【摘 要】
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在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用。人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一。组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解。人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势。本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作,同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式,提升算法性
【基金项目】
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广州市大数据智能教育重点实验室(201905010009),国家自然科学基金资助项目(61672389)。
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在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用。人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一。组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解。人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势。本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作,同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式,提升算法性
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