發(fā)布時間：2017-11-03 00:22

  本文關(guān)鍵詞：基于IRT的量子遺傳算法選題策略

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【摘要】：選題的本質(zhì)是一個優(yōu)化問題,雖然已有多種算法,但是大部分算法收斂速度慢、易陷入早熟、需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型等。量子遺傳算法在普通遺傳算法中引入了量子計算的概念,能夠使算法在種群規(guī)模很小的情況下呈現(xiàn)種群的多樣性,而且能在很廣的范圍內(nèi)尋優(yōu),不易陷入早熟,量子計算的并行性使算法能比普通遺傳算法更快地解決尋優(yōu)問題。本研究采用基于項目反應(yīng)理論的量子遺傳算法的選題策略。將兩者的實驗結(jié)果作比較,結(jié)果顯示,量子遺傳算法在各評價指標(biāo)下的效果都優(yōu)于經(jīng)典遺傳算法,體現(xiàn)出量子遺傳算法搜索效率高,適應(yīng)性強,收斂性速度快的特點。
【作者單位】： 南京師范大學(xué)國際文化教育學(xué)院;南京師范大學(xué)心理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 組卷 量子遺傳算法 項目反應(yīng)理論
【基金】：“南京師范大學(xué)校人文科學(xué)青年科研人才培育”基金項目(14QNPY03)的資助
【分類號】：B841.7
【正文快照】： 考試是教學(xué)的一個重要環(huán)節(jié),選題是考試的一個重要環(huán)節(jié),若是選題算法不好,生成的試卷可能無效或者無法組成滿足所有條件的試卷,算法無解等等,好的算法可以節(jié)省算法的時間開銷且滿足各項約束條件和選題目標(biāo)。以往的研究者已經(jīng)對選題算法進行了較長時間的研究,也產(chǎn)生了豐富的成果，

本文編號：1133835