[计算机]类电磁算法自动组卷系统遗传因子种群论文.doc

类电磁算法论文：基于类电磁算法的自动组卷系统研究【中文摘要】类电磁算法是一种模拟物理学中电荷间排斥-吸引规律来对现实中多维问题求解的智能算法。目前将类电磁算法的应用到实际问题中还比较少,虽然类电磁算法自诞生到现在虽不足十年,但该算法在解决问题上表现了良好的性能。类电磁算法在求解的过程中,首先将初始化种群,对种群个体进行编码,在局部搜索表现优秀的个体,然后计算个体的带电量,通过带电个体之间的吸引排斥规律来形成新的种群,然后不断迭代,从而找到最优解。本文首先对组卷的算法做了一些介绍,比较各种组卷算法的优缺点,如比较早一点的随机组卷算法,算法的效率高,但组卷成功率比较低；回溯试探算法也是早期的采用的自动组卷算法,它能够最精确地找到最优解,但是它只能应用在题库较小的环境中,因为回溯试探算法遍历解空间,而在面对庞大的试题库,这个时间是无法估量的；数据挖掘和人工智能在自动组卷问题上也提出了一些解决方法,但整体上看,应用性低,实用性不高；现在应用比较广泛的遗传算法,在组卷系统中表现出良好的组卷效果,组卷流程清晰,成功率高。然后描述了类电磁算法的原始模型,并在原始模型上提出了对原始算法中局部搜索改进,将遗传因子引入到算法中,并对多种函数进行了测试,证明了类电磁算法改进的效果。.【英文摘要】Electromagnetism algorithm is an intelligent algorithm using simulated physics the exclusive and attractive law among charged particles to solve real multi-dimensional problem. At present although it is applied to practical problems with electromagnetic algorithm is still small, and less than a decade since the electromagnetic method been proposed, the algorithm has a good performance in solving problems. In solving the process with electromagnetism algorithm, first initialize the population, and code indiv.【关键词】类电磁算法 自动组卷系统 遗传因子 种群【英文关键词】Electromagnetism Algorithm Automatic Test Paper System Genetic Factors Population【目录】基于类电磁算法的自动组卷系统研究摘要4-5Abstract5-6第1章 绪论9-141.1 选题背景和意义9-101.2 国内外研究现状10-121.3 本文的主要内容12-131.4 本文的组织结构13-14第2章 组卷中优化目标分析14-232.1 组卷目标的简单分析14-152.2 组卷的几个重要元素15-182.2.1 试卷的难度16-172.2.2 试卷的区分度17-182.3 试卷的指标体系18-212.3.1 知识点:分数182.3.2 难度系数:分数18-192.3.3 题型:分数192.3.4 区分度:分数19-202.3.5 考试的总时间202.3.6 考试的总分数20-212.3.7 试题的曝光率212.4 试卷的约束条件212.5 组卷的目标函数21-222.6 简谈组卷的偏差与早熟222.7 本章小结22-23第3章 类电磁算法分析与改进23-403.1 类电磁算法23-243.2 类电磁算法的基本流程24-263.3 编码方案263.4 扰动因子26-273.5 类电磁算法的改进27-323.5.1 遗传算法28-293.5.2 改进的类电磁算法29-323.6 数值实验32-383.7 本章小结38-40第4章 基于类电磁算法的自动组卷系统40-534.1 自动组卷流程图40-434.2 自动组卷系统的结构图43-444.3 自动组卷系统的E-R设计44-454.4