微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2013年
6期
72-74
,共3页
智能组卷%遗传算法%医学题库%重题优化策略%占位符编码%扩位交叉算子
智能組捲%遺傳算法%醫學題庫%重題優化策略%佔位符編碼%擴位交扠算子
지능조권%유전산법%의학제고%중제우화책략%점위부편마%확위교차산자
对含分支题的医学题库进行研究,并对遗传算法做了改进,提出了占位符编码方案、扩位交叉算子和重题优化策略.占位符编码方案能分段定长编码的同时累计各题型段的实际分支题量;扩位交叉算子能智能扩展落在分支题段的交叉点,避免因分支题段局部交叉而出现重题和实际分支题量与条件不符等情况;重题优化策略能快速替换重题,有效缩短组卷时间.仿真结果表明,改进的算法能适应不同题型,在不影响一般题型段抽取与进化的同时,精确控制分支题段的总分支题量和质量,是解决医学题库智能组卷问题的一种有效途径.
對含分支題的醫學題庫進行研究,併對遺傳算法做瞭改進,提齣瞭佔位符編碼方案、擴位交扠算子和重題優化策略.佔位符編碼方案能分段定長編碼的同時纍計各題型段的實際分支題量;擴位交扠算子能智能擴展落在分支題段的交扠點,避免因分支題段跼部交扠而齣現重題和實際分支題量與條件不符等情況;重題優化策略能快速替換重題,有效縮短組捲時間.倣真結果錶明,改進的算法能適應不同題型,在不影響一般題型段抽取與進化的同時,精確控製分支題段的總分支題量和質量,是解決醫學題庫智能組捲問題的一種有效途徑.
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