遗传算法在组卷系统中的应用

遗传算法的研究及应用毕业设计

毕业设计 遗传算法的研究及应用 摘要 本文分为三部分：第一部分：遗传算法的概述。主要介绍了遗传算法的基本思想、遗传算法的构成要素、遗传算法的特点、遗传算法的基本模型、遗传算法的应用情况及今后的研究方向等等的内容。第二部分：基于Matlab 7.0下的遗传算法求解函数最值问题。遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的应用。本人选择了函数优化这个应用领域，按照遗传算法的步骤，即编码、解码、计算适应度（函数值）、选择复制运算、交叉运算和变异运算，对函数进行求解最值。第三部分：对遗传算法求函数最值问题的改进。这部分主要针对本文第二部分进行改进，通过改变基本遗传算法运行参数值，如改变交叉概率Pc值和变异概率Pm值，从而使最优值更加接近相对标准下函数的最值。 关键词：遗传算法适应度交叉概率变异概率

目录 1 前言 (1) 2 遗传算法概述 (1) 2.1生物进化理论和遗传学的基本知识 (1) 2.2遗传算法的基本思想 (3) 2.3遗传算法的构成要素 (3) 2.3.1 染色体编码方法 (3) 2.3.2 适应度函数 (4) 2.3.3 遗传算子 (4) 2.3.4 基本遗传算法运行参数 (5) 2.4遗传算法的特点 (6) 2.5遗传算法的基本模型 (7) 2.6遗传算法的应用 (8) 2.7遗传算法今后的研究方向 (10) 3 基于MATLAB 7.0下的遗传算法求解函数最值问题 (11) 3.1遗传算法的标准函数 (11) 3.2解题步骤说明 (12) 3.2.1 编码问题 (12) 3.2.2 选择运算 (12) 3.2.3 交叉运算 (13) 3.2.4 变异运算 (13) 3.3运行参数说明 (14) 3.4对遗传算法求得的最值的分析 (14) 3.5运行程序以及对其解释 (14) 3.6从数学的角度求解函数最优值 (18) 3.6.1 自变量x以0.2为步进单位 (18) 3.6.2 自变量x以0.1为步进单位 (19) 3.6.3 自变量x以更精确的数为步进单位 (21)

《题库智能组卷系统》组卷功能说明分析

《题库智能组卷系统》组卷功能说明教师用户可以利用系统提供的智能出卷、标准化出卷、搜索出卷、知识点题数出卷、知识点题分出卷共五种方式进行出卷。为了使生成的试卷更适合用户的要求，系统还提供了手工调整试卷功能。试卷生成后如果没有达到教师期望的目的，还可以在“试卷修改”页面中，进行手工试卷调整，包括试题添加、删除、更换，试题顺序调整，题型顺序调整和试题题分修改等多种手工修改试卷方式。 1.智能出卷 智能出卷的基本思路是在用户提出的较为模糊和较少要求的情况下，高度智能化地生成满意的试卷。 智能出卷分四个步骤，下面将具体介绍其操作。 第1步设置试卷参数 鼠标点击“智能出卷”按钮，进入到智能出卷，如图1-1所示。 【说明】：“试卷名称”是试卷的标题，默认为“未命名智能试卷”，可以重新命名，也可以在试卷生成后再修改名称，但是试卷名称不得为空。 “试卷总分”默认为100分，可以修改，总分可以限制在10～300分。 “出卷份数”表示系统支持同时生成多份试卷。 “难易比例”，试题库中每道题都有难度系数指标，难度系数即试题的失分率，分为易(0－25)、中(30－55)、难(60－100)三个等级。试卷默认的易中难比例为5：3：2，此比例可根据老师的教学要求自行调整。 图1-1 第2步选择试题范围

如图1-2所示：首先选择教材，然后在“选择考试范围”栏中选择考试的范围，“全部内容”中显示了本教材中所有试题范围，用鼠标点击“＋”图标，可以打开下面的章节的具体内容，在用鼠标点击“+”图标可以继续点开下面的内容。然后用鼠标点击要选择内容前的图标，被选择的内容前的选择框变为。选择范围确定后，点击下一步，进入下一步的设置。 图1-2 第3步确定题型题分 如图1-3，页面中显示了每个题型中拥有的试题数量。在“出卷总分设置”框中添加各题型分数，使“目前输入的试题总分”与“试卷要求总分”相同后，点击下方的“完成”按钮，开始出卷。 【注】：不同学科看到的题型列表和题型对应的总题数会不同；即使同一学科内，选择不同的选题范围和试卷参数，也可能会有不同的题型和总试题数。当试题总数量等于零时，将不显示相应题型。

