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本文在分析了組卷目標(biāo)要求的基礎(chǔ)上，建立了智能組卷問題的理論模型并建立了與
之相應(yīng)的模擬題庫(kù)，提出了一種個(gè)體交叉率和變異率隨種群多樣性自適應(yīng)調(diào)整的遺傳算法來(lái)解決組卷問題。算法采用了基于題型的十進(jìn)制分段編碼，段內(nèi)進(jìn)化算子和誤差加權(quán)適應(yīng)度評(píng)估方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法的組卷質(zhì)量和收斂速度都得到明顯提高，并且較好的克服了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，取得了較滿意的組卷效果。
之相應(yīng)的模擬題庫(kù)，提出了一種個(gè)體交叉率和變異率隨種群多樣性自適應(yīng)調(diào)整的遺傳算法來(lái)解決組卷問題。算法采用了基于題型的十進(jìn)制分段編碼，段內(nèi)進(jìn)化算子和誤差加權(quán)適應(yīng)度評(píng)估方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法的組卷質(zhì)量和收斂速度都得到明顯提高，并且較好的克服了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，取得了較滿意的組卷效果。
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