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基于改良遗传算法的主动组卷研讨

文章分类:盘算机 - 盘算机实际 宣布工夫:2016-8-27 10:52:27 作者:许艳

盘算机实际:基于改良遗传算法的主动组卷研讨是由第一欧博娱乐站(www.fanwenz.com)为您经心搜集,盼望这篇基于改良遗传算法的主动组卷研讨论文可以给您带来协助,假如以为好,请把这篇文章复制到您的博客或通知您的冤家,以下是基于改良遗传算法的主动组卷研讨的注释:

摘  要  经过细致剖析试卷的各项束缚条件,树立了一个以知识点、难度系数、区分度等为中心属性的主动组卷数学模子,并应用改良的遗传算法完成了主动组卷。     要害词  主动组卷;数学模子;遗传算法  
    主动组卷便是依据用户的要求,接纳肯定的算法主动地从试题库中抽取肯定数目的试题构成试卷。主动组卷算法的优劣间接影响到试卷的质量,怎样从试题库中选出试题构成契合用户要求的试卷,并使组卷具有较高的服从和乐成率是以后研讨的抢手课题。现有的主动组卷算法普通有三种:随机选取法、回溯摸索法和遗传算法。遗传算法是一种新开展起来的并行优化算法,它很合适处理主动组卷题目。

1  试题中心属性确实定

    在主动组卷零碎中,一些试题库设置了试题的各种属性,如章节、条理、要求、题型、难度系数、难度级别、各章节分值等属性,实在过多的属性会添加实践组卷的难度,低落服从。以教诲学实际为指点,选择以上司性作为试题的中心属性。     (1)     题号。试题的编号,用来独一标识试题。     (2)     题型。试题的范例。     (3)     知识点。某道题属于某门课程的哪个知识点,知识点的设置不以章节为根据,从而可以防止课本的差别对组卷形成影响。     (4)     难度系数。难度系数[1]是表现某一试题的难易水平,通常用未经过率来表现,即一次测验中未答对某道试题的考生数在其总体中所占的比例。普通来说,难度系数值为0.5时,是中等难度,假如小于0.3试题太复杂,假如大于0.7试题太难,对考生都市做或都不会做(难度系数为0或为1)的试题,属于有意义的试题,必需镌汰。     (5)     区分度。区分度[2]是指某道题对差别程度考生加以区分的才能。区分度高的试题,对先生程度有较好的辨别力。区分度的盘算公式为:

    此中,B表现试题的区分度,H表现样本中高分组在某题上所得的均匀分,L表现样本中低分组在某题上所得的均匀分,K表现某题满分。高分组和低分组普通各占样本的25%~30%,最好取27%。普通来说,试题的区分度在0.4以上就被以为是很好的。在0.3~0.39之间,以为精良;在0.2~0.29之间,以为可以;在0.19以下,以为差,必需镌汰或加以修正。对在校先生的达标测验,试卷的区分度不宜太高,由于它不是选拔性子的测验。但也不克不及过低,不然对先生的辨别结果差,不克不及很好的到达测验的目标。普通区分度控制在0.2~0.3之间为宜。     (6)     分值。某小题的分数。     (7)     答题工夫。完成某题估量所需的工夫。

2  主动组卷数学模子的树立

    主动组卷中决议一道试题,实在便是决议一个包括题号、题型、知识点、难度系数、区分度、分值、答题工夫的七维向量(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7)。假定一套试卷中包括n道试题,一套试卷就决议了一个n×7的矩阵S

    这便是题目求解中的目的矩阵,此中ai1 、ai2 ai3 、ai4、ai5、 ai6 、ai7辨别表现试卷中第i道题的题号、题型、知识点、难度系数、区分度、分值、答题工夫。从矩阵S可以看出组卷题目是一个多重束缚目的的题目求解,且目的形态不是独一的。     在实践组卷时,用户会对试卷提出多方面的要求,用户的每一个要求对应试卷的一个束缚条件。要构成一份契合要求的、高质量的试卷,目的矩阵的散布要满意以下试卷束缚条件。     (1) 试卷中包括的题型以及每种题型的题量要与用户的设置符合。 k种题型的题量=                   

    (2) 试卷中包括知识点即稽核知识点以及各稽核知识点所占分数的比例要与用户设置符合。 K种稽核知识点所占分数=    

     (3) 试卷的难度系数要满意用户的要求,试卷的难度系数普通用试卷中每道试题的难度系数的加权均匀来盘算。 即:试卷的难度系数= /总分     (4) 试卷的区分度要满意用户的要求,试卷的区分度普通用试卷中每道试题的区分度的加权均匀来盘算。 即:试卷的区分度=/总分     (5) 试卷的总分要与设置符合。 即:试卷的总分=     (6) 试卷的总答题工夫要与用户设置符合。 即:试卷的总答题工夫=     在实践组卷时,试卷的总分、稽核知识点、各题型每小题分值、试卷中包括的题型、各题型的题量都应该是准确到达的。试卷中各稽核知识点所占的分数、试卷的难度系数、区分度和试卷的总答题工夫这四个束缚条件可以存在肯定的偏差。偏差的巨细由用户的希冀值和各束缚条件的紧张性决议。在实践使用中,各束缚条件的紧张性是差别的,因而,目的函数就取各项偏差的加权和。目的函数f可以表现为:

    为了不至于各项偏差互相抵消,实践值与用户要求值的偏差都取相对值。此中,试卷中各稽核知识点所占的分数和试卷的总答题工夫这两项的偏差为实践值与用户要求值的偏差相对值与用户要求值的比,试卷的难度系数和区分度这两项的偏差为实践值与用户要求值的偏差的相对值。wi表现第i个束缚条件的权值,wi通常由专家经历或实验给出,0≤wi ≤1, 。由上式可知,目的函数f的值越小,即偏差 越小,题目的解越优,即天生的试卷越靠近用户的需求。

3  遗传算法

    遗传算法[3,4,5]因此顺应度函数(或目的函数)为根据,经过对群体中的集体停止遗传操纵完成群体内集体构造重组的迭代处置进程。在这一进程中,群体中的集体一代一代地得以优化,并逐步地迫近最优解,终极取得最优解。传统遗传算法的次要步调包罗初始染色体群体天生、顺应度评价和检测、选择操纵、穿插操纵和变异操纵。传统遗传算法流程图如图1所示(此中t为退化代数,t0为最猛进化代数)。

                                    图1  传统遗传算法流程图

4  基于改良遗传算法的主动组卷

    传统的遗传算法接纳二进制编码,用1表现某题当选中,0表现某题没有当选中,这种编码十分复杂,但在停止穿插和变异操纵时,各题型的题量很难控制,并且当试题库题量很大时编码很长。传统的遗传算法以退化代数即是最猛进化代数作为停止条件,但是在实践组卷进程中并不晓得种群退化到第几代就能失掉试卷的最优组合。因而用遗传算法完成主动组卷时,要对传统遗传算法停止一些改良。

4.1  改良的遗传算法

4.1.1  染色体编码     经过对编码的少量剖析,提出了一种分段实数编码机制,起首将染色体分红多少段,每一段对应一种题型,构成试卷的各道试题题号间接映射为基因,编码时将统一题型的试题放在统一段,统一段内题号各不相反。以题号编码的办法所表达的意义清晰、明白、不需解码,从而可以进步算法功能,进步运算服从。并且穿插和变异操纵都在各段外部停止,因而可以包管组卷进程中各题型题量的准确婚配

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