大学课件--遗传算法应用的分析与研究-

遗传算法应用的分析与研究 福州八中钱自强 【摘要】 随着科技水平的不断发展，人们在生产生活中遇到的问题也日益复杂，这些问题常常需要在庞大的搜索空间内寻找最优解或近似解，应用传统算法求解已经显得相当困难。而近年来，生物学的进化论被广泛地应用于工程技术、人工智能等领域中，形成的一类有效的随机搜索算法——进化算法，有效的解决了诸多生产生活中的难题而显得越来越流行。 本文的首先将介绍进化算法的原理以及历史使大家对进化算法有一个初步的了解，其次将详细介绍应用遗传算法解题的步骤，并提出有效改进和应用建议。紧接着通过一个NP难题的优化实例让大家对遗传算法有更深刻的了解，最后通过数据分析证明其方法的有效性。 【关键词】 人工智能；进化算法；遗传算法（GA）；多目标最小生成树 目录 一、进化算法理论 1．1进化算法概述－ 2－ 1．2遗传算法介绍－ 2－ 二、遗传算法 2．1遗传算法基本流程－ 3－ 2．2遗传算法中各重要因素分析－ 3－ 2．3重要参数设置－ 6－ 三、遗传算法在多目标最小生成树问题中的应用 3．1多目标最小生成树－ 7－ 3．2应用遗传算法解决多目标最小生成树－ 9－ 3．3测试－11－ 四、结束语－15－ 附录－16－

一. 进化算法理论 1．1进化算法概述 从远古时代单细胞开始，历经环境变迁的磨难，生命经历从低级到高级，从简单到复杂的演化历程。生命不断地繁衍生息，产生出具有思维和智能的高级生命体。人类得到生命的最佳结构与形式，它不仅可以被动地适应环境，更重要的是它能够通过学习，模仿与创造，不断提高自己适应环境的能力。 进化算法就是借鉴生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法。进化算法通过模拟“优胜劣汰，适者生存”的规律激励好的结构，通过模拟孟德尔的遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构。作为随机优化与搜索算法，进化算法具有如下特点：进化算法不是盲目式的乱搜索，也不是穷举式的全面搜索，它根据个体生存环境即目标函数来进行有指导的搜索。进化算法只需利用目标的取值信息而不需要其他信息，因而适用于大规模、高度非线性的不连续、多峰函数的优化，具有很强的通用性；算法的操作对象是一组个体，而非单个个体，具有多条搜索轨迹。 1．2遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm）是进化算法的一个重要分支。它由John Holland提出，最初用于研究自然系统的适应过程和设计具有自适应性能的软件。近来，遗传算法作为问题求解和最优化的有效工具，已被非常成功地应用与解决许多最优化问题并越来越流行。 遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息互换,它实际上是模拟由个体组成的群体的整体学习过程,其中每个个体表示问题搜索空间中的一个解点.遗传算法从任一初始的群体出发,通过随机选择，交叉和变异等遗传操作,使群体一代代地进化到搜索空间中越来越好的区域,直至抵达最优解点. 遗传算法和其它的搜索方法相比,其优越性主要表现在以下几个方面：首先,遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优,即使在所定义的适应度函数非连续.不规则也能以极大的概率找到全局最优解,其次,由于遗传算法固有的并行性,使得它非常适合于大规模并行分布处理,此外,遗传算法易于和别的技术(如神经网络.模糊推理.混沌行为和人工生命等)相结合,形成性能更优的问题求解方法.

题库智能组卷系统批量上传模板使用说明

批量上传模板使用说明 一、什么是标签？ 1.标签是提供程序自动识别、提取试题的指定字符串，中间不能加空格等其他字符，且各个标签之间的内容要换行隔开，请参看文档后面的示例。 2.必有标签有：【题文】【答案】【详解】【结束】4个，并且顺序固定。 3.【答案】标签后面的内容，用来做客观题的标准答案，程序只提取“纯文本”无格式内容（最多200字符），非纯文本格式或多于200字符的答案请放入【详解】标签。 4.Word模版提供插入标签的快捷工具栏和快捷键，对应关系是： 【题文】F5【答案】F6【详解】F7【结束】F8格式检查F9 二、关于试题的题号： 试题的题号是不需要的，若有也请放在【题文】标签之外(之前)，那样程序就不会提取它；程序会在处理完毕后，按照试题在word中出现的先后顺序重新安排题号。 三、试题录入的细节注意事项： 1.必须先安装题库智能组卷系统中的试卷排版插件，在word中使用其中的标签项（手动 输入的标签符号题库系统不识别），试卷排版插件可以在题库首页下载。 2.试题的文字格式以“宋体五号字黑色”为标准。 3.段落缩进以及行距最好使用Word的默认值。 4.插入图片、绘图等对象时要注意元素的位置要及试题位置对应，环绕方式请使用“嵌入型”。 5插入公式请使用Word自带的公式编辑器进行编辑。 6.不要使用任何域代码的内容（包括各种自动编号、项目符号）。 7.不要使用网页不支持的显示格式（比如加点字、带圈字、加框字、下波浪线、双下划线等）。 8.试题标签加完以后请使用“格式检查”进行检测，格式检查可以检测出的题目才可以导入题库中。 9.导入的试题文档需为.doc格式，word2007保存的.docx格式文档不能被识别。

