制在10～300分。 “出卷份数”表示系统支持同时生成多份试卷。 “难易比例”，试题库中每道题都有难度系数指标，难度系数即试题的失分率，分为易(0－25)、中(30－55)、难(60－100)三个等级。试卷默认的易中难比例为5：3：2，此比例可根据老师的教学要求自行调整。 图1-1 第2步选择试题范围
如图1-2所示：首先选择教材，然后在“选择考试范围”栏中选择考试的范围，“全部内容”中显示了本教材中所有试题范围，用鼠标点击“＋”图标，可以打开下面的章节的具体内容，在用鼠标点击“+”图标可以继续点开下面的内容。然后用鼠标点击要选择内容前的图标，被选择的内容前的选择框变为。选择范围确定后，点击下一步，进入下一步的设置。 图1-2 第3步确定题型题分 如图1-3，页面中显示了每个题型中拥有的试题数量。在“出卷总分设置”框中添加各题型分数，使“目前输入的试题总分”与“试卷要求总分”相同后，点击下方的“完成”按钮，开始出卷。 【注】：不同学科看到的题型列表和题型对应的总题数会不同；即使同一学科内，选择不同的选题范围和试卷参数，也可能会有不同的题型和总试题数。当试题总数量等于零时，将不显示相应题型。
yj1.m ：简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值 0.2)*10sin()(+=x x x f π，∈x [-1, 2] 选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9， 最大遗传代数为25 译码矩阵结构：?????????? ??????? ???? ?=ubin lbin scale code ub lb len FieldD 译码矩阵说明： len – 包含在Chrom 中的每个子串的长度，注意sum(len)=length(Chrom)； lb 、ub – 行向量，分别指明每个变量使用的上界和下界； code – 二进制行向量，指明子串是怎样编码的，code(i)=1为标准二进制编码， code(i)=0则为格雷编码； scale – 二进制行向量，指明每个子串是否使用对数或算术刻度，scale(i)=0为算术 刻度，scale(i)=1则为对数刻度； lbin 、ubin – 二进制行向量，指明表示范围中是否包含每个边界，选择lbin=0或 ubin=0，表示从范围中去掉边界；lbin=1或ubin=1则表示范围中包含边界； 注：增加第22行：variable=bs2rv(Chrom, FieldD);否则提示第26行plot(variable(I), Y, 'bo'); 中variable(I)越界 yj2.m ：目标函数是De Jong 函数，是一个连续、凸起的单峰函数，它的M 文件objfun1包含在GA 工具箱软件中，De Jong 函数的表达式为： ∑ == n i i x x f 1 2 )(， 512512≤≤-i x 这里n 是定义问题维数的一个值，本例中选取n=20，求解 )(min x f ，程序主要变量： NIND （个体的数量）：＝40； MAXGEN （最大遗传代数）：=500； NV AR （变量维数）：=20； PRECI （每个变量使用多少位来表示）：=20； GGAP （代沟）：=0.9 注：函数objfun1.m 中switch 改为switch1，否则提示出错，因为switch 为matlab 保留字，下同！ yj3.m ：多元多峰函数的优化实例，Shubert 函数表达式如下，求)(min x f 【shubert.m 】
一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
批量上传模板使用说明 一、什么是标签？ 1.标签是提供程序自动识别、提取试题的指定字符串，中间不能加空格等其他字符，且各个标签之间的内容要换行隔开，请参看文档后面的示例。 2.必有标签有：【题文】【答案】【详解】【结束】4个，并且顺序固定。 3.【答案】标签后面的内容，用来做客观题的标准答案，程序只提取“纯文本”无格式内容（最多200字符），非纯文本格式或多于200字符的答案请放入【详解】标签。 4.Word模版提供插入标签的快捷工具栏和快捷键，对应关系是： 【题文】F5【答案】F6【详解】F7【结束】F8格式检查F9 二、关于试题的题号： 试题的题号是不需要的，若有也请放在【题文】标签之外(之前)，那样程序就不会提取它；程序会在处理完毕后，按照试题在word中出现的先后顺序重新安排题号。 三、试题录入的细节注意事项： 1.必须先安装题库智能组卷系统中的试卷排版插件，在word中使用其中的标签项（手动 输入的标签符号题库系统不识别），试卷排版插件可以在题库首页下载。 2.试题的文字格式以“宋体五号字黑色”为标准。 3.段落缩进以及行距最好使用Word的默认值。 4.插入图片、绘图等对象时要注意元素的位置要及试题位置对应，环绕方式请使用“嵌入型”。 5插入公式请使用Word自带的公式编辑器进行编辑。 6.不要使用任何域代码的内容（包括各种自动编号、项目符号）。 7.不要使用网页不支持的显示格式（比如加点字、带圈字、加框字、下波浪线、双下划线等）。 8.试题标签加完以后请使用“格式检查”进行检测，格式检查可以检测出的题目才可以导入题库中。 9.导入的试题文档需为.doc格式，word2007保存的.docx格式文档不能被识别。
