改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
随着教育信息化的发展，智能化的组卷系统成为了一种趋势。

传统的组卷方法主要依赖人工设计和填写，在时间和效率上存在一定的难度。

为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统。

首先，本系统采用的是遗传算法。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。

它通过模拟自然进化过程，在解空间中搜索最优解。

遗传算法比较适合解决组合优化问题，具有全局最优的特点。

其次，为了加速遗传算法的搜索速度，本文提出了一种新的改进遗传算法。

相比于传统的遗传算法，改进遗传算法加入了种群大小的控制策略、交叉策略改进、变异策略改进和适应度函数的改进等多种措施。

其中，适应度函数改进是最为关键的措施，通过修改适应度函数的计算方法，将其与用户需求以及试卷难度控制相结合，可以有效提升系统的搜索效率和组卷质量。

最后，本系统还加入了人机交互的功能，在用户提交试卷需求之前，系统会对题库中的题目进行智能筛选和排序，供用户进行选择；用户选择完成后系统会自动为用户生成试卷，并根据用户的反馈对试卷进行调整和优化。

总之，本文提出的基于改进遗传算法的智能组卷系统，不仅可以根据用户需求产生高效、高质量的试卷，而且可以从全局角度考虑试卷的构成和难度，具有一定的创新性和实用性。

遗传算法在高校题库组卷系统的研究【摘要】本文通过分析智能组卷的目标要求，建立了智能组卷系统的数学模型，并提出了一种改进型遗传算法的新的智能组卷葬法。

通过引入两个不同的选择策略，不同的变异算子，进一步提高了智能组卷算法的效率和性能。

【关键词】智能组卷数学模型遗传算法1 引言在教育领域中，考试是评价学生所学知识和能力的一种重要手段，它是目前一种普遍的进行教育评测的手段，通过它可以用来检查教师在教学过程中的水品以及教学效果。

就目前的很多的考试来说，在考试过程的很多的有关考试的争论都没有停止过，社会上反应也是越来越大，从某种意义上对这种传统的考核学生的方式造成了一定的冲击，它某种程度上的不科学的考试手段降低了考试的效率和信任度。

2 遗传算法遗传算法（SGA），它是通过将选择、交叉和变异这三种基本遗传算子作用于群体，生成新的一代，如此多次迭代，最终得到问题近似最优解。

SGA可以定义为一个8元组。

其中各符号的意义为：：染色体的编码方案，采取固定长度的二进制编码串，：个体适应度函数，与问题有关，：初始群体，采用随机的方法产生，：群体规模，：选择算子，：交叉算子，：变异算子，：算法终止的条件。

遗传算法的设计涵盖到在很多的方面，在编码方案、评价函数、遗传因子、种群规模等方面。

3 题库组卷模型数学模型描述目前，组卷数学模型的有两种方式：一种是加权模型，另一种是偏差求和方法。

加权模型。

前面所述智能组卷是一个多约束条件下的求解问题组合，由于求解的方式比较多，所以求解问题的方式也比较多，求解得到的结果也不太好确定。

基于上述原因，我们可以借助加权模型来给组卷问题建模。

代表目标函数，为组卷对第i个约束条件赋予的权重，表示为第个约束条件的函数值。

代表约束条件的个数。

值越大就表示被满足的程度也越大。

从可以看出，通过该函数求出的最值来得到问题的近似最优解，符合实际的组卷需求，解决了组卷失败的主要原因是由于约束条件过多的问题，从而提高了题库智能组卷的效率。

基于改进型遗传算法的组卷系统设计研究摘要：传统人工考试模式相比于网络考试系统来说欠缺公平与合理性，不能充分考察学生的学习能力和知识掌握程度，因此要借助网络技术的力量来设计自主组卷系统，完成网上考试系统的改革和创新任务。

在深入分析试题库结构和遗传算法的基础上，研究了两者之间的契合处，通过对遗传算法的改进来推出符合组卷策略的考试系统，完成对题型、题量、曝光度、知识点等多方面考核内容的平衡，使基于改进型遗传算法的组卷系统能真正运用于高校实际教学工作中。