智能组卷及在线考试评测系统

在线考试评测解决方案

1. 系统概述 智能出卷评测系统是针对中小学题高升学率、增加学生知识面的需求，结合INTERNET 和多媒体技术定制的一套系统。它经过五千多所学校使用，在实践中取得了很好的效果；教师可以通过它题供的海量的静、动态学科试题资源库和智能的出卷系统轻松的作出针对不同教学目的的各类试题，以满足教学要求。智能出卷评测系统分为"智能出卷系统"和"在线考试评测系统" 。 智能出卷的基本思路是要在老师题出的较为模糊的和较少要求的情况下高度智能化地生成满意的试卷。 网络考试评测系统是通过网上进行考试和作业的结果，智能检测出学生知识点薄弱的地方，并通过计算机智能的手段对其加以辅导。 智能出卷的基本思路是要在用户题出的较为模糊的和较少要求的情况下高度智能化地生成满意的试卷。智能出卷的习题来源--题库也不是一成不变的，新版的"龙教智囊智能出卷系统" 附带的题库中，一些不符合新教材的题目被换掉，增加了许多新的更灵活的以及近期各大考中用到的好题，这都是龙教智囊公司的老师们辛勤劳动的结果，相信一定会对学校的教学工作有帮助。 智能出卷题供了符合教师习惯的抽取整卷、智能出卷、专业出卷、知识点题分出卷，知识点题数出卷，输入题号出卷和搜索组卷多种方式，特别是操作起来很容易，实现了出卷智能化、自动化。新版智能出卷系统还新增了试题浏览功能、增强了查看、检索试题分布功能、试卷模板功能（如有期中考试及期末考试及选拔考试等）、套卷功能（就是已经组好的卷子，如历年高考试题集及一些其它比较好的套卷）、混合组卷功能、英语听力题的语音功能、试卷处理、权限管理、留有题目升级的接口(以后通过更新的数据包即可扩充题量)、题库加密、WORD排版功能、对组卷的算法进行再一次的优化。对新增加的题库的结构进行转化，使其能够被目前智能出卷所使用。 2．系统架构

遗传算法的研究及应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c717455222.html, 遗传算法的研究及应用 作者：彭志勇邓世权 来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期 摘要：遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式，它可以应用与生活中的很多领域。 关键词：遗传算法；函数优化；生产调度；自动控制 中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02 遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式。与传统的数学模型进行比较，遗传算法有很多的不同的地方，因为它能够解决很多复杂的问题，而传统的数学模型却没办法做到。 1遗传算法的理论研究 1.1遗传算法的由来。美国密西根大学的霍兰德（Holland）将该算法应用于自然和人工系统的自适应行为的研究之中，并且在二十世纪七十年代中期，出版他的第一部著作《自然与人工系统中的适应》。随后，Holland与他的学生们将该算法进行了大力的推广，并把它应用到优化及机器学习等问题之中，而且正式定名为遗传算法。 1.2遗传算法的发展。遗传算法的兴起于20世纪70年代，而到了20世纪80年代的时 候，它正好属于一个发展中的过程，到了20世纪90年代时，它已经发展到了颠疯时刻。为一种实用性较强而又很有效率的优化技术，遗传算法的发展还是非常迅速，在国内外已经造成了非常大的影响力。 1.3遗传算法的基本思想。遗传算法是从一个种群（population）开始的，而这个种群代表问题可能潜在解集的，一个种群是由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）所组成。染色体是遗传物质的主要载体，它是由多个基因的集合，其内部表现是某种基因组合决定的。自从初始种群产生以后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小来挑选（selection）个体，遗传算法是采纳了选择、交叉、变异、迁移、局域 与邻域等自然进化模型，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），从而产生出代表新的解集的种群。 遗传算法和传统搜索算法有很大的不同，它是通过一组随机产生的初始解开始搜索过程。染色体是类似于二进制串的一串符号，对于染色体的测量，我们通常是用适应度来它的好坏

遗传算法理论及其研究进展

遗传算法理论及其应用研究进展 摘要：本文阐述了遗传算法的基本原理以及求解问题的一般过程，讨论了遗传算 法存在的不足和针对其不足采取的弥补措施，概述了遗传算法常见的应用领域。最后，讨论了遗传算法的未来研究方向。 关键词：遗传算法；算子；优化 Development on Genetic Algorithm Theory And Its Application Liu Jun (201320620181) (College of Mecha ni cal Engin eeri ng of Un iversity of South Chi na Hen gya ng Hunan 421001) Abstract: This paper stated the basic theory of Genetic Algorithm (GA) and the process of sol ving the problem, discussed the weak ness of gen etic algorithm and the impro ving measures about gen etic algorithm. Then summarized the com mon applicati on fields of gen etic algorithm. Fin ally, poin ted out the gen etic algorithm ' research direct ions in the future. Keywords: gen etic algorithm (GA); operator; optimizati on 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。它来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法，具有坚实的生物学基础；它提供从智 能生成过程观点对生物智能的模拟，具有鲜明的认知学意义；它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有可实现的并行计算行为；它能解决任何种类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学等领域，适用于解决复杂的非线性和多维

