基于遗传算法的智能组卷策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·组卷策略的研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于遗传算法的组卷策略的应用研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 遗传算法的研究 | 第17-30页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第18页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第19-22页 |
| ·模式定理 | 第19-22页 |
| ·积木块假设 | 第22页 |
| ·隐含并行性 | 第22页 |
| ·遗传算法的关键技术 | 第22-28页 |
| ·编码技术 | 第23-24页 |
| ·初始化种群 | 第24-25页 |
| ·适应度函数 | 第25-26页 |
| ·遗传算子 | 第26-28页 |
| ·参数控制 | 第28页 |
| ·遗传算法的流程研究 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 物种入侵的动态遗传算法研究 | 第30-40页 |
| ·遗传算法分析 | 第30-31页 |
| ·早收敛现象的成因及预防措施分析 | 第31-34页 |
| ·早收敛的表现特征 | 第31页 |
| ·早收敛的成因分析 | 第31-32页 |
| ·早收敛的预防方法及分析 | 第32-34页 |
| ·物种入侵的动态遗传算法 SIDGA | 第34-37页 |
| ·群体早收敛程度的定量评价 | 第34-35页 |
| ·动态调整交叉变异概率策略 | 第35-36页 |
| ·基于物种入侵的个体替换策略 | 第36-37页 |
| ·SIDGA 流程及性能分析 | 第37-39页 |
| ·SIDGA 的工作流程 | 第37-38页 |
| ·SIDGA 的性能对比分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于 SIDGA 的智能组卷策略 | 第40-59页 |
| ·组卷的基本原则研究 | 第40-41页 |
| ·试题的基本属性研究 | 第41-43页 |
| ·试卷评价标准分析 | 第43-44页 |
| ·智能组卷的数学建模 | 第44-47页 |
| ·智能组卷的问题描述 | 第45页 |
| ·智能组卷的重要约束条件的确定 | 第45-46页 |
| ·智能组卷目标函数的建立 | 第46-47页 |
| ·基于 SIDGA 的组卷策略的实现 | 第47-52页 |
| ·编码方式的设计 | 第47-48页 |
| ·种群初始化 | 第48-49页 |
| ·适应度函数的设定 | 第49页 |
| ·选择操作的设定 | 第49-50页 |
| ·交叉操作的设定 | 第50-51页 |
| ·变异操作的设定 | 第51-52页 |
| ·终止条件的设定 | 第52页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第52-58页 |
| ·算法参数的设置 | 第52-53页 |
| ·结果分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于 SIDGA 的智能组卷策略的应用 | 第59-69页 |
| ·需求分析 | 第59-60页 |
| ·设计需求分析 | 第59-60页 |
| ·环境需求分析 | 第60页 |
| ·总体设计 | 第60-63页 |
| ·构架设计 | 第60-61页 |
| ·主要功能设计 | 第61-62页 |
| ·数据库设计 | 第62-63页 |
| ·智能组卷的实现及评价 | 第63-66页 |
| ·智能组卷的实现 | 第63-65页 |
| ·智能组卷的评价 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