关键词：网络考试系统；改进型遗传算法；组卷系统0、引言现代网络技术的迅猛发展推动了网上考试系统的改革，以往人工出卷的方式已经逐渐被淘汰，使用电子技术来组卷的模式日益成熟，成为各大院校广泛使用的方式之一。

自主组卷系统充分考虑了试题库的结构问题，避免了传统人工考试中极易出现的知识点堆积、难度失衡、曝光度过大等问题，秉承公平公正的出题原则，使得自动生成的试卷质量过关、难易适宜。

遗传算法作为一类传统运算方式，在各个领域均有涉及与应用，为了更好地提高出题速度、保证出题质量，对遗传算法进行改进并将其运用在教育领域具有极强的可行性，通过随机选择合适的题库来得出最优解，使得组卷模块下的每个项目都如序进行。

改进型遗传算法保持了传统模式中的优势之处，同时针对组卷工作进行了研究和改进，使最终推出的模式能符合出题要求，完成对组卷系统的设计和实现。

1、试题库结构整个组卷系统由试题库和组卷算法组成，试题库作为可以实际看到的部分而存在，对其结构的安排也要体现公平性、合理性，帮助组卷算法更快速、流畅地解决问题。

网络考试中使用的试题库要置于考试范围之内，让学生有所准备、有所发挥，充分考察考试系统的合理性、可行性。

试卷上的每个题目都应该按照出题标准和相应比例进行斟酌和考虑，使其符合相应的属性指标。

从题型和知识点上要考虑学科的范围和轻重点，选择难度和区分度合适的类型，使试题的曝光度和内容都能有效地考察学生的学习情况。

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计随着教育信息化的发展，智能组卷系统在教育领域得到了广泛的应用。

智能组卷系统通过算法来实现自动组卷，不仅提高了教学效率，还减轻了教师的工作负担。

目前，智能组卷系统主要是基于遗传算法来进行设计的，但是传统的遗传算法在组卷过程中存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、计算时间长等。

