基于遗传算法的自动组卷算法的设计

自动组卷系统中组卷算法的好坏直接影响到组卷的效率和质量,本文分析了各种常用的组卷算法,提出将改进的自适应遗传算法用于解决组卷问题,以提高组卷效率。并详细论述了基于遗传算法的自动组卷策略的实现过程。     

一种基于分层结构的组卷算法研究

文章指出了现有的组卷算法应用在考核系统中所存在的缺陷,在基于遗传算法的组卷算法的基础上,提出了遗传算法和洗牌算法相结合的分层结构的组卷算法。该组卷策略提高了试卷质量,使生成的试卷更客观、更科学、更有区分度,且能有效防止学生作弊,提高了考试的科学性和客观性。     

网上考试系统自动组卷功能实现

自动组卷是网上考试系统中题库系统必须具备的核心功能,主要难题是怎样保证生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要,并且具有随机性、科学性、合理性,尤其在网络考试环境下,用户对组卷的速度要求较高,因此选择一种高效、科学、强壮的算法是自动组卷的关键.本文提出的改进遗传算法很好的实现了自动组卷的功能.     

通用智能组卷系统的设计与实现

本文分析了计算机自动组卷系统的开发背景及意义,并阐述在B/S结构下计算机组卷系统的总体结构、功能模块的设计、开发工具的选择及其算法实现的关键技术。     

网络有效教学中在线考试系统的组卷策略研究

在线考试系统的组卷策略是网络有效教学中研究的重要问题之一,在比较常用的组卷算法的基础上,以计算机文化基础课程组卷为例,对回溯选取法组卷的需求和算法进行了详细分析,并且加以设计实现。确保了试卷中试题分布的随机性和知识点的完全覆盖性,提高了将试题组成试卷的质量和效率,保证了网络有效教学中在线考试的公平性和客观性。     

智能组卷系统的研究与实现

试题组卷是考试系统的重要组成部分。通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。     

受时间窗约束的随机定位-运输路线优化

在物流系统中,配送和运输受时间窗限制。研究基于时间窗约束的随机定位－运输路线安排问题（LRP）优化,建立了该问题的数学模型,提出一种一阶段的改进遗传算法。通过仿真算例,验证了该模型及算法的有效性。     

基于改进遗传算法的无功优化方法的研究

电力系统的无功优化是降低网损、保障电压质量的有效手段,遗传算法是解决这种多约束非线性组合优化问题的很好方法。简单遗传算法（SGA）中的交叉率和变异率分别是一个过大或者过小的固定值,造成了高适应度基因遭到破坏和算法陷入迟钝,本文中改进遗传算法（IGA）使用变化的交叉率和变异率避免了此类现象。文献中以IEEE33节点系统为例,分别用两种算法进行了无功优化的计算,通过比较得到结论,IGA具有最优解更加准确、收敛速度更加迅速的优点。     

受时间窗约束的随机定位-运输路线优化

在物流系统中,配送和运输受时间窗限制.研究基于时间窗约束的随机定位-运输路线安排问题(LRP)优化,建立了该问题的数学模型,提出一种一阶段的改进遗传算法.通过仿真算例,验证了该模型及算法的有效性.     

随机时间约束的城市物流配送车辆路径问题研究

考虑了城市物流配送中道路交叉口延误的影响,提出了基于一定置信水平下满足客户时间约束的机会约束模型,并用遗传算法进行了求解,实例分析表明,该模型及其算法是可行的。     

遗传算法在异步电动机直接转矩控制系统中的应用

为提高异步电动机直接转矩控制系统中PID控制器的动态性能,在增加磁链调节器的基础上,对该系统进行建模与仿真,并采用改进遗传算法,通过matlab/simulink仿真软件,将其应用到直接转矩控制系统的PID控制器中,仿真结果表明采用改进PID控制器可以有效地提高异步电动机直接转矩控制系统的动态性能。     

自动发电控制策略及机组出力优化最优解的设计

自动发电控制策略和机组出力优化对于电力系统的可靠性和经济性具有重要的意义,本文在分析课题相关研究现状的基础上,对电力系统的自动发电控制策略进行了研究,设计了一种基于遗传算法的机组出力优化策略。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

遗传演算法在经济决策中的应用

经济决策必须要有科学的决策程序,才能避免决策错误。利用生物学中的遗传演算法有助于建立科学的决策程序,使得社会现象的研究也能得出较可靠的定量结论,从而避免单纯运用定性分析方法的局限性。文章以某汉堡餐厅为例,运用遗传演算法,解决其在不同服务品种、不同服务方式和不同价格之间进行选择的决策难题,使企业经营管理的成效得到优化。     

基于遗传算法的装配线平衡问题研究

文中针对装配线平衡问题,提出了一种基于可行作业序列的多种群遗传算法。该算法依据可行作业序列产生初始种群,并据此构造交叉、变异算子,以保证后代种群都是可行解;而且多种群的遗传算法,扩大了搜索的空间范围,所以可以有效的避免局部最优的情况发生,而且还能增强算法的运行效率。文章在最后,用实例进行了运行效果的验证。     

基于公共性算法制度建构的新质生产力治理——以新一代生成式人工智能参与数字政府建设为例

在数字化社会转型与国家治理能力现代化的要求下,算法作为新质生产力的代表之一,通过其公共性应用实现积极效能,但也要通过特定的制度构建来避免其带来的风险。公共性算法制度建构或许存在抽象与脱离实际之嫌,因此在新一代生成式人工智能参与数字政府建设的语境下,需要进行更加坚实的论证。首先,公共性算法能够为公共治理提供有效助力,促成政府决策的错误减少与客观增强、政府运作的体量精减与成本降低、政府监管的模式创新与多元协同、政府治理的公益追求与理性实现等效能跃迁。其次,公共性算法的运作具有三个阶段的技术联结路径,语言训练阶段是算法应用的初始环节、人机交流能够实现算法代表公共权力的多向互动、价值嵌入能够促进技术内化道德理性最终实现善治。最后,在上述三个阶段的公共性算法应用中存在特定的风险,需要构建公共性算法制度以进行调适,在语言训练中需要限制数据的可利用性、在人机交流中需要规制算法与权力、在价值嵌入中需要保障算法的道德性。     

遗传算法在物流配送决策中的应用

本文应用遗传算法优化物流配送决策，并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数，设计相应的遗传操作．并进行仿真实验。     

基于多风险体企业风险管理组合的优化决策

针对企业多类风险暴露体管理策略选择,提出基于投资理论的CR模型,并采用遗传算法分析风险管理成本和收益。通过一个典型算例说明企业风险组合管理策略选择的标准和过程,结果表明该方法具有简单有效、快速准确等特点。     

风能-太阳能互补独立发电系统设计优化与分析

风能及太阳能,在互补独立的体系内能支持特有的发电系统。要明晰这一系统固有的经济特性及技术特性,需要接纳最优概念,来辨识最佳的预设方案。运算数值表示:这样的优化路径能获取可用的最优解。Pareto特有的体系配置能与设定好的要求契合。风能发电及关涉的太阳能带有补充的关联。互补独立架构下的发电系统优于惯常见到的单一系统。