智能组卷考试系统的制作方法

本技术提供了一种智能组卷考试系统，系统，包括用户终端和网络侧服务器；网络侧服务器，包括题库模块，存储考试题目，并根据考试题目对应的知识点类型，将考试题目分别存储于知识点类型对应的题库存储单元中；用户终端，接收用户传输的组卷规则信息，并向网络侧服务器传输；网络侧服务器，还包括智能组卷模块；智能组卷模块，根据用户终端传输的组卷规则信息从题库模块中抽取考试题目组成考试试卷，并将考试试卷向用户终端传输；用户终端，还接收用户基于考试试卷的作答信息，并将作答信息向网络侧服务器传输；网络侧服务器，还包括判卷模块；判卷模块，对用户终端传输的作答信息进行批阅，获取考试成绩，并将考试成绩向用户终端传输。 权利要求书 1.一种智能组卷考试系统，其特征在于，所述系统，包括用户终端和网络侧服务器，其中， 所述网络侧服务器，包括题库模块；所述题库模块，用于存储考试题目，并根据所述考试题目对应的知识点类型，将所述考试题目分别存储于所述知识点类型对应的题库存储单元中； 所述用户终端，用于接收用户传输的组卷规则信息，并将所述组卷规则信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括智能组卷模块；所述智能组卷模块，用于根据所述用户终端传输的所述组卷规则信息从所述题库模块中抽取所述考试题目组成考试试卷，并将所述考试试卷向所述用户终端传输； 所述用户终端，还用于接收用户基于所述考试试卷的作答信息，并将所述作答信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括判卷模块；所述判卷模块，用于对所述用户终端传输的所述作答信息进行批阅，获取考试成绩，并将所述考试成绩向所述用户终端传输。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述组卷规则信息，包括所述考试题目的数量、题目类型、难易程度以及知识点类型中的一种或多种； 所述用户终端，包括智能手机、平板电脑或者个人电脑中的一种或多种。 3.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述系统，还包括教师端； 所述教师端，用于对所述网络侧服务器的所述存储模块中的考试题目进行增加、删除、修改或者查询。 4.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述用户终端，还用于记录用户基于所述考试试卷作答所耗费的答题时间信息，并将所述答题时间信息向所述网络侧服务器传输； 所述网络侧服务器，还包括成绩分析模块；所述成绩分析模块，用于接收所述判卷模块获取的所述考试成绩，并根据所述考试成绩和所述答题时间信息分析用户对所述考试题目对应的知识的掌握情况。 5.如权利要求1所述的系统，其特征在于， 所述网络侧服务器，还包括试卷存储模块和试题分析模块； 所述试卷存储模块，用于存储所述智能组卷模块获取的所述考试试卷、所述用户终端传输的所述作答信息和所述判卷模块传输的所述作答信息对应的所述考试成绩；

基本遗传算法及应用举例

基本遗传算法及应用举例 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法。遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物。目前它已发展成一种自组织、自适应的多学科技术。 针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法——基本遗传算法。基本遗传算法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。遗传操作的过程也比较简单、容易理解。同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。 1．1．1 编码方法 用遗传算法求解问题时，不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码的操作，不断搜索出适应度较高的个体，并在群体中增加其数量，最终寻找到问题的最优解或近似最优解。因此，必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。在遗传算法中，把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称之为编码。反之，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。 编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题，也是一个关键步骤。迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集｛0，1｝，也就是说，把问题空间的参数表示为基于字符集｛0，1｝构成的染色体位串。每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。一般染色体的长度L 为一固定的数，如 X=1010100 表示一个个体，该个体的染色体长度L=20。 二进制编码符号串的长度与问题所要求的求解精度有关。假设某一参数的取值范围是[a ，b]，我们用长度为L 的二进制编码符号串来表示该参数，总共能产生L 2种不同的编码，若参数与编码的对应关系为 00000000000……00000000=0 →a 00000000000……00000001=1 →a+δ ? ? ? ……=L 2-1→b 则二进制编码的编码精度1 2--= L a b δ 假设某一个个体的编码是kl k k k a a a x 21=，则对应的解码公式为 )2(121 ∑=---+=L j j L kj L k a a b a x 例如，对于x ∈[0,1023],若用长度为10的二进制编码来表示该参数的话，则下述符号串：