为了提高智能组卷系统的效果，本文提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。

本文对传统遗传算法进行了改进。

传统遗传算法是通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解的过程。

但是在组卷过程中，题目的难易程度和相关性对习题的质量有较大影响。

本文引入了自适应的选择策略和突变策略，提高了算法的搜索能力。

具体来说，在选择过程中，本文使用了轮盘赌选择算法，并按照题目的难度和相关性来赋予题目不同的适应度值，使得难度高且相关性低的题目具有更小的被选中概率。

在突变策略上，本文引入了随机权重调整算法，通过调整题目在个体中的权重来实现题目的变异，使得个体的多样性更加丰富，增加了搜索空间。

本文设计了智能组卷系统的框架。

智能组卷系统由数据预处理、知识库构建、个体生成、适应度评估、选择、交叉、变异等模块组成。

数据预处理模块用于对原始试题数据进行清洗和格式化处理，减少噪声和冗余信息。

知识库构建模块用于构建试题的知识图谱，提取出试题的知识点和关联关系，为后续操作提供基础。

个体生成模块根据知识库和试题库中的试题信息生成初始的组卷个体。

适应度评估模块对每个个体进行评估，计算其适应度值。

选择模块采用自适应选择算法对个体进行选择，并生成下一代个体。

交叉模块通过交叉操作，将选择出的个体进行配对，生成新的个体。

变异模块对新生成的个体进行变异操作，增加个体的多样性。

经过多代的迭代，系统将得到一组优质的试卷。

本文进行了实验评估。

本文选取了一组试题数据集进行实验，通过对比传统遗传算法和改进遗传算法的组卷效果，验证了改进算法的有效性。

结果表明，改进算法具有更好的搜索能力和优化效果，能够生成质量更高的试卷。

选择算子：复制优秀模式 交叉算子：模式重组（搜索解空间） 变异算子：增加新模式（保持模式的多样性）
模式在进化中的变化
因此早熟现象发生的根本原因是种群多样性的过早丧失。
算法介绍-数学模型
假设每个试题为一个8维向量（题分-a1，题型-a2，难度等 级-a3，章节-a4，时间-a5，知识点-a6，区分度-a7，认知程度a8），那么一套试卷就是一个n*8的目标矩阵。n是一套试卷的 试题数。例如：aij 就是第i题的第j个属性值（1<= i <=n, 1<= j <=8）。
矩阵如下：
算法介绍-适应度函数设计
适应度函数为：F = 1 - f ，(0 < F < 1) 目标函数为:
gi(0<=gi<=1)，表示第 i个约束与用户要求之间的差距程度，越 接近约束条件gi 越小。 wi (wi>0,0<= w1+w2+…+wn <=1)是赋 予第 i约束条件的权重。 例如：
Select Mutate Punish
Cross
软件演示-开发和运行环境
硬件环境: 服务器为PC机， CPU为因特尔酷睿双核，主频， 内存2G，硬盘250G
操作系统: Microsoft Windows XP
数据库: SqlServer2000
技术平台：java EE技术（jsp，servlet）， eclipse 开发环境， JDK1.5
软件演示-启动数据库
软件演示-启动tomcat
软件演示-组卷条件页面
软件演示-组卷结果页面
总结
经反复验证，新算法生成的试卷质量基本符合实际考试需 求，虽然在运行效率上没有明显提高，但是组卷成功率高，算 法稳定性较好，而且收敛速度更快。因此，本文的提出的算法 确实比其他的算法要好一些。

遗传算法在组卷系统中的应用随着理论与技术的发展，人们的要求逐渐增加，目前没有一个软件或者是一种技术能够解决组卷面临的一系列问题，也就是说，关于组卷仍然有一些问题有待解决，比如组卷的速度、试卷的质量以及与考生的匹配情况等问题仍待解决。

因此，本文针对这些问题展开研究，以期找到一个理想的解决方法。

标签：遗传算法组卷考试系统一、引言在传统的考试模式中，主要是采用纸笔的形式完成考试，教师为了完成考试工作，往往要花大量的时间和精力来收集试题、编制、整理才能生成试卷，这种考试不但给教师带来很重的工作负担，而且效率很低。

与此同时，计算机技术和网络的迅速发展使得计算机已经成为学习和教学过程中的重要组成部分，计算机测试应运而生。

根据用户的具体要求，计算机测试的试卷可以由系统自动生成，这一方面增加了考试的规范性、客观性，另一方面节省了大量的人力物力资源和时间。

组卷作为考试系统的核心就是依据考试目的、性質和特点，按照教育测试理论编制质量良好的试题、组成符合要求的试卷并给出科学的参考答案与评分标准[1]。

智能组卷可描述为利用计算机从一定题量的试题库中抽取满足目标要求的一组试题组合[1]。

二、遗传算法简介1.遗传算法的基本思想根据生物进化原则，遗传算法将问题的求解过程模拟成一个生物进化的过程，它首先将要求解的目标对象化为一个生物种群（population），每个种群都有能够描述自身特点的基因（gene），这个基因是经过一定的编码方式而获得，而每个中群里又包括很多有这种基因编码特点的个体（individual），每一个体的具体表征形式即为个体的染色体（chromosome），染色体是个体所有信息的载体。

[4]2.遗传算法的特点而遗传算法作为搜索算法的一种，同时具备搜索算法所有特点，并将这些特点以其特有的方式进行组合，构成遗传算法所特有的优点，这些组合方式包括：并行搜索方式，以及选择、交叉和变异操作。

现将遗传算法的的优点总结如下：2.1遗传算法的求解过程抛弃了传统的从问题的某个单一解开始进行搜索，而是以问题解的集合即种群为起点进行搜索，这样从整体角度出发，是搜索的结果为全局最优而非局部最优。