《基于遗传算法的智能组卷策略的研究》综述 姓名刘春晓 学号 2015216104 专业计算机技术 班级 3班 天津大学计算机科学与技术学院 2016年 6 月
基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述 摘要随着计算机技术的日益发展和成熟，手工组卷已经不能满足现代的教学要求，组卷智能化在提高教学质量方面发挥着很重要的作用。文章对组卷策略进行了梳理，对比和总结，主要介绍了遗传算法的优点，从遗传算法的基本流程、编码方式、适应度函数和遗传算子方面进行了归纳。接着分析了目前智能组卷策略研究的不足和挑战，最后总结了未来的研究设想。 关键词智能组卷；遗传算法；适应度函数；遗传算子 1引言 在计算机技术发展飞速的今天，计算机应用已经慢慢的渗透到人类生活的方方面面，计算机的辅助教学功能也逐渐得到大家的重视。传统的手工组卷受到人为因素的干扰，导致考试的效率低下，组卷智能化已经成为不可或缺的一项研究。 近几年，智能优化算法倍受人们关注，如人工神经网络、遗传算法，为解决复杂问题提供了新的方法，并在诸多领域取得了成功。组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题，针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高等缺点。 智能组卷算法在计算机辅导教学过程中之所以受到重视，是因为它把人工智能技术运用到了组卷中，能够智能的设计试卷的结构和内容，包括试卷的难易度，知识点，题型和题量等，使生成的试卷质量比较高。 遗传算法（Genetic Algorithm ,GA）基于达尔文的进化论和孟德尔的自然遗传学说,是通过模拟遗传选择和自然淘汰的生活进化的随机搜索和全局优化算法（张建国 2009：1）。由于该算法有智能的搜索技术和收敛性质，可以较好的满足智能组卷的要求。所以本系统选用遗传算法作为组卷算法，以试题章节、试题数量、试题知识点、试题题型、试题难度分布、试题曝光度、覆盖度、试题分数分配等约束为组卷条件，使试卷有更好的区分度。 基于遗传算法的智能组卷系统实现了组卷智能化，优化了其他组卷算法的不足，使教学更加自动化和公平化，提高了组卷效率。 2研究现状分析 在系统开发之前，应该首先选择适合本系统的组卷算法，组卷算法的选取对试卷的质量影响颇大。只有相对好的算法才能提高组卷的效率和成功率。组卷实质上就是在复杂的约束条件下的多目标求最优解的问题，保证试卷能够满足教学要求。随着计算机技术和人工智能理论的飞速发展，各种组卷策略层出不穷，选择适合的算法对系统运行有极其重要的作用。分析各种组卷算法的优缺点，找到最优的组卷算法是该系统开发的任务之一。这里我们就现阶段组卷算法进行分析和总结。 现阶段比较成熟的组卷算法有随机选取法、回溯试探法和遗传算法。随机选取法生成的试题重复率较高，难以达到预期效果。回溯试探法是一种有条件的深度优化法，对于状态类型和题量较小的题库系统而言，组卷成功率高，但占用内
人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。 【实验原理】 遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化， 如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来 越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学 的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。 【实验原理】 遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化， 如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来 越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学 的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
在线考试评测解决方案
