基于多策略改进遗传算法的智能组卷研究
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
·国内外研究与应用现状 | 第10-13页 |
·本文工作 | 第13-14页 |
·文章结构介绍 | 第14-16页 |
第2章 智能组卷基础理论 | 第16-25页 |
·教育测量学基本理论 | 第16-19页 |
·经典测量理论(CTT) | 第16-18页 |
·项目反映理论(IRT) | 第18-19页 |
·经典测量理论对本研究的指导 | 第19页 |
·遗传算法基础理论 | 第19-24页 |
·遗传算法的基本思想 | 第20-21页 |
·遗传算法的构成 | 第21-22页 |
·遗传算法的过程 | 第22-23页 |
·遗传算法基础理论对本研究的指导 | 第23-24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第3章 智能组卷算法的研究与实现 | 第25-44页 |
·问题描述 | 第25页 |
·问题分析 | 第25-34页 |
·组卷活动的原则和步骤 | 第26-27页 |
·组卷问题的难点 | 第27-28页 |
·智能组卷的基本思想 | 第28-29页 |
·试题的评价指标体系 | 第29-33页 |
·试卷模式 | 第33-34页 |
·问题的建模 | 第34-37页 |
·试题指标建模 | 第34页 |
·组卷的约束条件 | 第34-35页 |
·组卷的目标函数 | 第35-37页 |
·组卷算法设计 | 第37-43页 |
·智能组卷算法描述 | 第37-38页 |
·算法参数的设定 | 第38-39页 |
·染色体编码设计 | 第39-40页 |
·适应度函数 | 第40页 |
·初始化种群 | 第40-41页 |
·选择算子设计 | 第41-42页 |
·交叉算子设计 | 第42页 |
·变异算子设计 | 第42-43页 |
·组卷算法实现 | 第43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第4章 组卷算法实验分析及应用实例 | 第44-51页 |
·组卷的条件和算法参数 | 第44-45页 |
·对比实验结果分析 | 第45-47页 |
·不同算法的影响对比 | 第45-46页 |
·算法的不同参数影响对比 | 第46-47页 |
·基于改进遗传算法的应用实例 | 第47-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58页 |