一
我们 采 用组 卷约 束 要 求 值 与 种 群 实 际 值 的误 差 作 为 适 应 值 根 据 对组 卷 要 求 的 分 析 ．组 卷 的 约 束 条 件 主 要 有 以 下 几 个 ｆ １采 用 自适 应 性 的 交 叉 算 子 和 变 异 算 子 ： 于 适 应 值 低 于平 （， ｘ 对 方面： 均 适 应 值 的 个 体 ， 择 较低 的 和 Ｐ ， 该 解 得 以保 护进 人 下 选 使 １知识 点 约 束 知 识 点 约束 是试 卷 中 包 含 的知 识 点 范 围 以 ． 代 ； 高 于 平 均 适 应 值 的个 体 ， 应 于 较 高 的 和 Ｐ ， 该 解 而 对 使 被 淘 汰 掉 交 叉 概率 和变 异 概 率 的 这 种 自适 应调 整 在 保 持 群体 及 各 个 知 识 点 在 总试 卷 中所 占 的分 值 比例 。 ２题 型 约束 。题 型 约 束 是 指 试 卷 中 包 含 的 试 题 类 型 ． 以 何 多 样 性 的 同 时 ， 保 证 了遗传 算 法 的收 敛 性 。 ． 即 也 种 类 型的 试 题 组 卷 测 试 。 ２应 用 模 拟 小 生境 技 术 改 进 选 择 算 子 ． ３题 量 约束 。题 量 约 束 是 指 试 卷 中 包 含 的 试 题 的 多 少 ． 体 ． 具 在 各 种 遗 传 算 法 选择 策 略 中 ．基 于 个 体 适 应 度 的 比例 选 择 到每 一 个 题 型 ． 是 指 每 种 题 型 中 试 题 数 量 。 就 最 为 常 用 ． 是 比 较 容 易 引 起 ” 成 熟 收 敛 ” ” 索 缓 慢 ” 问 但 未 和 搜 等
一
组 卷 的 数 学 模 型 （ ） 卷 的约 束 条 件 一 组
题 确 定 一 个 固定 的 Ｐ 和 Ｐ ， 为 ， 传 环 境 在 不 断 的 动 态 变化 。 瑚因 遗

如 ｛０，１｝；解码 。属编码逆过程 ，通过解码得 出处于末
（３）满足计算机 自动组卷对题 目曝光度 的需求 。计
代种群 中的近似最优解 ，达到遗传 计算 落实 目的：染 色 算机 自动组卷需要依 照考试要求 ．灵活选择考试题 目曝
体 。染色 体是 指编 码后 具有 代表 性 的解 ，以个 体 为 载 光 率 ．针对难 度 较高 的考 试 ，期 许 题 目曝光 率越 小 越
定操作规 则 ，通过迭代计算 得出全新解集 ，为了提升解 算 子【ｌ１。
集 在现 实生 活 中的应 用成 效 ，使遗 传算 法更 具 实践 价 ２ 应 用 价 值
值 ，该算法秉持优胜 劣汰原则 ，结合计算 目的 ，使计 算
为了使计算 机组卷成果可以满足考试 目的 ．人们 期
圈定结 果更 为符 合计算 目的 ，找 到适 合 运算 需求 的最 许 在现有计算 机组卷 自动化技 术上 ，利用遗传算法 提升
学性 ，提 升解题效率 ，针对问题 的解需要 编码 ，使其得 遗传算法 ，得 出题 目数量 ，以题 目数量 为基础 。做好不
以在基 因空间 内得到变换映射 ，使遗传算 法搜索空 间富 同题 型数量 的规 划 ．确 保 在有 限时 间 内 ．可 以完 成试
有秩序且运行高效 ，以字符 串形式构成基 因空间 内的点 卷 ，达到考试 目的 ，提升考试合理性 。
ｌ 概 述
组 、杂交 ，通过 子串交叉 构成全新染色体 ；变异 。通 过
遗传算法 属于迭 代算法 。以某一特定或随机产 生的 基因变更衍 化成新染 色体 的过程称 为变异 ；遗传算 子 。
初始解集 为起始点 ，依 照交 叉 、复制 、选择 、变 异等特 通 过变异 、复制 、交叉 完成遗 传创操作 的过程称 为遗 传