1. 系统概述 智能出卷评测系统是针对中小学题高升学率、增加学生知识面的需求，结合INTERNET 和多媒体技术定制的一套系统。它经过五千多所学校使用，在实践中取得了很好的效果；教师可以通过它题供的海量的静、动态学科试题资源库和智能的出卷系统轻松的作出针对不同教学目的的各类试题，以满足教学要求。智能出卷评测系统分为"智能出卷系统"和"在线考试评测系统" 。 智能出卷的基本思路是要在老师题出的较为模糊的和较少要求的情况下高度智能化地生成满意的试卷。 网络考试评测系统是通过网上进行考试和作业的结果，智能检测出学生知识点薄弱的地方，并通过计算机智能的手段对其加以辅导。 智能出卷的基本思路是要在用户题出的较为模糊的和较少要求的情况下高度智能化地生成满意的试卷。智能出卷的习题来源--题库也不是一成不变的，新版的"龙教智囊智能出卷系统" 附带的题库中，一些不符合新教材的题目被换掉，增加了许多新的更灵活的以及近期各大考中用到的好题，这都是龙教智囊公司的老师们辛勤劳动的结果，相信一定会对学校的教学工作有帮助。 智能出卷题供了符合教师习惯的抽取整卷、智能出卷、专业出卷、知识点题分出卷，知识点题数出卷，输入题号出卷和搜索组卷多种方式，特别是操作起来很容易，实现了出卷智能化、自动化。新版智能出卷系统还新增了试题浏览功能、增强了查看、检索试题分布功能、试卷模板功能（如有期中考试及期末考试及选拔考试等）、套卷功能（就是已经组好的卷子，如历年高考试题集及一些其它比较好的套卷）、混合组卷功能、英语听力题的语音功能、试卷处理、权限管理、留有题目升级的接口(以后通过更新的数据包即可扩充题量)、题库加密、WORD排版功能、对组卷的算法进行再一次的优化。对新增加的题库的结构进行转化，使其能够被目前智能出卷所使用。 2．系统架构
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B], 如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverO ps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega 的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm'] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect'] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
WORD格式 人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。【实验原理】 遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
【 实】 ：已知f(x)=x*sin(x)+1，x[0,2],求f(x)的最大值和最小值。 数据结构： structpoptype { doublegene[length];//染色体 doublerealnumber;//对应的实数x doublefitness;//适应度 doublerfitness;//相对适应度 doublecfitness;//累计适应度 }; structpoptypepopulation[popsize+1];//最后一位存放max/min structpoptypenewpopulation[popsize+1];// 染色体编码： x [ 因此 ，染色体由2 3位字节的二进制矢X 与二进）2之 间的映射如下： 22 i bb......bb2x '; 222102i i010 xx' 2 23 21 适应度函数： 由于要求f (x )的最值,所以适应 度函数即可为f (x )。但为了确保每个个体都有被选中的可能性，因此需要将所有适应为大于0的值。因此，设计 求最大值的适应度函数如下： eval max f(x)5xsinx6; 将最小化为求-f(x)的最大值，同理，设计最小值的适应度函数如下： evalfxxx min()5sin4; 种群大小： 本50，再进行种群初始化。 实验参数： 主要有迭代数，交叉概率，变异概率这三个参数。一般交叉概率在0.6-0.9范围内， 变异概率在0.01-0.1范主要代码如下： voidinitialize()//种群初始化 { srand(time(NULL));
本技术提供了一种智能组卷考试系统，系统，包括用户终端和网络侧服务器；网络侧服务器，包括题库模块，存储考试题目，并根据考试题目对应的知识点类型，将考试题目分别存储于知识点类型对应的题库存储单元中；用户终端，接收用户传输的组卷规则信息，并向网络侧服务器传输；网络侧服务器，还包括智能组卷模块；智能组卷模块，根据用户终端传输的组卷规则信息从题库模块中抽取考试题目组成考试试卷，并将考试试卷向用户终端传输；用户终端，还接收用户基于考试试卷的作答信息，并将作答信息向网络侧服务器传输；网络侧服务器，还包括判卷模块；判卷模块，对用户终端传输的作答信息进行批阅，获取考试成绩，并将考试成绩向用户终端传输。 权利要求书 1.