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基于遗传算法的组卷研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10页
   ·组卷系统的研究现状第10-13页
   ·基于遗传算法的自动组卷算法第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-15页
   ·本文的组织结构第15-16页
第2章 遗传算法的研究第16-24页
   ·遗传算法的基本思想第16-17页
   ·遗传算法的特点第17页
   ·遗传算法的一些术语第17-18页
   ·遗传算法描述第18-20页
   ·遗传算法的关键技术第20-23页
     ·染色体编码第20-21页
     ·个体适应度评价第21页
     ·遗传算子第21-22页
     ·遗传算法的运行参数第22-23页
     ·遗传算法的终止条件第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 组卷的评价体系和组卷模型第24-33页
   ·组卷问题的基本原则第24页
   ·试题的几个重要属性指标第24-27页
     ·试题的难度第25页
     ·试题的区分度第25-26页
     ·认知层次第26-27页
   ·试题的指数体系及约束条件第27-29页
   ·约束条件的偏差计算第29-31页
   ·约束条件的偏差好坏关系第31页
   ·组卷的目标函数第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于遗传算法组卷方案的调整第33-47页
   ·传统遗传算法的组卷方案第33-36页
   ·传统遗传算法不足分析和解决办法第36-41页
     ·染色体编码问题的分析第36-38页
     ·早熟现象分析和改进措施第38-41页
   ·参数调整的遗传算法的组卷流程第41-43页
   ·调整后的遗传算法性能验证实验第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第5章 参数调整后遗传算法在组卷系统的应用第47-56页
   ·组卷系统的整体结构第47-49页
     ·组卷系统的设计原则第47-48页
     ·组卷系统的实现的相关技术第48-49页
   ·组卷系统的主要功能第49-55页
     ·试题库管理功能界面第50-51页
     ·组卷管理功能界面第51-52页
     ·组卷系统运行结果分析第52-55页
   ·本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第60-61页
致谢第61-62页
个人简历第62页

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