基于数据挖掘的遗传算法

基于数据挖掘的遗传算法 xxx 摘要:本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。 关键词：数据挖掘遗传算法 Genetic Algorithm Based on Data Mining xxx Abstract：This paper defines the concepts and theories of genetic algorithm source, Introducing genetic algorithm research directions and application areas, explaining the concepts of genetic algorithms, coding rules, the three main operator and fitness function，describing genetic algorithm parameter selection process and criteria，in addition in the given combination of genetic algorithm based on the practical application. Key words: Data Mining genetic algorithm 前言 遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。遗传算法于20世界六七十年代由John Holland[1]发展而成。它提供了一个用于研究一些生物因素相互作用的框架，如配偶的选择、繁殖、物种突变和遗传信息的交叉。在自然界中，特定环境限制和压力迫使不同物种竞争以产生最适应于生存的后代。在遗传算法的世界里，会比较各种候选解的适合度，最适合的解被进一步改进以产生更加优化的解。 遗传算法借助了大量的基因术语。遗传算法的基本思想基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。生物在自然界的生存繁殖，显示对其自然环境的优异自适应能力。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机制研究和行为模拟。通过仿效生物的进化与遗传，根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作，使所要解决的问题从随机初始解一步步逼近最优解。现在已经广泛的应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。[2]在工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，成功解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。遗传算法作为一类自组织于自适应的人工智能技术，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。 1.遗传算法的应用领域和研 究方向 1.1遗传算法的特点 遗传算法作为一种新型、模拟生物进化过程的随机化搜索方法，在各类结 构对象的优化过程中显示出比传统优 化方法更为独特的优势和良好的性能。 它利用其生物进化和遗传的思想，所以 它有许多传统算法不具有的特点[3]： ※搜索过程不直接作用在变量上，而是 作用于由参数集进行了编码的个体 上。此编码操作使遗传算法可以直接 对结构对象进行操作。 ※搜索过程是从一组解迭代到另一组 解，采用同时处理群体中多个个体的 方法，降低了陷入局部最优解的可能 性，易于并行化。

