基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略

针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题，本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先，综合知识点覆盖率、难度系数等因素，建立多目标评价模型；其次，将试题组合方案编码为蝗虫个体，通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案，引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置，以增强算法全局搜索能力；结合模拟退火思想，以使算法有能力跳出局部最优；引入余弦自适应函数调整搜索步长，以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案，生成一套高质量的试卷。实验结果表明，基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比，组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比，组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。