遗传算法在组卷中的应用遗传算法代码( 二 ) _小知识

可以自定义终止条件。例如，本例中定义的终止条件是找到期望的序列，进化的次数或适应度的上限可以根据具体场景的要求来指定。
"遗传算法在组卷中的应用
选择遗传算法最优解的原则可以应用于许多实际函数，本案例将其思想应用于组卷函数。算法的基本原理相同，但算法的细节需要根据生成试卷的实际情况进行调整。算法中的个体是一张试卷，试卷中的题目数量根据不同的题库系统而有所不同。
其实网上有很多关于生成试卷的应用。对于组卷来说，共同的属性是知识点的覆盖率和试卷的难度系数。单项试卷需要按照自定义的RuleBean进行初始化，基本属性包括个人期望难度系数、试卷总分、试卷包含的知识点、选择题数量、选择题分值等。初始化个体时，根据规则从数据库中随机选取相应的试题，计算试卷的适应度、难度系数和知识点覆盖率。根据实际问题中个别对象的不同，三者的计算方法也会有所变化。

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图6计算个人难度系数的实现代码。

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图7个人知识点覆盖率实现代码。

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图8计算个体适应度的实现代码。
个体变异的操作是根据定义的变异概率进行概率变异。变异对象是试题，个体中的试题有一定概率变异成数据库中其他科目、类型相同的试题。利用淘汰数组选择种群中的最佳个体，具体操作是从种群中随机选择5个个体组成淘汰数组，并返回淘汰数组中的最佳个体。
在试卷的开始，你可以定义进化的数量和期望的适合度。初始化种群后，可以根据试卷规则进行迭代进化。由于数据库数据的限制，无论进化多少次，都可能达不到预期的适合度。所以你需要设定一个进化的上限，比如100次。最初的人口数量不应该太多。在遗传算法的组卷应用中，个体就是组卷，需要在种群初始化时进行初始化。在按照定制规则进化的过程中，当种群中有满足要求的个体时，进化就结束了。这时，最优的个体就是符合我们要求的个体，也就是一套试卷。
"总结”
这种做法以前在互联网上是零散的研究，也是算法第一次应用到web的开发中。可以认为对该领域的应用有一定的了解。算法的设计和原理也是边学边写，主要应用于根据算法原理生成试卷的功能模块。希望这篇文章能给其他朋友一些思路。
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