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计智能组卷系统是目前教育行业中的重要应用之一，其能够根据学生的知识水平和考试要求，自动地生成一套合理的试卷，从而大大节省了教师的时间和精力。

然而，传统的组卷过程仍然存在很多问题，例如组卷效率低、试卷质量不高等。

为了解决这些问题，我们提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。

该系统主要由三个部分组成：考试要求输入模块、试卷生成模块和试卷评价模块。

在考试要求输入模块中，教师可以输入考试的课程、知识点和难度等要求。

试卷生成模块包括试题选择、试卷构建和试卷排版等步骤，其中试题选择是关键步骤。

这里我们采用改进遗传算法进行试题选择，其目标是在保证试卷难度和学科覆盖面等方面下，尽可能地减少试题的重复性和相似性。

试卷评价模块可自动评价试卷的质量，主要包括试卷难度、试卷覆盖面和试题质量等方面。

该系统的核心是改进遗传算法，下面对其进行详细介绍。

1. 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟大自然进化过程的一种优化算法，其基本流程如下：(1) 初始化种群：采用随机生成的方法初始化一定数量的个体，其中个体即为试题选项。

(2) 适应度函数的定义：根据试题的质量、难度和学科覆盖面等指标定义适应度函数。

(3) 选择运算：选择优秀的个体作为父代，采用轮盘赌选择和锦标赛选择等方式选择个体。

(4) 交叉运算：从父代中随机选出两个个体，通过交叉运算产生下一代个体。

(5) 变异运算：对新产生的个体进行变异操作。

(6) 代替：用新产生的个体替换旧个体，得到新一代种群。

(7) 迭代终止：判断是否达到最大迭代次数或优化目标达到预期，如果没有则转至第(3)步。

在传统的遗传算法中，个体的选择方式常常导致试题的重复性或相似性较高，这会降低试卷的质量。

因此我们提出了改进遗传算法。

(1) 题型权值设计：为了减少某些题型的重复性或过多，我们设置了题型权值。

在每一代种群中，我们根据前几代的有效试题数量和所需试题数量确定每种题型的权值。

一
随 着计 算 机 网络 技 术 和 多媒 体 技 术 在 教 育 教 学 领域 的广 泛 应 用 与 发 展 ， 作 为 评 测 教 育 教 学 效 果 的考 试 模 式也 发 生 了 翻 天覆 地 的 变 化 ．各 种 基 于计 算 机 网 络 技 术 的 在 线 考 试 系 统 应 运 而 生 ， 诸 如 国外 的 Ｔ Ｏ Ｅ Ｆ Ｌ、 Ｇ Ｒ Ｅ、 Ｇ ＭＡ Ｔ等 ¨ ， 国 内 的
ｈ ｔ ｔ ｐ： ／ ／ｘ ｂ． ｙ ｎｎ ｉ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ
遗传 算 法在 智 能 组卷 系统 中的应 用研 究
潘 刚 ， 杨 清平 ， 蒲国林 ， 王安志 ， 徐 宝磊
（ １ ．四川文理学院 计算机学院 ， 四川 达州 ６ ３ ５ ０ ０ ０ ； ２ ．四川 大学 计 算机学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ；
１ 智 能 组 卷 的 数 学 模 型
智 能组 卷实 质上 就是 一个 多条 件约 束 的 目标优 化 求解 问题 ， 是计 算 机 系 统 根 据 出卷 人 所 设 定 的组 卷 参数 自动 生成 满足 这些 约束 条件 的 ｎ道试题 组合 的优化 解 ． 一 份 高质量 的试 卷通 常包 括试 卷 总分 、 考 试时间、 试题 数量 、 题 型数 量 、 知 识点 分布 率 、 试 卷难 度 等约 束条件 ； 而试 卷 的 这 些 约束 条 件 又 是 根据 每
Ｍ ＡＴＢＡＳ＿ ３ ］
、
种 改进 的轮 盘 赌 选 择 多 点 交叉 的 遗 传 算 法 （ Ｒ Ｍ
—Hale Waihona Puke Ｇ Ａ） ， 实 验结 果表 明 ， 该算法 不 仅能有 效 地 提高 组
卷质量 和组 卷速 度 ， 而且 具有很 好 的收敛 性 ．

