2017英语4级报名入口:关于遗传算法在试题组卷中的应用?

4 遗传算法应用

一般来说，用户在自动组卷时会对试卷的质量提出多方面的要求，如总题量、平均难度、题型比例、章节比例、重点章节比例、知识点的交叉与综合等，自动组卷就应最大程度的满足用户的要求。因此，在组卷之前，我们首先为自动组卷过程建立控制指标相应状态空间D，

D=[]

D的每一行由某一试题的控制指标组成，如题号、题型、章节、难度等，并且这些属性指标都进行编码表示成二进制形式，而每一列是题库中的某一指标的全部取值。在具体出题时，考方可能不会用到所有的指标，所以D包含的个体d_target可以表示为d_request和d_void，d_request表示考方要求的控制指标，d_void表示考方不要求的控制指标。即

d_target：：=<d_request>：<d_void>
<d_request>：：={0，1}m
<d_void>：：={0，1}n

试题库[STK]中的每一道试题在建库时都输入了相应的属性指标。试题模型的产生形式是：

if <data> then
<model>
<data>：：={0，1，#}m

#表示0和1之间的任意一位。

考试自动出题的遗传算法如下：

(1) 根据考方的出题要求，规划状态空间库D中的数据，保留d_request部分，而不要d_void部分，对其剩余部分进行编码D [1]，D[2]，……D[i]。

(2) 初始化试题库[STK]。随机从题库中抽出一组试题，并进行编号STK[1],STK[2]……STK[j],确定合适的交换概率Pc和变异概率Pm；并定义其适应值flexibility[k](k=1,2……j)

flexibility[k]<-0 (k=1,2……j)

(3) 从试题库[STK]中取出STK[m](0≤m≤j)与状态空间库[D]中的指标D[n] (0≤n≤i)进行匹配。如果STK[m]与D[n]完全匹配，则

flexibility[k]<-flexibility[k]+1

如果不匹配，则有

flexibility[k]<-flexibility[k]+0

(4) 进行淘汰选择，保留具有高适应度的试题。即把flexibility[k]为0的STK[m]去掉，这样就生成了一个新的试题模型STK[h]。

(5) 重复过程2生成新的试题模型STK[p]。按一定的交换概率Pc从[STK]中随机选取模型STK[h]和STK[p]，交换彼此位串中对应的值，产生新的试题模型STK[h]、STK[p]，如

交换前STK[h]=1 1 0 1 0 1 1

STK[p]=0 0 1 1 1 1 0

交换前STK[h]=1 1 1 1 0 1 1

STK[p]=1 1 1 1 1 1 0

(6) 按一定的变异概率从题库[STK]中随机选出一试题模型STK[h]进行基因突变，产生一个新的试题模型。

(7) 在完成以上选择、交叉、变异步骤后，产生一个考试试题模型，按照事先确定的误差精度对其进行收敛性的判别，当其适应度高时，试题组卷成功，转向步骤8，如果其适应度低，则转向步骤3继续执行。

(8) 输出相应的考试试题，组卷结束。

以上用遗传算法抽题时，交换概率Pc和变异概率Pm的确定很重要。Pc

太小使选题工作进展缓慢，太大则会破坏适应值高的试题模型。通常规定其为0.4。同样，Pm太小就不能产生新的试题模型，太大又会产生过多的试题模型。它宜规定为0.1。

在自动选题时，选题的方式可采用父辈挑选和生存选择两种。父辈挑选就是采用不返回随机抽样，它使每个题目都有被选中的可能；生存选择采用允许父辈和子代进行竞争，并让其中的优良者进入下一轮竞争环境的二分之一择优选择。两种选择方式共同作用于选题保证了选题的顺利完成。在选题的过程中，哪一道题目被选中是一个非均匀随机事件，其概率依赖于上一次选题的过程。

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