一种智能组卷考试系统，其特征在于，所述系统，包括用户终端和网络侧服务器，其中， 所述网络侧服务器，包括题库模块；所述题库模块，用于存储考试题目，并根据所述考试题目对应的知识点类型，将所述考试题目分别存储于所述知识点类型对应的题库存储单元中； 所述用户终端，用于接收用户传输的组卷规则信息，并将所述组卷规则信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括智能组卷模块；所述智能组卷模块，用于根据所述用户终端传输的所述组卷规则信息从所述题库模块中抽取所述考试题目组成考试试卷，并将所述考试试卷向所述用户终端传输； 所述用户终端，还用于接收用户基于所述考试试卷的作答信息，并将所述作答信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括判卷模块；所述判卷模块，用于对所述用户终端传输的所述作答信息进行批阅，获取考试成绩，并将所述考试成绩向所述用户终端传输。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述组卷规则信息，包括所述考试题目的数量、题目类型、难易程度以及知识点类型中的一种或多种； 所述用户终端，包括智能手机、平板电脑或者个人电脑中的一种或多种。 3.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述系统，还包括教师端； 所述教师端，用于对所述网络侧服务器的所述存储模块中的考试题目进行增加、删除、修改或者查询。 4.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述用户终端，还用于记录用户基于所述考试试卷作答所耗费的答题时间信息，并将所述答题时间信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括成绩分析模块；所述成绩分析模块，用于接收所述判卷模块获取的所述考试成绩，并根据所述考试成绩和所述答题时间信息分析用户对所述考试题目对应的知识的掌握情况。 5.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述网络侧服务器，还包括试卷存储模块和试题分析模块； 所述试卷存储模块，用于存储所述智能组卷模块获取的所述考试试卷、所述用户终端传输的所述作答信息和所述判卷模块传输的所述作答信息对应的所述考试成绩；
第9章怎样研究算法:遗传算法示例 1、P类问题、NP类问题、NPC类问题是计算机科学领域关于可求解性可计算性很重要的概念。关于P、NP和NPC类问题，回答下列问题。 (1)下列说法不正确的是_____。 (A) P类问题是计算机可以在有限时间内能够求解的问题； (B) NP类问题是计算机可以在有限时间内能够验证“解”的正确性的问题； (C) NPC类问题是对问题的每一个可能解，计算机都可以在有限时间内验证“解”的正确性的问题，被称为NP完全问题； (D)上述说法有不正确的； 答案：D 解释： 本题考核P类问题、NP类问题、NPC类问题的概念。 P类问题指计算机可以在有限时间内求解的问题，(A)正确；NP类问题指虽然在多项式时间内难于求解但不难判断给定一个解的正确性问题，(B)正确；NPC问题指NP问题的所有可能答案都可以在多项式时间内进行正确与否的验算，称为NP-Complete问题，(C)正确；(A)(B)(C)都正确，所以(D)错误。 具体内容请参考第九章视频之“可求解与难求解问题”以及第九章课件。 (2)可解性问题是指能够找到多项式时间复杂性算法进行求解的问题，难解性问题是指找不到多项式时间复杂性算法进行求解的问题。下列说法不正确的是_____。 (A) P类问题是可解性问题，NP类问题是难解性问题。 (B) NP类问题不一定是难解性问题，因为P类问题也一定是NP类问题； (C) NP类问题不确定是否是P类问题，但NPC类问题一定是难解性问题； (D)上述说法有不正确的； 答案：A 解释： 本题考核对可解性问题和难解性问题概念的理解。 P类问题指计算机可以在有限时间内求解的问题，所以是可解性问题；NP类问题指虽然在多项式时间内难于求解但不难判断给定一个解的正确性问题，但P类问题是NP类问题的一个子集，所以NP类问题不一定是难解性问题；NPC问题指NP问题的所有可能答案都可以在多项式时间
遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法
实用标准文档 《题库智能组卷系统》组卷功能说明教师用户可以利用系统提供的智能出卷、标准化出卷、搜索出卷、知识点题数出卷、知识点题分出卷共 五种方式进行出卷。为了使生成的试卷更适合用户的要求，系统还提供了手工调整试卷功能。试卷生成后如果没有达到教师期望的目的，还可以在“试卷修改”页面中，进行手工试卷调整，包括试题添加、删除、更换，试题顺序调整，题型顺序调整和试题题分修改等多种手工修改试卷方式。 1.智能出卷 智能出卷的基本思路是在用户提出的较为模糊和较少要求的情况下，高度智能化地生成满意的试卷。 智能出卷分四个步骤，下面将具体介绍其操作。 第1步设置试卷参数 鼠标点击“智能出卷”按钮，进入到智能出卷，如图1-1所示。 【说明】：“试卷名称”是试卷的标题，默认为“未命名智能试卷”，可以重新命名，也可以在试卷生成 后再修改名称，但是试卷名称不得为空。 “试卷总分”默认为 100分，可以修改，总分可以限制在10?300分。 “出卷份数”表示系统支持同时生成多份试卷。 “难易比例”，试题库中每道题都有难度系数指标，难度系数即试题的失分率，分为易(0 - 25)、中(30 —55)、难(60 — 100)三个等级。试卷默认的易中难比例为5: 3: 2，此比例可根据老师的教学要求自行调整。 沖teazher 当前包胥：百页-A出巷中尤一》智能出巻当前学阀：高屮数羊C虫击矣檸学斜) 11诡■诫播於融］2連；＞值&怕?禺确定期到■号| ■覚成出欄
