遗传算法

遗传算法
随着软硬件的技术发展，智能的在线考试系统正在一步步的取代传统形式的考试。对于一个在线考试系统来说，试卷质量在很大程度上能体现该考试系统的整体质量，考试试卷是否包含足够多的题型、是否包含范围内的知识点及试卷整体难度系数等等因素，都能作为评价智能的在线考试系统的指标。不难得出结论，一个优秀的在线考试系统，很需要一个优秀的自动组卷算法。

遗传算法在自动组卷中的应用

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labuladong的算法小抄

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遗传算法

是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
【适者生存、优胜劣汰】

遗传算法组成
编码 -> 创造染色体
个体 -> 种群
适应度函数
遗传算子

选择
交叉
变异

运行参数

是否选择精英操作
种群大小
染色体长度
最大迭代次数
交叉概率
变异概率

自动组卷是根据出卷者给定的约束条件（比如试题总数量、总分、知识点分布、难度系数、题型比例等因素），搜索试题库中与特征参数相匹配的试题，从而抽取最优的试题组合。

优化的遗传算法