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  随着教育改革的不断深入,冷凝器价格相对科学的审查制度的设计对提高人才素质具有重要意义。文介绍了几种常见的试卷算法,讨论了它们的优缺点,并预测了未来试卷算法的发展。前的教育改革正在全面展开,考试是教学过程的重要组成部分:考试师生的“教学”和“学习”成果。现代技术(例如计算机和因特网)应用于技术使得可以克服传统的考试成本。
  力和物力资源薄弱,效率低下使文件,评论,评论和统计的统计,分析和执行更加科学和客观。卷算法是最关键的部分。究试卷算法并将其应用于测试系统非常重要。
  基于测试题库的测试系统中,测试题的问题是多目标和多约束组合的优化问题,包括基于随机算法的测试算法和算法。去吧。为NP问题,目前对基于遗传算法,粒子群算法和蚁群算法的流行智能试卷算法进行了研究。
  本文中,对这些算法进行了详细的分析,为该算法的新研究开辟了道路。个体积方法的核心思想是使用随机函数rand(n)生成从1到n的随机数,受均匀分布影响,例如从测试题库中提取的问题数,然后取决于测试的类型和难度。断知识,知识点,歧视程度和其他约束条件,并选择符合要求的记录输入试卷。
  复该过程直到问题的数量满足要求或者不能从测试问题库中检索满足控制指标的测试问题并且最终打印测试文档。算法具有易于理解和实现的简单结构,但随着问题数量的增加,问题选择过程中没有目标,导致小组成功,耗时量,不确定性和低用户满意度。
  过使用基于冷存储单元体积算法的第一深度搜索算法来改进回溯算法。测试期间,从测试问题库中随机选择测试问题。果测试问题遵循定义的体积约束,则将它们按顺序放入堆栈中,成功状态被标记否则返回最后一个成功状态并跟踪新测试。
  态继续搜索。算法继承了利用冷存储单元实现简单易行算法的优点,避免了其重复搜索查询方法的弊端。论上,它可以搜索所有测试组合以形成最佳测试集。
  测试数据库很小时,成功率更高。卷的质量很好,但是当试题数据库很大时,时间和空间的复杂性很大,成功的概率很低。传算法是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索算法。原理是模拟自然界中生命的进化机制,并优化人工系统中的特定目标。算法的算法使用十进制或二进制代码来测试问题库中的测试问题,然后随机生成具有适当比例的初始种群,然后使用适应度函数来评估初始种群和选择它。后,对群体进行诸如交叉和变异的遗传操作以产生新一代的测试问题。复上述步骤,直到算法满足结束条件并取出试卷。传算法采用并行处理,可以同时搜索测试数据库的多个区域,很难陷入局部最优解并过早收敛。率优于研究方法,但很容易产生早熟现象,因此需要进行改进。许多算法可以改进遗传算法。子群优化算法模拟鸟类在觅食过程中的行为,通过协同协作实现鸟类间的最佳配合是一种基于群体智能的优化方法。先,从测试问题中随机选择适当的测试问题,形成初始粒子群,然后通过函数计算粒子本身的最优值和总体最优值。测试目标确定。子根据速度和位置更新公式改变速度信息和位置。过有限次数的迭代后,信息找到最佳解决方案并取出试卷。算法采用并行搜索,搜索速度快,冷凝器价格效率高,由于初始种群和迭代次数的影响,很可能陷入局部最优。不适合处理测试等多功能问题,需要改进。
  群算法是群体智能理论领域的关键算法。模拟了自然蚂蚁搜索路径的最优行为搜索解决方案,并成功解决了优化组合的经典问题,如旅行者和图形着色。先,初始化测试信息素的浓度,然后在测试问题库中随机分布适当数量的蚂蚁,然后通过确定的转移概率函数转移蚂蚁状态。决于测试体积的目标,然后更新信息素浓度,然后再次重复该过程。到满足完成条件或达到迭代次数。群算法本身具有解决复杂优化问题的优势,特别是对于离散优化问题:它可以与各种启发式算法相结合,以提高算法的性能。缺点是计算所需的量很长很长,否则设置可能会停滞不前。敛速度很慢,并且陷入局部最优。于制冷存储单元体积算法和回溯算法的简单实用优点,这两种类型的计算用于实际工程应用,特别是在一些要求较低的系统中。格。

计算机试卷算法研究_no.1367

  传算法较早提出,基于其改进有许多算法:它是当前智能算法应用于试卷系统的最详细的算法之一,并已用于更复杂的音量系统。于提交日期较晚,另外两种现代智能算法对于他们的研究仍然不够深入,并且仍具有很大的发展潜力。文从历史角度,算法流程,优缺点等方面介绍了试卷算法的应用,但在人工智能的相当大的影响下,试验系统在规模感,智慧感和平行感。算法还将对定义的卷产生巨大影响。细比较上述各种算法的优缺点,结合多种算法,充分体验不同算法最重要的优点并完成,这将使纸质测试算法对其产生重大影响。试系统在短时间内,以便更好地实现。学团队奠定了良好的基础。
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