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计智能组卷系统是一种能够根据给定的题库和考试要求，自动生成合理的试题组卷的系统。

为了提高组卷的效率和质量，本文提出了基于改进遗传算法的智能组卷系统设计。

需要建立一个题库，题库中包含各个科目的试题，每个试题都有题目、选项、答案和难度等信息。

然后，根据考试的要求和限制条件，确定试卷的总题量、每个科目的题量以及各个科目的分值比例等信息。

接下来，通过改进的遗传算法来实现智能组卷。

遗传算法是模拟生物进化过程的一种算法，通过对试题的编码、交叉、变异等操作，生成一组符合要求的试卷。

将试题编码为二进制串，每个试题的编码都包含了题目、选项、答案和难度等信息。

然后，通过交叉操作，将两个编码进行随机交叉，生成新的编码。

交叉的位置可以根据试题的难度和重要性来确定，以保证生成的试卷能够覆盖各个难度和重要程度的试题。

接着，通过变异操作，对编码进行随机的变异，引入新的试题，增加试卷的多样性和随机性。

变异的概率可以根据试题的数量和要求来确定，以充分利用题库中的试题。

然后，通过适应度函数来评估生成的试卷的质量。

适应度函数可以考虑试题的难度、知识点的分布和试卷的平衡性等因素，以找到最优的试卷组合。

通过迭代的方式，不断生成和评估试卷，直到生成满足要求的试卷组合。

在每次迭代中，根据适应度函数对试卷进行评估，选择适应度高的试卷作为下一代的父代，然后通过交叉和变异操作生成新的试卷，再进行评估和选择，直到达到停止条件。

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计可以有效地解决试卷组卷的问题，提高组卷的效率和质量。

还可以根据实际需求和具体情况进行改进和优化，以更好地满足用户的需求和要求。

基于改进遗传算法的组卷策略的研究的开题报告一、选题背景与研究意义组卷是教育教学中非常重要的工作之一，卷面质量和卷面难度直接影响到学生的学习效果和考试成绩。

传统的手工组卷方式，存在时间消耗长、成本高、难度大等问题，而采用计算机辅助组卷方式，能够提高组卷效率、减少人力成本，并且便于难度掌握和题型组合。

当前，基于遗传算法的组卷策略已经取得了一定的研究成果。

然而，基于传统遗传算法的组卷策略存在着染色体表示的局限性、遗传时的交叉与变异策略的局限性、优化目标函数的矛盾性等问题。

因此，根据实际需求和现有研究不足，开展本课题的研究也有一定的理论和实践意义。

二、研究内容和目标本课题的研究内容是基于改进遗传算法的组卷策略的研究。

具体来说，本课题拟研究以下几个方面：1. 遗传算法的数学原理和基本流程。

2. 组卷策略的设计与实现。

3. 遗传算法的改进策略研究。

从染色体编码、遗传操作的交叉、变异策略等角度进行改进，以提高算法的效率和精度。

4. 优化目标函数的研究。

以满足试卷难度、试题关联性、试题数量要求等参考因素设计目标函数，使得组卷在时间和目标之间达到一个平衡点，提高组卷质量。

本课题的最终研究目标是设计并实现基于改进遗传算法的组卷策略，并对其进行实验验证，得出该算法的优点和不足，以及优化方案。

三、研究方法和技术路线本课题的研究方法是基于理论探究和实验验证相结合的方法。

具体技术路线如下：1.学习遗传算法的基本理论、数学模型和应用场景。

2. 对传统遗传算法中染色体编码、遗传操作、种群初始化等方面进行分析，并确定优化方案。

3. 选择适当的数据结构，进行代码实现。

4. 设计优化目标函数，进行实验验证和结果分析。

本课题的研究涉及到多个领域的知识，包括遗传算法、优化算法、数学建模和编程技术等。

