遗传算法在网络考核系统中的应用

1、    遗传算法在网络考核系统中的应用    姜海红孙丽丽摘 要 网络考核系统具有较高的应用与开发价值，众多院校和政府机关单位都采用了网络考核平台，来完成对学生和员工的成绩考核。同时该平台还可以进行教师与学生、领导与与员工的交互作用。从经济角度、技术角度、使用价值角度都具有研发价值。尤其在网络考核系统中使用遗传算法，使得考核系统的组卷策略更合理，使得难度数值趋于一致。【关键词】遗传算法 蚁群算法 考试模块 考核平台 软件工程1 网络考核系统的应用分析网络考核系统在国内外已经具有成熟的开发实例。从技术角度，利用高级语言和数据库配合。工作模式采用客户服务器模

2、式兼浏览器服务器模式相互配合。完全能够实现系统在线网络化考核的基本功能。同时从使用价值角度，高校虽然大多拥有教务工作平台，但是教务平台不等同于网络考核平台。网络考核可以针对一些专门性的考核（尤其适用于客观化考核试题），组织不同的考试。同时可以让学生和教师以交互模式交流。比教务平台更加灵活，更加能够帮助老师提高工作效率，学生实时传达自己学习中的疑惑。所以网络考核系统具有实际开发意义，是值得开发的应用系统。本系统更是利用遗传算法提升了普通网络考核系统的功能，体现了先进性。2 网络考核系统模块化功能网络考核作为一款具有综合功能的应用系统，包含了如 组卷模块、试题输入模块、密码验证模块、考试设置模块、

3、在线考试、交卷模块以及维护等多个模块。篇幅有限，这里选取几个模块进行说明。2.1 试题输入模块这个模块主要分为单选、多选、判断、拓展四个题型。前三个模块的功能不言而喻。第四个模块，是需要进行问答简答、论述等题目考核时，人工辅助阅卷，随时可以拓展的题型。模块设置较传统系统更为灵活。预留拓展空间。2.2 考试设置模块这个模块的功能在进行网络考试前，要在服务器端进行的准备工作。例如输入考生的信息。本次考试的名称，考试开考时间、考试进行的时间等必要信息。因为考生是通过客户端进行登录的，只有服务器端认可的考生才能在允许的时间进行登录，参与考试。2.3 组卷模块组卷模块和阅卷模块通常是网络考核系统的核心模

4、块。但是本系统中组卷模块更为重要。因为在组卷模块中，不仅仅是题量和题型的设置，分数的分配。而是采用了遗传算法，进行难度值的计算，尽量通过遗传算法，使得不同试卷的难度数值趋于某个接近的数值。从而达到考生的试卷题目不同，但是却拥有相同的难度系数。避免了抄袭出现的可能，还实现了考核的公平。3 遗传算法简介遗传算法的名称来源于达尔文的进化论。利用基因进化的理论实现最优路径的选择。理解角度，人类的基因排序不同才形成了不同的人，哪么在进化和基因组成中具有若干种可能，那些组合集能够形成相对的最优路径。就成为了最优解。当然可能有的人不明白最优选择和最优路径与试卷的难度值的关系。这里简单说明，本系统开发是利用遗

5、传算法和优化的蚁群算法合作进行。蚁群算法也可以看做遗传算法的变异与提升。从生物学角度，蚂蚁在搬运食物的过程中，会留下气味。这种气味持续一定长的时间，走过相同路径的蚂蚁越多气味越重。也就说明了容易出现路径的堵塞。所以蚂蚁会通过较淡的气味去选择合理路径。所以蚂蚁在搬运食物中，从来不会产生道路堵塞现象。这也是路径选择的生物学优化。4 遗传算法蚁群算法在组卷模块中的应用从公平性和免作弊角度出发，组卷策略应该试题不同。但是在多少套试卷中会产生一套相同的试卷。这在本系统中还无法具体计算。因为这与试题量和试卷数存在较大的交叉关系。是本系统以后拓展的主要环节。所以要使用交叉算子进行公式计算，给出每道试题的题目

6、难度，也可以理解为难度权值。从试题完整性考虑计算难度数值的范围。题库数量、时间相对因素固定。所以利用遗传算法和蚁群算法，完全可以实现组卷的不同策略。具体计算公式在遗传算法和蚁群算法中，有明显介绍，这里不再赘述。5 结束语本系统的开发从软件工程角度，进行了需求分析，可行性分析。调研用户需求。无论从经济角度和技术角度都具有可行性。在实际开发中高级语言选用java，脚本语言为php，后台数据库sql。采用服务器端组织、评定考试。浏览器客户端登录，参与考试。完成网络考核功能。同时开发的系统具有多种灵活设置。从题型的拓展、难度的计算、使用方面也不仅仅停留在学校方。企业、政府机关部门都可使用。所以本系统的

7、研发就有研究价值。更可以在系统安全、硬件平台等方面进行优化。参考文献1张超群，郑建国，钱洁.遗传算法编码方案比较j.计算机应用研究，2011（03）.2虞耀君，陈君，李靖.基于遗传算法的网络考试系统j.计算机仿真，2010（06）.3张端，苏健民.基于改进遗传算法的智能组卷在试题库建设中的研究j.自动化技术与应用，2010（01）.4孙春燕.基于整型编码遗传算法技术的智能组卷系统的研究j.怀化学院学报，2009（11）.5夏龄.构建基于b/s结构的网络考试系统j.西华大学学报（自然科学版），2005（02）.6何克抗，许骏.计算机辅助测评（caa）研究新进展技能性非客观题的自动测评j.开放教育研究，2005（02）.7熊江玲.经典测量理论、概化理论及项目反映理论比较研究j.求索，2004（04）.8黄荣怀，刘黄玲子，李向荣.计算机辅助评价的发展趋势j.电化教育研究，200