本文已被:浏览 1866次 下载 2982次
中文摘要: 为了在尽可能短的时间内找到问题的最优解,本文在采用股遗传算法高适应度个体遗传速度快、抑制劣质基因的遗传漂移、能够保持群体的多样度、减少早熟收敛现象的发生等优点的基础上,引入了变异过程中的预选择机制来保持优良个体,避免优良基因的丢失,提高种群的整体水平,从而提高算法的性能。将改进的股遗传算法应用于智能组卷,并引入了分段的整数编码和选题过程中的变异操作来提高组卷速度和避免重题的出现。实验结果表明:改进的股遗传算法与标准遗传算法、股遗传算法相比,该算法能大幅度的提高组卷质量。
中文关键词: 变异 预选择 股遗传算法 智能组卷 适应度
Abstract:
keywords:
文章编号: 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:辽宁省教育厅高等学校研究项目(2023901017)
Author Name | Affiliation |
邓新秀 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
张敏 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
葛斌 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
Author Name | Affiliation |
邓新秀 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
张敏 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
葛斌 | 大连大学 信息工程学院 辽宁 大连 116622 |
引用文本:
邓新秀,张敏,葛斌.混合股遗传算法及其在智能组卷中的应用.计算机系统应用,2008,17(7):90-92
.A Hybrid Cohort Genetic Algorithm and Its Application in Test Paper Generation.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(7):90-92
邓新秀,张敏,葛斌.混合股遗传算法及其在智能组卷中的应用.计算机系统应用,2008,17(7):90-92
.A Hybrid Cohort Genetic Algorithm and Its Application in Test Paper Generation.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(7):90-92