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        基于遺傳算法的組卷方法研究

        2011-10-17 16:58:06王民川
        科技傳播 2011年2期
        關(guān)鍵詞:算子題型遺傳算法

        王民川

        鄭州廣播電視大學(xué),河南鄭州 450007

        考試是一項(xiàng)“測(cè)量工程”。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)看,考試是一種抽樣測(cè)量,通常我們告訴學(xué)生的應(yīng)考內(nèi)容是考查的總體,而試題實(shí)際考查到的內(nèi)容則是我們從總體中抽取的樣本。要提高考試質(zhì)量,在實(shí)施考試之前,先要進(jìn)行設(shè)計(jì)。為了更好地普及計(jì)算機(jī)命題,有必要研究一種采用科學(xué)、先進(jìn)的組卷方法來(lái)實(shí)現(xiàn)快速、高效、科學(xué)組卷。本文著重對(duì)遺傳算法在自動(dòng)組卷中的應(yīng)用研究,通過(guò)對(duì)遺傳算法理論的研究,探討一下遺傳算法以解決智能選題成卷的問(wèn)題。

        1 自動(dòng)組卷算法研究

        國(guó)內(nèi)外的許多科研單位、學(xué)校機(jī)構(gòu)都在對(duì)組卷系統(tǒng)進(jìn)行研究[1]。雖然組卷系統(tǒng)是一個(gè)被探討了很長(zhǎng)時(shí)間的問(wèn)題,但至今還沒(méi)有一個(gè)很好的解決其自動(dòng)出題的算法方案。以前所采用的算法大多是隨機(jī)選取和回溯試探法,他們雖然都能最終組出試卷,但是在實(shí)際的操作過(guò)程中,卻發(fā)現(xiàn)他們不是耗費(fèi)的時(shí)間很大就是容易進(jìn)入死循環(huán)。

        2 遺傳算法概述

        遺傳算法GA[2](Genetic Algorithm)是一種新型的、模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程的隨機(jī)搜索、優(yōu)化方法。他是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是由美國(guó)Michigan大學(xué)的JohnH.Honlland教授于1975年首先提出來(lái)的。他采用簡(jiǎn)單的編碼技術(shù)來(lái)表示各種復(fù)雜的結(jié)構(gòu),并通過(guò)對(duì)一組編碼表示進(jìn)行簡(jiǎn)單的遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)和確定搜索的方向。由于他采用種群的方式組織搜索,這使得他可以同時(shí)搜索解空間內(nèi)的多個(gè)區(qū)域。而且用種群組織搜索方式使得遺傳算法特別適合大規(guī)模并行。

        3 基于遺傳算法的組卷方法

        首先,確定考試時(shí)間KSSJ、試卷的滿分值MFZ和所用的題型以及各種題型的題目和分?jǐn)?shù),而且對(duì)一種考試而言,這種題型一一分?jǐn)?shù)分布曲線LT常保持相對(duì)穩(wěn)定,如英語(yǔ)等級(jí)考試、各種計(jì)算機(jī)等級(jí)考試等都是這樣。

        其次,獲取難度一一分?jǐn)?shù)分布曲線LD、內(nèi)容一一分?jǐn)?shù)分布曲線LC,教學(xué)要求度一一分?jǐn)?shù)分布曲線LR及其各自允許的誤差,曲線LC,LR及其允許的誤差均由用戶給出。曲線LD在很大程度上決定了考試成績(jī)的分布,是很重要的一條曲線。

        4 自動(dòng)組卷的遺傳算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        4.1 染色體編碼及群體的初始化

        經(jīng)典遺傳算法采用二進(jìn)制編碼,用1表示該題被選中,0表示該題未被選中,這種編碼簡(jiǎn)單明了,但是進(jìn)行交換等遺傳操作時(shí),各題型的題目數(shù)難以精確控制,而且,當(dāng)題庫(kù)中題量很大時(shí),編碼很長(zhǎng)。

        4.2 適應(yīng)度函數(shù)

        在遺傳算法中,以適應(yīng)值大小來(lái)區(qū)分群體中個(gè)體的優(yōu)劣。一般情況下適應(yīng)值越大的個(gè)體越好,適應(yīng)值越小的個(gè)體越差。

        4.3 遺傳算子設(shè)計(jì)

        1)選擇算子

        采用期望值模型選擇機(jī)制,即先用公式1計(jì)算群體中各個(gè)個(gè)體期望被選中的次數(shù):