图1-1
第2步选择试题范围 如图1-2所示：首先选择教材，然后在“选择考试范围”栏中选择考试的范围，“全部内容”中显示了 本教材中所有试题范围，用鼠标点击“ + ”图标，可以打开下面的章节的具体内容，在用鼠标点击“+”图标可以继续点开下面的内容。然后用鼠标点击要选择内容前的图标，被选择的内容前的选择框变为。选择范围确定后，点击下一步，进入下一步的设置。 軒？CMdwr 当前位詈:首旨- > 出卷中卄一> 智^出雜当前钢:鬲中轍学｛门击甫村学科） I 丫9?传??致12遶操试层范.Fsitwg 丁出創帼■ —1 选捧教材：|苏撤版（新课标）”. 选握考谥范固:曰厂苏教版t、 自厂必修丄 ? □必術2 @匚必修耳 F M厂必修4 li匚必悔宫 i厂世修1-1 1±|厂选修 +厂选<2-1 田厂选修 & 1~ 选^2-3 田厂选惟4 1匚何逋闕选讲 tb厂选修矩阵号強拱 i+i厂选修47坐耘柬肩参数方程 田厂选^4-5耳等式选讲 图1-2 第3步确定题型题分 如图1-3，页面中显示了每个题型中拥有的试题数量。在“出卷总分设置”框中添加各题型分数，使“目 前输入的试题总分”与“试卷要求总分”相同后，点击下方的“完成”按钮，开始出卷。 【注】：不同学科看到的题型列表和题型对应的总题数会不同；即使同一学科内，选择不同的选题范围 和试卷参数，也可能会有不同的题型和总试题数。当试题总数量等于零时，将不显示相应题型。
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群 % Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值 % FUN - 目标函数 % LB - 自变量下限 % UB - 自变量上限 % eranum - 种群的代数,取100--1000(默认200) % popsize - 每一代种群的规模；此可取50--200(默认100) % pcross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8) % pmutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1) % pInversion - 倒位概率,一般取0.05－0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编 %码,option(2)设定求解精度(默认1e-4) % % ------------------------------------------------------------------------ T1=clock; if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误,请重新输入(LB 《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展 一、《人工智能》课程学习体会 1．课程学习历程 这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。 在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。 课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。 2．课程学习体会与感悟 学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。 另一个方面则是，人工智能的应用领域非常之多，诸如机器学习，专家系统等，每一部分都是可以单独拿出来作为深入学习的方向的。因此，现在的学习，只是对人工智能有了一个初步的了解，想要入门还需要学习更多的内容，还需要投入更多的时间。 二、遗传算法在最优化问题的应用与发展 1.遗传算法简述 目录 _ 一、遗产算法的由来 (2) 二、遗传算法的国内外研究现状 (3) 三、遗传算法的特点 (5) 四、遗传算法的流程 (7) 五、遗传算法实例 (12) 六、遗传算法编程 (17) 七、总结 ......... 错误!未定义书签。附录一：运行程序.. (19) 遗传算法基本理论与实例 一、遗产算法的由来 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。20世纪40年代以来，科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学和人工系统的新思想、新方法。