基于改进微粒群算法的组卷系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 组卷的建模 | 第13-29页 |
| ·组卷原则 | 第14-15页 |
| ·组卷算法 | 第15-16页 |
| ·试题的参数 | 第16-20页 |
| ·试题属性 | 第20-21页 |
| ·试卷模式 | 第21-28页 |
| ·难度-分数分布 | 第21-22页 |
| ·区分度-分数分布 | 第22页 |
| ·知识点-分数分布 | 第22-23页 |
| ·题型-分数分布 | 第23-24页 |
| ·认知层次-分数分布 | 第24页 |
| ·答卷时间-分数分布 | 第24页 |
| ·试题分数-分数分布 | 第24-25页 |
| ·偏差的计算 | 第25-27页 |
| ·目标函数 | 第27-28页 |
| ·总结 | 第28-29页 |
| 第三章 微粒群算法 | 第29-42页 |
| ·智能算法 | 第29-30页 |
| ·微粒群算法 | 第30-37页 |
| ·微粒群算法背景 | 第30-31页 |
| ·微粒群算法的定义 | 第31页 |
| ·微粒群算法的原理 | 第31-33页 |
| ·全局模型和局部模型 | 第33-34页 |
| ·微粒群算法分类 | 第34-36页 |
| ·其他智能算法 | 第36-37页 |
| ·微粒群算法的改进 | 第37-41页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法 | 第37-38页 |
| ·带遗传思想的微粒群算法 | 第38-39页 |
| ·基于动态领域改进的微粒群算法 | 第39-40页 |
| ·解决离散问题的微粒群算法 | 第40-41页 |
| ·总结 | 第41-42页 |
| 第四章 改进的微粒算法的设计及测试 | 第42-50页 |
| ·算法的目的 | 第42页 |
| ·组卷的步骤 | 第42页 |
| ·组卷的参数分布 | 第42-43页 |
| ·组卷思想 | 第43页 |
| ·算法的改进 | 第43-46页 |
| ·加入动态惯性权重 | 第43-44页 |
| ·全局最优解变异 | 第44-45页 |
| ·引入选择机制 | 第45页 |
| ·编码方式 | 第45-46页 |
| ·对基于遗传算法的微粒群的改进 | 第46-50页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·按题型分段编码 | 第47页 |
| ·适应度函数 | 第47-48页 |
| ·全局最优解变异 | 第48页 |
| ·选择算子 | 第48页 |
| ·动态惯性权重ω | 第48页 |
| ·算法的终止条件 | 第48页 |
| ·冲突解决方法 | 第48-50页 |
| 第五章 基于改进微粒群算法的组卷系统的实现 | 第50-63页 |
| ·系统开发环境 | 第50页 |
| ·系统设计 | 第50-51页 |
| ·数据库设计 | 第51-52页 |
| ·各功能模块设计 | 第52-63页 |
| ·用户管理 | 第52-53页 |
| ·题库管理 | 第53-56页 |
| ·试卷管理 | 第56-57页 |
| ·考试管理 | 第57-61页 |
| ·成绩管理 | 第61-63页 |
| 第六章 测试分析 | 第63-68页 |
| ·选择和变异对测试结果的影响 | 第63-65页 |
| ·POPSIZE 对算法的影响 | 第65-66页 |
| ·c1 对算法的影响 | 第66页 |
| ·c2 对算法的影响 | 第66-68页 |
| 第七章 总结 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
