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电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,优化过程十分复杂。带精英策略的快速非支配遗传算法是一种求解多目标优化的优良算法之一。但该算法缺乏明确的约束处理机制。本文在处理约束方法上将约束优化问题转换为多目标问题,将个体支配关系的准则改变为根据不可行解违反约束条件的程度判断哪个更优,保证了种群的多样性和分布陛 相似文献
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介绍了在线考试系统中自动组卷的方法,着重分析了传统组卷算法,并在此基础上提出了自动组卷策略,能加强读者对在线考试系统中自动组卷功能的理解,并能应用于在线考试。 相似文献
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随着计算机在教育领域的普及,基于网络技术的试题库系统得到了广泛应用,系统组卷的效率和质量主要取决于其算法设计,常用组卷算法难以充分满足用户多重约束条件下的最优组卷需求。遗传算法是根据生物遗传进化思想而设计的一种计算模型,能够克服常用组卷算法的片面性、低效性,可动态、自适应地得到全局最优组卷方案,利用该算法进行了组卷研究与设计。基于遗传算法的智能组卷系统可大大减轻教师出卷的工作负担,使命题组卷更合理、高效。 相似文献
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基于项目反应理论(IRT),采用离差加权值最小和测验项目信息函数值最高两个目标规划相结合的办法,设计了一个新的自动组卷数学模型。该模型克服了经典测量理论(CTT)的种种局限,有效解决了计量指标——信息量与非计量指标——题型分布、知识点分布等约束条件计算量纲不同的问题,很好地体现了测试项目信息函数值最高的组卷目标。 相似文献
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本文根据组卷的特点,对试题基因进行分段,在分段内部利用遗传算法进行组誊运算,防止在组卷过程中因题型分值的约束条件对计算过程的干扰,加快了算法的收敛速度． 相似文献
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一种基于改进遗传算法的智能组卷方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
组卷问题是一个多约束条件的最优求解，本文在分析了传统的试题组卷算法存在短卷速度慢，成功率较低、组卷质量不高等缺点的基础上，提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷新方法。实验表明，该方法能有效地提高组卷的效率和质量，具有较好的使用性能和实用性。 相似文献
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自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
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本文针对目前自动组卷系统存在试卷质量低、抽题效率低和缺乏智能性的不足,从试卷控制指标的设置、组卷的算法的设计等方面探讨如何提高自动组卷的试卷质量、速度和智能化等问题。 相似文献
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华中工学院邓聚龙教授创立的灰色线性和非线性规划,在目标函数和约束条件中引入了灰数,约束条件的约束值也是可变的,用时间序列描述。通过GM(1,1)模型的预测,可得到约束值变动趋势的时间序列,再按预测值进行规划。这样,不仅能得到目前的最优解,而且还可以建立未来发展的最优解,拓广了线性规划和非线性规划的应用范围。但是,建立 相似文献
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基于遗传算法的自动组卷分析与设计 总被引：4，自引：0，他引：4
组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。 相似文献
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自动组卷策略是利用计算机自动完成试卷生成的一种方案,整个过程的人工投入少,在很大程度上解放了教师,提高了工作效率。能否自动组出满足用户要求的试卷,与组卷使用的算法紧密相关。采用遗传算法,按照选择编码方式、产生初始种群、计算自适应函数、进行遗传操作、试卷生成的过程,可完成自动组卷操作。 相似文献
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基于改进型遗传算法的智能组卷研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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,并提出了一种基于改进型遗传算法的新的智能组卷算法。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。 相似文献
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在理论力学中分析问题、解决问题都利用着各种约束来制约着,特别是一些不太引人注意的约束,对解决一些关键性问题起到了决定性的作用;如果在平时的训练中除了要加强基础训练之外,还要准确的建立所需模型,有必要强调约束条件的寻找和利用. 相似文献