很多学者对关于从生物进化和遗传的激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统研究的计算技术——生物进化系统的计算模型，以及模拟进化过程的算法进行了长期的开拓性的探索和研究。John H.Holland教授及其学生首先提出的遗传算法就是一个重要的发展方向。 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学说。按照达尔文的进化论，地球上的每一物种从诞生开始就进入了漫长的进化历程。生物种群从低级、简单的类型逐渐发展成为高级复杂的类型。各种生物要生存下去及必须进行生存斗争，包括同一种群内部的斗争、不同种群之间的斗争，以及生物与自然界无机环境之间的斗争。具有较强生存能力的生物个体容易存活下来，并有较多的机会产生后代；具有较低生存能力的个体则被淘汰，或者产生后代的机会越来越少。，直至消亡。达尔文把这一过程和现象叫做“自然选择，适者生存”。按照孟德尔和摩根的遗传学理论，遗传物质是作为一种指令密码封装在每个细胞中，并以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样，通过基因杂交和突变可以产生对环境适应性强的后代。经过优胜劣汰的自然选择，适应度值高的基因结构就得以保存下来，从而逐渐形成了经典的遗传学染色体理论，揭示了遗传和变异的 论文 题目：遗传算法应用 院系：计算机工程系 专业：网络工程 班级学号：112055126 学生姓名：崔小杰 2014年10月23日 内容摘要 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。 遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。 本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法（Otsu法）以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。 关键词：图像分割，遗传算法，阈值分割 目录 第一章绪论 .................................................. - 1 - 第二章遗传算法概述 ........................................ . - 1 - 2.1遗传算法的研究历史....................................... - 1 - 2.2生物背景................................................. - 2 - 2.3遗传算法的基本思想....................................... - 2 - 2.4遗传算法的几个概念....................................... - 2 - 2.4.1适应度函数......................................... - 2 - 2.4.2遗传算法最常用的算子............................... - 3 - 2.5遗传算法运算的基本流程 (4) 第三章图像分割的现状 ........................................ - 4 - 3.1图像分割简介............................................. - 4 - 3.2图像分割方法............................................. - 5 - 3.2.1基于边缘检测的分割 (6) 3.2.2基于区域的分割..................................... - 5 - 3.2.3边缘与区域相结合的分割............................. - 5 - 3.3阈值选取................................................. - 6 - 第四章基于新的遗传算法的图像分割 ............................ - 6 - 4.1混沌遗传算法............................................. - 6 - 4.2量子遗传算法............................................. - 6 - 4.3免疫遗传算法............................................. - 6 - 结论 ........................................................... - 7 - 参考文献: ...................................................... - 7 -人工智能导论学习体会及遗传算法应用
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