【摘 要】
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针对目前众多组卷算法对组卷质量和组卷速度不能同时提高的缺陷,导致了组卷系统收敛效果不佳,迭代次数较多,组卷效率不高,难符合用户要求。为解决上述问题,提出了基于自定义
【基金项目】
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教育部高职高专计算机类专业立项课题资助项目(jzw59010826)
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针对目前众多组卷算法对组卷质量和组卷速度不能同时提高的缺陷,导致了组卷系统收敛效果不佳,迭代次数较多,组卷效率不高,难符合用户要求。为解决上述问题,提出了基于自定义的约束权重比的自适应遗传算法,强调在最有可能成为最终个体的基因里进行搜索,并增加优良个体的保留机制,使其在寻优准确率和搜索速度上均明显优于其他组卷算法,且具有很好的收敛性和实用性。实践结果表明,该方法可以有效地解决智能组卷中的多约束优化问题,并同时提高了组卷速度。
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