4 遗传算法应用

一般来说，用户在自动组卷时会对试卷的质量提出多方面的要求，如总题量、平均难度、题型比例、章节比例、重点章节比例、知识点的交叉与综合等，自动组卷就应最大程度的满足用户的要求。因此，在组卷之前，我们首先为自动组卷过程建立控制指标相应状态空间D，

D=[]

 

D的每一行由某一试题的控制指标组成，如题号、题型、章节、难度等，并且这些属性指标都进行编码表示成二进制形式，而每一列是题库中的某一指标的全部取值。在具体出题时，考方可能不会用到所有的指标，所以D包含的个体d_target可以表示为d_request和d_void，d_request表示考方要求的控制指标，d_void表示考方不要求的控制指标。即

d_target：：=<d_request>：<d_void>
<d_request>：：={0，1}m
<d_void>：：={0，1}n

试题库[STK]中的每一道试题在建库时都输入了相应的属性指标。试题模型的产生形式是：

if <data> then
<model>
<data>：：={0，1，#}m

#表示0和1之间的任意一位。

考试自动出题的遗传算法如下：

(1) 根据考方的出题要求，规划状态空间库D中的数据，保留d_request部分，而不要d_void部分，对其剩余部分进行编码D [1]，D[2]，……D[i]。

(2) 初始化试题库[STK]。随机从题库中抽出一组试题，并进行编号STK[1],STK[2]……STK[j],确定合适的交换概率Pc和变异概率Pm；并定义其适应值flexibility[k](k=1,2……j)

flexibility[k]<-0 (k=1,2……j)