项目反应理论是一种现代心理测量理论,它建立在两个概念的基础上:受试者在某一测试试题上的表现,可由一组潜在特质来预测,并经常以测验所得分值作为潜在特质的估算;受试者的表现与这组潜在特质间的关系,可通过一条连续递增函数(项目特征曲线)来加以解释。项目反应理论突破了经典理论的很多局限性,被广泛地运用各种领域。虽然我国对项目反应理论的研究也有了二十几年的历史,但基本上局限于心里测试和教育测试方面,很少有将项目反应理论运用到游戏中的研究。然而,对于竞技类游戏而言,它与心理及教育测试有很相似的地方。文章以面向中小学的竞技游戏为研究对象,将项目反应理论应用到竞技游戏中,进行了一些技术的研究。文章详细分析了项目反应理论,并重点讨论了Logistic模型。在项目反应理论中一个很重要的问题就是项目参数和特质参数的估计,而现有的参数估计方法——极大似然估计法和贝叶斯估计法——在进行参数估算的时候都存在着很多问题。遗传算法的特点决定它可适用于一般非线系统模型的参数估计,文章在分析了基本遗传算法的基础上,结合三参数Logistic模型,对遗传算法进行了改进,提出了基于改进遗传算法的3PLM参数估计方法。在网络游戏中,随着访问量的增多,对服务器的要求就会越来越高,竞技游戏系统也面临着这个问题。提高服务器处理性能的一个比较好的方法就是采用集群,并用负载均衡调度算法来平衡集群中的各个服务器节点,使资源得到最大利用。在分析现有负载均衡算法的基础上,文章提出了一种面向异构集群系统的动态负载均衡算法。最后,详细分析了面向中小学的竞技游戏系统的需求,为了提高系统的可玩性,用OGRE引擎实现了游戏客户端,并设立了有效的激励机制;选择了三参数Logistic模型作为系统的测试模型,并运用改进的遗传算法对玩家的能力进行估计,选出适合其能力的题目,提高学习效率;构建了游戏服务器集群,并采用了面向异构集群系统的动态负载均衡算法来平衡集群中的各个服务器节点。