【摘 要】
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传统遗传算法适用于大型试题库的自动组卷,具有内在的并行性、全局寻优等特点,但是实现方法复杂,用时较长。为此本文提出一种改进的遗传算法,按照题型和知识点联合分段编码,
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,南方医科大学教务处,南方医科大学教育技术中心
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传统遗传算法适用于大型试题库的自动组卷,具有内在的并行性、全局寻优等特点,但是实现方法复杂,用时较长。为此本文提出一种改进的遗传算法,按照题型和知识点联合分段编码,种群中试卷个体同时满足该题型和知识点分布要求,简化了最优解的求解过程,交叉算子和变异算子采用自适应函数,采用最优保存策略,产生下一代个体。实验结果表明,本算法收敛速度加快,组卷所需时间显著提升,算法的稳定性好,组卷成功率高,已经多次应用于医学高校各课程自动组卷,具有较高的实际应用价值。
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