基于遗传算法(C#编写)的智能组卷系统优化

最近由于项目的需要,基于.Net 4.0框架和WPF开发window的客户端(开发环境为win7 旗舰版;Visual Studio 2013),在功能实现上需要将遗传优化MATLAB的仿真程序移植到C#中,在这儿分享一下学习历程。该程序可以正常运行,稍加修改可以优化其他问题,本文的所有程序和相关文献(其中也有TSP问题的优化)可以下载:http://pan.baidu.com/s/1dFNYbXB (Genetic文件为本例程)。

主要记录一下利用C#开发基于遗传算法的智能组卷系统的学习过程,大家或许对智能组卷系统并不了解(ps:其实我也只是大致了解了问题的描述),这儿给出一篇文献可以参阅(基于遗传算法的在线考试系统自动组卷策略优化).

指标设置

新建自己题库可以对题型进行详细的分类,方便组卷出题工作。针对知识点、难度、教学要求、分数四项指标进行细分。

知识点:可根据惯例或教学要求进行分类。如:概念、实验室及辅助检查、机制、发病原因、机理改变等;

难度:区分难度的好处在于出卷的时候可以方便的、适当的选择要出题的难度,方便对不同程度的参考人员进行考试;

教学要求:区分难度的好处在于出卷的时候可以方便的、适当的选择要出题的难

分数:对题库中的题目进行分数自定义,非常人性化的设置。

初始化种群

方法总览

优化过程

优化结果

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2016-08-25

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