基于自适应遗传算法的智能组卷系统的研究及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 绪论 | 第8-12页 |
| 一、智能组卷问题 | 第8-9页 |
| 二、遗传算法概述 | 第9-10页 |
| 三、本文主要工作及意义 | 第10-11页 |
| 本章小结 | 第11-12页 |
| 第一章 组卷问题的理论基础 | 第12-18页 |
| ·经典测量理论 | 第12-14页 |
| ·经典测量理论的基本内容 | 第12-13页 |
| ·经典测量理论的不足 | 第13-14页 |
| ·项目反映理论 | 第14-16页 |
| ·项目反映理论的产生与发展 | 第14页 |
| ·项目反映理论的特点 | 第14-15页 |
| ·项目反映理论的基本思想和优点 | 第15-16页 |
| ·项目反映理论的基本假设 | 第16页 |
| ·组卷问题的其它相关理论 | 第16-17页 |
| 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 遗传算法与自适应遗传算法 | 第18-30页 |
| ·遗传算法 | 第18-27页 |
| ·遗传算法的发展与现状 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的特点 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的流程 | 第25-27页 |
| ·自适应遗传算法 | 第27-29页 |
| ·自适应遗传算法概述 | 第27-28页 |
| ·自适应遗传算法的基本思想 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 智能组卷的数学模型及常用组卷方法 | 第30-38页 |
| ·智能组卷 | 第30-32页 |
| ·智能组卷的数学模型 | 第32-35页 |
| ·智能组卷问题的约束条件 | 第32-33页 |
| ·智能组卷问题的目标函数 | 第33-35页 |
| ·智能组卷的其它常用算法 | 第35-37页 |
| ·随机组卷法 | 第35-36页 |
| ·回溯试探法 | 第36-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 改进的自适应遗传算法 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·改进的自适应遗传算法的基本思想 | 第38-39页 |
| ·算法的设计及流程 | 第39-45页 |
| ·编码 | 第39-40页 |
| ·种群初始化 | 第40页 |
| ·适应度函数 | 第40页 |
| ·改进的选择操作 | 第40-41页 |
| ·交叉和变异操作 | 第41-42页 |
| ·最优保存策略 | 第42-43页 |
| ·算法停止条件 | 第43页 |
| ·算法的流程 | 第43-45页 |
| ·算法有效性验证 | 第45-49页 |
| ·参数设定 | 第45-46页 |
| ·组卷结果 | 第46-48页 |
| ·改进的自适应遗传算法与其它算法的比较 | 第48-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 网上智能考试平台的设计及应用 | 第50-64页 |
| ·开发工具简介 | 第50页 |
| ·系统详细设计 | 第50-53页 |
| ·系统需求分析 | 第50-52页 |
| ·系统功能模块 | 第52-53页 |
| ·数据库的设计 | 第53-55页 |
| ·系统的实现 | 第55-59页 |
| ·系统后台 | 第59-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