四、预期成果和研究进展计划本课题的预期成果是实现基于改进遗传算法的组卷策略，并对该算法的优点和不足进行实验验证和分析。

最终的研究成果包括算法实现的代码、数据分析报告和相关论文。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

基于改进遗传算法的智能组卷系统设计
智能组卷系统是指利用计算机技术和人工智能算法，根据教育教学要求，自动生成试卷的系统。

传统的试卷生成方法往往需要教师手动选择试题，耗时耗力。

而基于改进遗传算法的智能组卷系统可以自动地从大量试题库中选取合适的试题组合，生成符合教学要求的试卷，极大地减轻了教师的负担。

该系统的设计主要分为试题编码、适应度评估和进化过程三个模块。

试题编码模块将试题库中的每个试题用二进制或其它形式编码表示。

编码方式可以考虑按照试题的难度、类型、知识点等信息进行编码，以便后续的选择和组合。

适应度评估模块用于评估试卷的好坏程度。

可以根据试卷的整体难度、题型分布、知识点覆盖等指标进行评估。

适应度函数可以根据具体的需求进行设计，以使得生成的试卷更符合教学要求。

进化过程模块利用改进遗传算法进行试题的选择和组合。

通过交叉、变异等操作，生成新的试卷组合，然后使用适应度评估模块对新生成的试卷组合进行评估，筛选出适应度高的试卷组合。

经过多轮迭代，逐渐优化试卷的生成过程，最终得到符合要求的试卷。

为了提高系统的效率和准确性，还可以引入一些优化策略。

可以设计合适的交叉和变异算子，利用多种交叉和变异方式来产生更多样化的试卷组合。

可以使用启发式算法对试卷编码进行优化，以减少编码长度和复杂度。

可以引入知识点权重和答案的可行性等约束条件，进一步提高试卷的质量。

基于改进遗传算法的智能组卷系统在试卷生成过程中能够充分考虑各种约束条件和教学要求，有效地提高试卷的质量和效率。

该系统可以为教育教学领域提供有力的支持，减轻教师的工作压力，提高教学质量。

新启发性 的基 于小生境技 术的 自 应遗传 算 法ｆＮＧ ） 适 Ａ Ａ。其 基本 思想是 ： 据群体 中各 个个体 根
的适 应值 分 布情 况加 以启 发 ， 引入 一 个 自适应 的 常数 Ｃ 通过 自适 应 调整 Ｃ 以适 时 改 变 ，
群体 造应 值 的分 布 ， 化 了各 个个 体被 选择 的 概 率 ． 以 目前 的计 算机 等级 考 试三 级信 息 管 优 并
法 主要通 过交 叉算子 繁殖后代 ， 当交叉算 子所作 用 的 两个 个体 相 同时 ， 能 产生新 的个 体 ， 不 因此要 求 初始
算法 对适 应 值 的调 整是 通过适 当控 制群 体适 应 值 的分布 ， 而控 制个体 的被选 择概率 。 进 为此 ． 引入一 个 自适应 的常数 ｃ 算 法运 行 过程 中 ｃ 根据群 体 ， 中各 个个体 的适应 值分 布情 况加 以启 发 ， 进行 自适应 调整， 改变 群体 适 应值 的分布 ， 而 有 效对算 法 加 以 从
理技 术的组 卷 为倒 ， 采用 Ａ Ｇ 算 法进 行 了仿 真计 算。 仿真 结果表 明。 Ｎ Ａ 该算 法 能够在 较短 的
时间 内完成纽 卷 ， 卷效 率 、 组 成功 率 高， 对初值 不敏 感。 关键 词 ：遗传 算 法；组 卷 ：小 生境
引 言
算法 向全局最 优值 的逼 近速 度 。 本 文将 自适应 遗传算法 与小 生境技 术相 结合 ． 提
组卷 系统最初 是从计算 机用 于教学 开始的 。 十 二
世纪 ６ 年代初 出现 的计算 机辅助 教学 系统 ．主要是 ｏ
为 了把计 算机 技术 应 用到 教学 领域 以提 高 教学 水平 和教学 质量㈣ ， 中包括 考试 系统 、 表编排 、 理教 其 课 管

