遗传算法的一些特性研究及其在试卷组卷系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·遗传算法的起源与发展 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第11-13页 |
| ·遗传算法的特点 | 第13-14页 |
| ·目前对遗传算法的性能改进上的研究 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的应用现状与发展前景 | 第15-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 遗传算法的介绍 | 第18-33页 |
| ·编码 | 第18-20页 |
| ·选择算子 | 第20-22页 |
| ·交叉算子 | 第22-25页 |
| ·变异算子 | 第25-27页 |
| ·适应度函数及尺度变换 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的参数 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的终止条件 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的运行步骤和流程图 | 第30页 |
| ·遗传算法的应用 | 第30-33页 |
| 第三章 对遗传算法的一些改进 | 第33-40页 |
| ·扩展模式编码及其模式定理 | 第33-38页 |
| ·扩展模式编码的概念 | 第33-35页 |
| ·模式定理的扩展 | 第35-38页 |
| ·优势群体优先（SCF）策略 | 第38页 |
| ·最优个体替换策略 | 第38-40页 |
| 第四章 改进遗传算法的收敛性分析 | 第40-49页 |
| ·收敛性定义 | 第40-41页 |
| ·渐近收敛 | 第40-41页 |
| ·概率收敛 | 第41页 |
| ·基于优势群体优先策略的收敛性分析 | 第41-44页 |
| ·基于最优个体替换策略的收敛性分析 | 第44-49页 |
| ·随机过程的几个术语 | 第44-45页 |
| ·RECGA 收敛分析 | 第45-49页 |
| 第五章 应用实例 | 第49-66页 |
| ·试卷组卷问题概述 | 第49-54页 |
| ·试卷组卷问题的定义 | 第49-51页 |
| ·试卷组卷问题的数学模型 | 第51-53页 |
| ·试卷组卷的基本原则 | 第53页 |
| ·教师组卷活动分析 | 第53-54页 |
| ·几种常用自动组卷算法介绍 | 第54-55页 |
| ·优先权策略 | 第54页 |
| ·随机抽取策略 | 第54-55页 |
| ·补偿策略 | 第55页 |
| ·回溯试探策略 | 第55页 |
| ·问题的转化 | 第55-56页 |
| ·算法设计 | 第56-61页 |
| ·数据结构 | 第56-57页 |
| ·初始种群的产生 | 第57-58页 |
| ·适应度函数 | 第58页 |
| ·遗传操作设计 | 第58-60页 |
| ·世代进化过程的实现 | 第60-61页 |
| ·主程序 | 第61页 |
| ·GA 算法分析与改进 | 第61-66页 |
| ·最优个体替换法 | 第62-63页 |
| ·交叉概率 | 第63-64页 |
| ·变异概率 | 第64-66页 |
| 第六章 工作的总结和展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录Ⅰ标准的遗传算法程序 | 第71-76页 |
| 附录Ⅱ测试程序所用数据 | 第76页 |
