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试题组卷是考试系统的重要组成部分。本文通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛和遗传漂移现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。实验证明改进遗传算法能更有效地提高组卷的效率。 相似文献
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人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂采蜜的群智能优化算法。针对传统的人工蜂群算法收敛速度慢,容易陷于局部最优进行了改进,引入了扰动控制频率来指导引领峰搜寻蜜源,增强算法局部搜索能力。提出了自适应动态变异算子,提高了算法收敛速度。融合了Boltzmann策略选择机制,动态调整了算法的搜索范围,增强了种群的多样性。算法成功地应用到求解动物饲料配比问题。结果显示,在运行效率、最优解质量、稳定性均优于被比较的其它算法。 相似文献
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