改进遗传算法智能组卷的研究与应用杨剑;张敏辉【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2012(031)002【摘要】组卷问题是一个多目标的约束优化问题,是在线考试系统的重要组成部分.通过对智能组卷建立数学模型,提出了一种基于改进遗传算法来进行智能组卷的方法,实验结果表明,改进的算法在智能组巷的运行速度方面,具有较好的实用性.%Computer test construction is a multi —objective constrained optimization problem. It is an important part of examination system. Focus on establishment of intelligent mathematical model to study the genetic algorithm application in the intelligent test construction. To propose a genetic algorithm based on improved methods for intelligent test construction. The result of experiment was shown that the improved algorithm in the intelligent test construction has good usability.【总页数】4页(P106-109)【作者】杨剑;张敏辉【作者单位】电子科技大学成都学院计算机系,四川,成都,623453;四川教育学院计算机科学系,四川,成都,611130【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于改进遗传算法智能组卷的研究 [J], 聂军2.基于改进遗传算法的智能组卷研究 [J], 许永达3.基于改进遗传算法的智能组卷研究 [J], 陈晓敏;梁静;葛宇4.一种改进的遗传算法在智能组卷上的应用 [J], 金玉苹;李春雨5.改进遗传算法的试题智能组卷方法 [J], 阳琼芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进遗传算法对医学题库组卷问题的应用研究肖桂霞;彭春富【摘要】对含分支题的医学题库进行研究,并对遗传算法做了改进,提出了占位符编码方案、扩位交叉算子和重题优化策略.占位符编码方案能分段定长编码的同时累计各题型段的实际分支题量;扩位交叉算子能智能扩展落在分支题段的交叉点,避免因分支题段局部交叉而出现重题和实际分支题量与条件不符等情况;重题优化策略能快速替换重题,有效缩短组卷时间.仿真结果表明,改进的算法能适应不同题型,在不影响一般题型段抽取与进化的同时,精确控制分支题段的总分支题量和质量,是解决医学题库智能组卷问题的一种有效途径.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2013(032)006【总页数】3页(P72-74)【关键词】智能组卷;遗传算法;医学题库;重题优化策略;占位符编码;扩位交叉算子【作者】肖桂霞;彭春富【作者单位】常德职业技术学院现代教育技术中心,湖南常德415000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着国家新医改政策的推行与深入，从事医疗卫生事业的人才队伍不断壮大，给这类考试的组考和阅卷带来很大的困难。

目前国家医师、护士执业资格考试等理论考核部分仍采用纸质试卷考核方式，各大高校医学专业考核中仅极少数采用了在线抽题组卷的方式，且题型简单暂未扩展到病例分析和标准配伍等分支题题型。

设计符合医学题库特点的智能组卷算法对未来医学类网络考试系统的建立有着重要的应用价值和现实意义。

遗传算法是一种模拟生物进化过程和自然遗传机制的过程搜索最优解的算法，与传统的算法相比，遗传算法具有内在并行性、高鲁棒性、全局寻优和收敛速度快的特点。

它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性、多约束等复杂问题[1-2]。

智能组卷问题是一个典型的多约束问题，遗传算法已经广泛应用于求解该类问题[3-6]。

本文主要对含一个病例描述、多个分支子题的医学混合题库进行研究，针对分支题型和总分支题量难以控制的问题，对遗传算法进行了改进。