        2)交叉算子

        將以上選出的個(gè)體進(jìn)行兩兩隨機(jī)配對(duì),對(duì)每一對(duì)相互配對(duì)的個(gè)體采用有條件的“均勻交叉”,即兩個(gè)配對(duì)個(gè)體的每一個(gè)基因座上的基因都按設(shè)定的交叉概率Pc和一定的條件(確保交換后個(gè)體仍是有意義的組合)進(jìn)行交換,產(chǎn)生兩個(gè)新個(gè)體。

        3)變異算子

        由于普通的變異操作可能會(huì)使用戶指定范圍外的題目出現(xiàn)在染色體中,也會(huì)使各題型的題目數(shù)難以保證,本文采用有條件的變異算子,即每個(gè)個(gè)體的每一個(gè)基因座上的基因都按設(shè)定的變異概率Pm在一定范圍內(nèi)變異。

        4)最優(yōu)保存策略

        進(jìn)行了選擇、交叉、變異操作后,比較新一代的最好個(gè)體與上一代的最好個(gè)體的適應(yīng)值,如下降,則以上一代最好個(gè)體替換新一代的最差個(gè)體。

        5)算法實(shí)現(xiàn)

        確定參數(shù):最大代數(shù)MaxGene,群體規(guī)模Pop Size,交叉概率Pc,變異概率Pm;

        接收用戶的組卷要求:

        產(chǎn)生初始群體;

        當(dāng)前代數(shù)Gene=0;

        計(jì)算群體中各個(gè)體的適應(yīng)值;

        while(Gene

        根據(jù)個(gè)體適應(yīng)值及選擇策略從當(dāng)前群體中選擇生成下一代的父體;

        執(zhí)行交換操作和變異操作生成新一代群體;

        計(jì)算新一代群體中各個(gè)體的適應(yīng)值;

        比較新一代的最好個(gè)體與上一代的最好個(gè)體的適應(yīng)值,如下降,則以上一代最好個(gè)體替換新一代的最差個(gè)體:

        輸出當(dāng)前代數(shù),群體的平均目標(biāo)函數(shù),最好個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值;

        輸出最好個(gè)體的編碼,計(jì)算各難度級(jí)別的分?jǐn)?shù)等指標(biāo),輸出這些指標(biāo)的值并與用戶的要求值相比較。

        5 成卷的技術(shù)指標(biāo)

        從難度、區(qū)分度、信度、效度是評(píng)介成卷合理性的有效指標(biāo),盡管這些指標(biāo)是利用試卷的應(yīng)試結(jié)果進(jìn)行分析,我們?cè)诮M卷時(shí)沒(méi)有應(yīng)試結(jié)果,但我們應(yīng)當(dāng)了解其計(jì)算方法,以便指導(dǎo)我進(jìn)行科學(xué)、合理性組卷。試卷分析涉及的理論如下所述[3]。

        6 組卷系統(tǒng)分析

        本系統(tǒng)要求所開(kāi)發(fā)的組卷功能體現(xiàn)遺傳算法的應(yīng)用,其技術(shù)指標(biāo),如:難度、所用時(shí)間等,存放在試題庫(kù)中,而試題庫(kù)管理系統(tǒng)則采用合理的選題算法,對(duì)題庫(kù)中的題目從難度進(jìn)行控制選題,從而生成符合測(cè)試要求的試卷。

        7 結(jié)論

        隨著計(jì)算機(jī)考試系統(tǒng)的不斷普及,基于遺傳算法的自動(dòng)組卷技術(shù)越來(lái)越成為計(jì)算機(jī)輔助測(cè)試中人們研究的一個(gè)熱點(diǎn)。文章基于對(duì)遺傳算法的研究,只應(yīng)用了組卷系統(tǒng)的幾個(gè)變量,至于要自動(dòng)生成完全符合標(biāo)準(zhǔn)化考試的試卷,則算法中應(yīng)用加入更多的組卷系統(tǒng)變量,才能高效、科學(xué)地滿足組卷要求。由于計(jì)算量大,所以在運(yùn)行過(guò)程中程序出現(xiàn)了假死現(xiàn)象,這個(gè)問(wèn)題值得繼續(xù)研究。

        [1]王小平,曹立明.遺傳算法[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002,6.

        [2]李敏強(qiáng),等著.遺傳算法的基本理論與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2003,3.

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