遗传算法的应用研究_赵夫群

2016年第17期 科技创新科技创新与应用 遗传算法的应用研究 赵夫群 （咸阳师范学院，陕西咸阳712000） 1概述 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）一词源于人们对自然进化系统所进行的计算机仿生模拟研究，是以达尔文的“进化论”和孟德尔的“遗传学原理”为基础的，是最早开发出来的模拟遗传系统的算法模型。遗传算法最早是由Fraser提出来的，后来Holland对其进行了推广，故认为遗传算法的奠基人是Holland。 随着遗传算法的不断完善和成熟，其应用范围也在不断扩大，应用领域非常广泛，主要包括工业控制、网络通讯、故障诊断、路径规划、最优控制等。近几年，出现了很多改进的遗传算法，改进方法主要包括：应用不同的交叉和变异算子；引入特殊算子；改进选择和复制方法等。但是，万变不离其宗，都是基于自然界生物进化，提出的这些改进方法。 2遗传算法的原理 遗传算法是从某一个初始种群开始，首先计算个体的适应度，然后通过选择、交叉、变异等基本操作，产生新一代的种群，重复这个过程，直到得到满足条件的种群或达到迭代次数后终止。通过这个过程，后代种群会更加适应环境，而末代种群中的最优个体，在经过解码之后，就可以作为问题的近似最优解了。 2.1遗传算法的四个组成部分 遗传算法主要由四个部分组成[1]：参数编码和初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数。编码方法中，最常用的是二进制编码，该方法操作简单、便于用模式定理分析。适应度函数是由目标函数变换而成的，主要用于评价个体适应环境的能力，是选择操作的依据。遗传操作主要包括了选择、交叉、变异等三种基本操作。控制参数主要有：串长Z，群体大小size，交叉概率Pc，变异概率Pm等。目前对遗传算法的研究主要集中在参数的调整中，很多文献建议的参数取值范围一般是：size取20~200之间，Pc取0.5~1.0之间，Pm取0~0.05之间。 2.2遗传算法的基本操作步骤 遗传算法的基本操作步骤为： （1）首先，对种群进行初始化；（2）对种群里的每个个体计算其适应度值；（3）根据（2）计算的适应度，按照规则，选择进入下一代的个体；（4）根据交叉概率Pc，进行交叉操作；（5）以Pm为概率，进行变异操作；（6）判断是否满足停止条件，若没有，则转第（2）步，否则进入（7）；（7）得到适应度值最优的染色体，并将其作为问题的满意解或最优解输出。 3遗传算法的应用 遗传算法的应用领域非常广泛，下面主要就遗传算法在优化问题、生产调度、自动控制、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等方面的应用进行介绍。 3.1优化问题 优化问题包括函数优化和组合优化两种。很多情况下，组合优化的搜索空间受问题规模的制约，因此很难寻找满意解。但是，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。朱莹等[2]提出了一种结合启发式算法和遗传算法的混合遗传算法来解决杂货船装载的优化问题中。潘欣等[3]在化工多目标优化问题中应用了并行遗传算法，实验结果表明该方法效果良好。王大东等[4]将遗传算法应用到了清运车辆路径的优化问题求解中，而且仿真结果表明算法可行有效。 3.2生产调度 在复杂生产调度方面，遗传算法也发挥了很大的作用。韦勇福等[5]将遗传算法应用到了车间生产调度系统的开发中，并建立了最小化完工时间目标模型，成功开发了车间生产调度系统模块，并用实例和仿真验证了该方法的可行性。张美凤等[6]将遗传算法和模拟退火算法相结合，提出了解决车间调度问题的混合遗传算法，并给出了一种编码方法以及建立了相应的解码规则。 3.3自动控制 在自动控制领域中，遗传算法主要用于求解的大多也是与优化相关的问题。其应用主要分为为两类，即离线设计分析和在线自适应调节。GA可为传统的综合设计方法提供优化参数。 3.4机器学习 目前，遗传算法已经在机器学习领域得到了较为广泛的应用。邢晓敏等[7]提出了将遗传算子与Michigan方法和基于Pitt法的两个机器学习方法相结合的机器学习方法。蒋培等[8]提出了一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法，该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷，使得学习者逐步探索新的知识。 3.5图像处理 图像处理是一个重要的研究领域。在图像处理过程中产生的误差会影响图像的效果，因此我们要尽可能地减小误差。目前，遗传算法已经在图像增强、图像恢复、图像重建、图像分形压缩、图像分割、图像匹配等方面应用广泛，详见参考文献[9]。 4结束语 遗传算法作为一种模拟自然演化的学习过程，原理简单，应用广泛，已经在许多领域解决了很多问题。但是，它在数学基础方面相对不够完善，还有待进一步研究和探讨。目前，针对遗传算法的众多缺点，也相继出现了许多改进的算法，并取得了一定的成果。可以预期，未来伴随着生物技术和计算机技术的进一步发展，遗传算法会在操作技术等方面更加有效，其发展前景一片光明。 参考文献 [1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社，1999，6. [2]朱莹，向先波，杨运桃.基于混合遗传算法的杂货船装载优化问题[J].中国船舰研究，2015：10（6）：126-132. [3]潘欣，等.种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题[J].化工进展，2015：34（5）：1236-1240. [4]王大东，刘竞遥，王洪军.遗传算法求解清运车辆路径优化问题[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2015（3）：132-134. [5]韦勇福，曾盛绰.基于遗传算法的车间生产调度系统研究[J].装备制造技术，2014（11）：205-207. [6]黄巍，张美凤.基于混合遗传算法的车间生产调度问题研究[J].计算机仿真，2009，26（10）：307-310. [7]邢晓敏.基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究[J].软件导刊[J].2009，8（11）：80-81. [8]蒋培.基于共同进化遗传算法的机器学习[J].湖南师范大学自然科学学报，2004，27（3）：33-38. [9]田莹，苑玮琦.遗传算法在图像处理中的应用[J].中国图象图形学报，2007，12（3）：389-396. [10]周剑利，马壮，陈贵清.基于遗传算法的人工生命演示系统的研究与实现[J].制造业自动化，2009，31（9）：38-40. [11]刘晓莉，戎海武.基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述[J].软件导刊，2013，12（12）：129-130. 作者简介：赵夫群（1982，8-），女，汉族，籍贯：山东临沂，咸阳师范学院讲师，西北大学在读博士，工作单位：咸阳师范学院教育科学学院，研究方向：三维模型安全技术。 摘要：遗传算法是一种非常重要的搜索算法，特别是在解决优化问题上，效果非常好。文章首先介绍了遗传算法的四个组成部分，以及算法的基本操作步骤，接着探讨了遗传算法的几个主要应用领域，包括优化、生产调度、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等。目前遗传算法以及在很多方面的应用中取得了较大的成功，但是它在数学基础方面相对还不够完善，因而需要进一步研究和完善。 关键词：遗传算法；优化问题；数据挖掘 67 --

