基于改进遗传算法的组卷系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 遗传算法的相关理论 | 第19-28页 |
| 2.1 遗传算法基本概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 遗传算法的发展与现状 | 第19-20页 |
| 2.1.2 遗传算法的基本思想 | 第20-21页 |
| 2.2 遗传算法的特点 | 第21页 |
| 2.3 遗传算法技术实现 | 第21-25页 |
| 2.3.1 编码 | 第21-22页 |
| 2.3.2 初始种群 | 第22页 |
| 2.3.3 适应度函数 | 第22页 |
| 2.3.4 选择算子 | 第22-23页 |
| 2.3.5 交叉算子 | 第23-24页 |
| 2.3.6 变异算子 | 第24-25页 |
| 2.3.7 遗传算法的流程 | 第25页 |
| 2.4 遗传算法的应用 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 改进遗传算法的理论分析 | 第28-37页 |
| 3.1 早熟现象的缺点 | 第28-30页 |
| 3.1.1 概念及定理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 早熟现象原因分析 | 第29页 |
| 3.1.3 预防早熟现象的措施 | 第29-30页 |
| 3.2 种群多样性度量方法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 计算种群的空间分布方差 | 第30-31页 |
| 3.2.2 最优适应度与平均适应度的差值 | 第31页 |
| 3.2.3 种群熵 | 第31-32页 |
| 3.3 改进自适应遗传算法的基本思想 | 第32-36页 |
| 3.3.1 交叉和变异概率的自适应调整 | 第33-34页 |
| 3.3.2 竞争拥挤替换策略 | 第34-35页 |
| 3.3.3 改进自适应遗传算法流程 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 组卷算法实现与系统设计 | 第37-59页 |
| 4.1 组卷系统中题库结构设计 | 第37-40页 |
| 4.1.1 试题库的组织要求 | 第37页 |
| 4.1.2 试题库的基本结构 | 第37-40页 |
| 4.2 算法的具体实现 | 第40-44页 |
| 4.2.1 组卷策略设置 | 第40页 |
| 4.2.2 编码方式的改进 | 第40-41页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第41-42页 |
| 4.2.4 轮盘赌选择法 | 第42-43页 |
| 4.2.5 交叉算子 | 第43-44页 |
| 4.2.6 变异算子 | 第44页 |
| 4.3 智能组卷中自适应遗传算法的流程 | 第44-45页 |
| 4.4 仿真实验 | 第45-49页 |
| 4.4.1 配置仿真实验参数 | 第45-46页 |
| 4.4.2 算法性能对比 | 第46-47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5 系统详细设计 | 第49-53页 |
| 4.5.1 开发工具及技术简介 | 第49-50页 |
| 4.5.2 系统功能需求分析 | 第50页 |
| 4.5.3 角色描述 | 第50-51页 |
| 4.5.4 系统功能模块 | 第51-53页 |
| 4.5.5 智能组卷系统的组卷过程 | 第53页 |
| 4.6 智能组卷系统的主要功能模块简介 | 第53-56页 |
| 4.6.1 登录模块 | 第54页 |
| 4.6.2 试题录入模块 | 第54-55页 |
| 4.6.3 试题管理模块 | 第55-56页 |
| 4.6.4 智能组卷模块 | 第56页 |
| 4.7 系统测试 | 第56-58页 |
| 4.7.1 软硬件环境说明 | 第56-57页 |
| 4.7.2 系统功能测试 | 第57-58页 |
| 4.8 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
