浅议在线考试系统中基于遗传算法的自动组卷算法的设计

曹鑫+韩莉+韩红彩+张亚娜

遗传算法在考试系统的自动组卷方面具有其他传统组卷算法所不能比拟的优点，通过交叉、变异等操作来产生新的个体，扩大了搜索范围，使得优化的结果是全局最优解而不是局部的最优解，适合于大规模、复杂问题的求解，其计算简单但功能强大。

【关键词】组卷；遗传算法；操作

在线考试系统的设计与开发中，组卷是实现考试系统自动化的核心问题之一。组卷是指由用户先输入对试卷试题的要求，然后系统自动地从试题库中选出符合用户要求的试题，组成一份试卷的过程。

1 遗传算法

遗传算法是将孟德尔的遗传变异理论与达尔文的“优胜劣汰，适者生存”自然进化学说进行模拟，实现的一种迭代式的搜索算法。遗传算法的步骤如下：

1.1 初始化

先产生足够数量的个体，然后将这些个体组成一个种群。

1.2 迭代的执行下面操作

在种群中，将每个个体的适应度值计算出来，根据某个规则，选出一个能进入到下一代的个体，产生一个新的种群。在这个新的种群中，按照交叉概率Pc进行交叉操作，按照变异概率Pm进行变异操作；如果不能满足任何一个停止条件，那么就转到第（1）步操作。

1.3 输出适应度值最优的染色体作为最优解

把问题的解用“染色体”来表示，把这染色体放到某个具体 “环境”中，根据适应度函数值选出适应度较高的“染色体”，并复制这些染色体，按照这个过程，将进化工作一代一代的进行下去，必将产生一个最适应环境的 “染色体”，从而获得问题的最优解。……