《题库智能组卷系统》组卷功能说明书

实用标准文档 《题库智能组卷系统》组卷功能说明教师用户可以利用系统提供的智能出卷、标准化出卷、搜索出卷、知识点题数出卷、知识点题分出卷共 五种方式进行出卷。为了使生成的试卷更适合用户的要求，系统还提供了手工调整试卷功能。试卷生成后如果没有达到教师期望的目的，还可以在“试卷修改”页面中，进行手工试卷调整，包括试题添加、删除、更换，试题顺序调整，题型顺序调整和试题题分修改等多种手工修改试卷方式。 1.智能出卷 智能出卷的基本思路是在用户提出的较为模糊和较少要求的情况下，高度智能化地生成满意的试卷。 智能出卷分四个步骤，下面将具体介绍其操作。 第1步设置试卷参数 鼠标点击“智能出卷”按钮，进入到智能出卷，如图1-1所示。 【说明】：“试卷名称”是试卷的标题，默认为“未命名智能试卷”，可以重新命名，也可以在试卷生成 后再修改名称，但是试卷名称不得为空。 “试卷总分”默认为 100分，可以修改，总分可以限制在10?300分。 “出卷份数”表示系统支持同时生成多份试卷。 “难易比例”，试题库中每道题都有难度系数指标，难度系数即试题的失分率，分为易(0 - 25)、中(30 —55)、难(60 — 100)三个等级。试卷默认的易中难比例为5: 3: 2，此比例可根据老师的教学要求自行调整。 沖teazher 当前包胥：百页-A出巷中尤一》智能出巻当前学阀：高屮数羊C虫击矣檸学斜) 11诡■诫播於融］2連；＞值&怕?禺确定期到■号| ■覚成出欄

图1-1

第2步选择试题范围 如图1-2所示：首先选择教材，然后在“选择考试范围”栏中选择考试的范围，“全部内容”中显示了 本教材中所有试题范围，用鼠标点击“ + ”图标，可以打开下面的章节的具体内容，在用鼠标点击“+”图标可以继续点开下面的内容。然后用鼠标点击要选择内容前的图标，被选择的内容前的选择框变为。选择范围确定后，点击下一步，进入下一步的设置。 軒？CMdwr 当前位詈:首旨- > 出卷中卄一> 智^出雜当前钢:鬲中轍学｛门击甫村学科） I 丫9?传??致12遶操试层范.Fsitwg 丁出創帼■ —1 选捧教材：|苏撤版（新课标）”. 选握考谥范固:曰厂苏教版t、 自厂必修丄 ? □必術2 @匚必修耳 F M厂必修4 li匚必悔宫 i厂世修1-1 1±|厂选修 +厂选<2-1 田厂选修 & 1~ 选^2-3 田厂选惟4 1匚何逋闕选讲 tb厂选修矩阵号強拱 i+i厂选修47坐耘柬肩参数方程 田厂选^4-5耳等式选讲 图1-2 第3步确定题型题分 如图1-3，页面中显示了每个题型中拥有的试题数量。在“出卷总分设置”框中添加各题型分数，使“目 前输入的试题总分”与“试卷要求总分”相同后，点击下方的“完成”按钮，开始出卷。 【注】：不同学科看到的题型列表和题型对应的总题数会不同；即使同一学科内，选择不同的选题范围 和试卷参数，也可能会有不同的题型和总试题数。当试题总数量等于零时，将不显示相应题型。

第七章遗传算法应用举例

第七章 遗传算法应用举例 遗传算法提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题具体的领域。随着对遗传算法技术的不断研究，人们对遗传算法的实际应用越来越重视，它已经广泛地应用于函数优化、组合优化、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码、机器学习等科技领域。遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等多方面的应用取得了成功。本章通过一些例子，介绍如何利用第五章提供的遗传算法通用函数，编写MATLAB 程序，解决实际问题。 7.1 简单一元函数优化实例 利用遗传算法计算下面函数的最大值： ()sin(10) 2.0[1,2]f x x x x π=?+∈-， 选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9，最大遗传代数为25。 下面为一元函数优化问题的MA TLAB 代码。 figure(1); fplot ('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]); %画出函数曲线 % 定义遗传算法参数 NIND= 40; % 个体数目(Number of individuals) MAXGEN = 25; % 最大遗传代数(Maximum number of generations) PRECI = 20; % 变量的二进制位数(Precision of variables) GGAP = 0.9; % 代沟(Generation gap) trace=zeros (2, MAXGEN); % 寻优结果的初始值 FieldD = [20;-1;2;1;0;1;1]; % 区域描述器(Build field descriptor) Chrom = crtbp(NIND, PRECI); % 初始种群 gen = 0; % 代计数器 variable=bs2rv(Chrom,FieldD); % 计算初始种群的十进制转换 ObjV = variable.*sin (10*pi*variable)+2.0; % 计算目标函数值 while gen < MAXGEN, FitnV = ranking (-ObjV); % 分配适应度值(Assign fitness values) SelCh = select ('sus', Chrom, FitnV , GGAP); % 选择 SelCh = recombin ('xovsp',SelCh,0.7); % 重组 SelCh = mut(SelCh); % 变异 variable=bs2rv(SelCh,FieldD); % 子代个体的十进制转换 ObjVSel =variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; % 计算子代的目标函数值 [Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV ,ObjVSel); % 重插入子代的新种群 gen = gen+1; % 代计数器增加 % 输出最优解及其序号，并在目标函数图象中标出，Y 为最优解，I 为种群的序号 [Y,I]=max(ObjV),hold on; plot (variable (I),Y , 'bo'); trace (1,gen)=max (ObjV); %遗传算法性能跟踪

