2013,49(14)
1 引言
随着现代计算机辅助教学的发展,为构建产学研结合
的管理新模式,我校工程训练中心已实现了车间信息化管
理平台的搭建,完成了 R FID 实时监控与工程训练管理系
统的开发
[1]
,现采用 RFID 终端化的形式进行管理及教学。
随着管理系统应用范围的不断扩大,在线考试成为教师考
查、学生学习与测验的重要途径,其原有的随机组卷方式
组卷耗时长,且无法很好地满足用户组卷要求,组卷功能
的完善受到了广大师生的呼吁。本文在经过充分的理论
研究及实验测试之后,选择利用改进的遗传算法来实现在
线考试的智能组卷功能,以满足系统实时响应及提高组卷
效率的要求。
自适应遗传算法在工程训练在线考试中的应用
朱 婧
1
,戴青云
2
,王美林
1
,王森洪
1
ZHU Jing
1
, DA I Qingyun
2
, WANG Meilin
1
, WANG Senhong
1
1.广东工业大学 信息工程学院,广州 510006
2.广东工业大学 科技处,广州 510006
1.School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Gua ngzhou 510006, China
2.Departme nt of Scie nce and Technology, Gu angdong University of Technol ogy, Gua ngzhou 510006, China
Z HU Jing, DAI Qingyun, WANG Meilin, et al. Appl ication of adaptive genetic algorithm in engineering tr aining on-line
exam system. Computer Engineeri ng and Applications, 2013, 49(14):227-230.
Abs tract:On the basis of realizing the information technology in the engineering training ce nter workshop, the management
system of examination module has a lot of problems, such as for ming repeated quest ions and the low efficiency of paper con-
structing, in order to solve those problems to meet the r eal-time requirements of th e on-line exam, this paper presents an improved
genetic algorit hm. In this algorithm, it adopts the subsection integer coding, improves the genera tion methods of the initial popu-
lation, which can effec tively improve the convergence speed. It also uses the adjustment method of adaptive genetic operator,
then removes the repeated questions and adds best individual save mechanism in the evolutionary process, which can both ensure
the diversity of population and acquire high quality. The experimental results show that t he alg orithm can not only solve the
problem of the examination module, but als o show the ad vantages over randomized algorithms and simple ge netic algorithm in
iterative times, running times and a ccuracy of composition test paper.
Key words :genetic algorithm; engineering training; intelligent test paper composition; integer coding; adaptive; best individual
saving mecha nisms
摘 要:在工程训练中心车间信息化实现的基础上,针对工程训练管理系统中考试模块现有组卷方式所带来的抽重复题、
组卷效率低下等问题,以满足在线考试的实时性要求。为此,给出一种改进的遗传算法,采用分段整数编码,改进初始种
群的产生方法,有效提高了算法的收敛速度,并自适应调整遗传算子,在进化过程中增加去重题策略及最优个体保存机
制,维护了种群多样性,保证了运算结果的质量。实验结果表明,该算法不但解决了系统组卷原有的问题,在迭代次数、运
行时间和组卷精确度上均明显优于随机组卷法和简单遗传算法。
关键词:遗传算法;工程训练;智能组卷;整数编码;自适应;最优个体保存机制
文献标志码:A 中图分类号:TP3 01.6 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1209-0329
⦾工程与应用⦾
基金项目:广东省教育厅产学研结合基地及科技成果转化重大项目(No.cgzhzd0608)。
作者简介:朱婧(1988—),女,硕士,主要研究方向为智能算法、企业信息化管理技术;戴青云(1965—),女,博士后,教授,研究方向为模式
识别、企业信息化技术、图像处理;王美林(1975—),男,讲师,研究方向为企业信息化技术、MES;王森洪(1986—),男,硕士,
主要研究方向为人工智能、数据挖掘。E-mail:zhujing915@gmail.com
收稿日期:2012-09-28 修回日期:2013-02-01 文章编号:1002-8331(2013)14-0227-04
CNKI 出版日期:2013-02-28 http://www.cnki.net/kcms/d eta il/11. 2127. TP.20130228.1148.006.html
C omputer Engineering and Applications 计算机工程与应用
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