【摘 要】
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试卷的质量直接决定了考试的效果,优秀的考试组卷算法能够更好的满足用户设定的标准。结合现有算法和项目实际需求,基于粒子群优化算法的流程,提出了五项改进措施,包括编码方
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试卷的质量直接决定了考试的效果,优秀的考试组卷算法能够更好的满足用户设定的标准。结合现有算法和项目实际需求,基于粒子群优化算法的流程,提出了五项改进措施,包括编码方案和试卷适应度值计算方法的改进,提出了新的粒子学习过程,使粒子能够逐代变好,更快收敛到全局最优解。在改进的粒子群优化算法中,又加入了混沌初始化和混沌扰动,通过算法实验与改进,设计并实现一种新的组卷方法以期得到更好的结果,并采用QTI标准进行试题存储,实现试题共享,证明在实际应用中的可行性。
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