基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述Word版

《基于遗传算法的智能组卷策略的研究》综述 姓名刘春晓 学号 2015216104 专业计算机技术 班级 3班 天津大学计算机科学与技术学院 2016年 6 月

基于遗传算法的智能组卷策略的研究综述 摘要随着计算机技术的日益发展和成熟，手工组卷已经不能满足现代的教学要求，组卷智能化在提高教学质量方面发挥着很重要的作用。文章对组卷策略进行了梳理，对比和总结，主要介绍了遗传算法的优点，从遗传算法的基本流程、编码方式、适应度函数和遗传算子方面进行了归纳。接着分析了目前智能组卷策略研究的不足和挑战，最后总结了未来的研究设想。 关键词智能组卷；遗传算法；适应度函数；遗传算子 1引言 在计算机技术发展飞速的今天，计算机应用已经慢慢的渗透到人类生活的方方面面，计算机的辅助教学功能也逐渐得到大家的重视。传统的手工组卷受到人为因素的干扰，导致考试的效率低下，组卷智能化已经成为不可或缺的一项研究。 近几年，智能优化算法倍受人们关注，如人工神经网络、遗传算法，为解决复杂问题提供了新的方法，并在诸多领域取得了成功。组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题，针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高等缺点。 智能组卷算法在计算机辅导教学过程中之所以受到重视，是因为它把人工智能技术运用到了组卷中，能够智能的设计试卷的结构和内容，包括试卷的难易度，知识点，题型和题量等，使生成的试卷质量比较高。 遗传算法（Genetic Algorithm ,GA）基于达尔文的进化论和孟德尔的自然遗传学说,是通过模拟遗传选择和自然淘汰的生活进化的随机搜索和全局优化算法（张建国 2009：1）。由于该算法有智能的搜索技术和收敛性质，可以较好的满足智能组卷的要求。所以本系统选用遗传算法作为组卷算法，以试题章节、试题数量、试题知识点、试题题型、试题难度分布、试题曝光度、覆盖度、试题分数分配等约束为组卷条件，使试卷有更好的区分度。 基于遗传算法的智能组卷系统实现了组卷智能化，优化了其他组卷算法的不足，使教学更加自动化和公平化，提高了组卷效率。 2研究现状分析 在系统开发之前，应该首先选择适合本系统的组卷算法，组卷算法的选取对试卷的质量影响颇大。只有相对好的算法才能提高组卷的效率和成功率。组卷实质上就是在复杂的约束条件下的多目标求最优解的问题，保证试卷能够满足教学要求。随着计算机技术和人工智能理论的飞速发展，各种组卷策略层出不穷，选择适合的算法对系统运行有极其重要的作用。分析各种组卷算法的优缺点，找到最优的组卷算法是该系统开发的任务之一。这里我们就现阶段组卷算法进行分析和总结。 现阶段比较成熟的组卷算法有随机选取法、回溯试探法和遗传算法。随机选取法生成的试题重复率较高，难以达到预期效果。回溯试探法是一种有条件的深度优化法，对于状态类型和题量较小的题库系统而言，组卷成功率高，但占用内

matlab基本遗传算法应用实例

基本遗传算法应用实例。用基本遗传算法求下面函数的最大值 10090060)(23++-=x x x x f 300≤≤x 个体数目取50，最大进化代数取100，离散精度取0.001，杂交概率取0.9，变异概率取0.004 1、在editor 中建立基本遗传算法函数：GA 程序如下： function[xv,fv]=GA(fitness,a,b,NP,NG,pc,pm,eps) %待优化的目标函数:fitness %自变量下界:a %自变量上界:b %种群个体数:NP %最大进化代数:NG %杂交概率:pc %自变量概率:pm %自变量离散精度:eps %目标函数取最小值时的自变量值：xm %目标函数的最小值:fv L=ceil(log2((b-a)/eps+1)); %根据离散精度，确定二进制编码需要的码长 x=zeros(NP,L); for i=1:NP x(i,:)=Initial(L);%种群初始化 fx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L)); %个体适应值 end for k=1:NG sumfx=sum(fx); %所有个体适应值之和 px=fx/sumfx; %所有个体适应值的平均值 ppx=0; ppx(1)=px(1); for i=2:NP %用于轮盘赌策略的累加 ppx(i)=ppx(i-1)+px(i); end for i=1:NP sita=rand(); for n=1:NP if sita<=ppx(n) SelFather=n; %根据轮盘赌策略确定的父亲 break; end end Selmother=floor(rand()*(NP-1))+1; %随机选择母亲 posCut=floor(rand()*(L-2))+1; %随机选择交叉点 r1=rand(); if r1<=pc %交叉