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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,河南鄭州 450007

        考試是一項“測量工程”。從統(tǒng)計學的角度來看,考試是一種抽樣測量,通常我們告訴學生的應(yīng)考內(nèi)容是考查的總體,而試題實際考查到的內(nèi)容則是我們從總體中抽取的樣本。要提高考試質(zhì)量,在實施考試之前,先要進行設(shè)計。為了更好地普及計算機命題,有必要研究一種采用科學、先進的組卷方法來實現(xiàn)快速、高效、科學組卷。本文著重對遺傳算法在自動組卷中的應(yīng)用研究,通過對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題。

        1 自動組卷算法研究

        國內(nèi)外的許多科研單位、學校機構(gòu)都在對組卷系統(tǒng)進行研究[1]。雖然組卷系統(tǒng)是一個被探討了很長時間的問題,但至今還沒有一個很好的解決其自動出題的算法方案。以前所采用的算法大多是隨機選取和回溯試探法,他們雖然都能最終組出試卷,但是在實際的操作過程中,卻發(fā)現(xiàn)他們不是耗費的時間很大就是容易進入死循環(huán)。

        2 遺傳算法概述

        遺傳算法GA[2](Genetic Algorithm)是一種新型的、模擬自然界生物進化過程的隨機搜索、優(yōu)化方法。他是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型,是由美國Michigan大學的JohnH.Honlland教授于1975年首先提出來的。他采用簡單的編碼技術(shù)來表示各種復(fù)雜的結(jié)構(gòu),并通過對一組編碼表示進行簡單的遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向。由于他采用種群的方式組織搜索,這使得他可以同時搜索解空間內(nèi)的多個區(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數(shù),而且對一種考試而言,這種題型一一分數(shù)分布曲線LT常保持相對穩(wěn)定,如英語等級考試、各種計算機等級考試等都是這樣。

        其次,獲取難度一一分數(shù)分布曲線LD、內(nèi)容一一分數(shù)分布曲線LC,教學要求度一一分數(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的分布,是很重要的一條曲線。

        4 自動組卷的遺傳算法設(shè)計與實現(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,這種編碼簡單明了,但是進行交換等遺傳操作時,各題型的題目數(shù)難以精確控制,而且,當題庫中題量很大時,編碼很長。

        4.2 適應(yīng)度函數(shù)

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

        4.3 遺傳算子設(shè)計

        1)選擇算子

        采用期望值模型選擇機制,即先用公式1計算群體中各個個體期望被選中的次數(shù):

        2)交叉算子

        將以上選出的個體進行兩兩隨機配對,對每一對相互配對的個體采用有條件的“均勻交叉”,即兩個配對個體的每一個基因座上的基因都按設(shè)定的交叉概率Pc和一定的條件(確保交換后個體仍是有意義的組合)進行交換,產(chǎn)生兩個新個體。

        3)變異算子

        由于普通的變異操作可能會使用戶指定范圍外的題目出現(xiàn)在染色體中,也會使各題型的題目數(shù)難以保證,本文采用有條件的變異算子,即每個個體的每一個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

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

        5)算法實現(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;

        當前代數(shù)Gene=0;

        計算群體中各個體的適應(yīng)值;

        while(Gene

        根據(jù)個體適應(yīng)值及選擇策略從當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;

        計算新一代群體中各個體的適應(yīng)值;

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

        輸出當前代數(shù),群體的平均目標函數(shù),最好個體的目標函數(shù)值;

        輸出最好個體的編碼,計算各難度級別的分數(shù)等指標,輸出這些指標的值并與用戶的要求值相比較。

        5 成卷的技術(shù)指標

        從難度、區(qū)分度、信度、效度是評介成卷合理性的有效指標,盡管這些指標是利用試卷的應(yīng)試結(jié)果進行分析,我們在組卷時沒有應(yīng)試結(jié)果,但我們應(yīng)當了解其計算方法,以便指導我進行科學、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)要求所開發(fā)的組卷功能體現(xiàn)遺傳算法的應(yīng)用,其技術(shù)指標,如:難度、所用時間等,存放在試題庫中,而試題庫管理系統(tǒng)則采用合理的選題算法,對題庫中的題目從難度進行控制選題,從而生成符合測試要求的試卷。

        7 結(jié)論

        隨著計算機考試系統(tǒng)的不斷普及,基于遺傳算法的自動組卷技術(shù)越來越成為計算機輔助測試中人們研究的一個熱點。文章基于對遺傳算法的研究,只應(yīng)用了組卷系統(tǒng)的幾個變量,至于要自動生成完全符合標準化考試的試卷,則算法中應(yīng)用加入更多的組卷系統(tǒng)變量,才能高效、科學地滿足組卷要求。由于計算量大,所以在運行過程中程序出現(xiàn)了假死現(xiàn)象,這個問題值得繼續(xù)研究。

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

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

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