1、試卷質(zhì)量是在線考試系統(tǒng)的關(guān)鍵,因此,組卷算法在在線考試系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用。組卷算法自動生成的試卷是否合理、科學(xué)直接影響學(xué)校對學(xué)生學(xué)習(xí)效果和教師教學(xué)質(zhì)量的評測,進一步影響下學(xué)期教學(xué)計劃的制定,甚至影響整個教學(xué)改革的進行。因此,對組卷算法的研究有著非常重要的現(xiàn)實意義。
　　組卷算法的目標(biāo)是根據(jù)出卷人指定的組卷參數(shù),如試題類型、難度系數(shù)、考點、答題時間、分值等,從試題庫中抽取試題生成試卷。它是一個典型的多種目標(biāo)優(yōu)化求解問題。目前還

2、沒有一種成熟的算法可以有效解決組卷問題?，F(xiàn)有的組卷算法存在一定問題。有的全局搜索能力強局部搜索能力差,有的全局搜索能力差但局部搜索能力強,有的算法步驟復(fù)雜,迭代次數(shù)過多,而有的算法原理機制簡單,但參數(shù)設(shè)置過于主觀。在分析了已有組卷算法優(yōu)缺點基礎(chǔ)上,采用一種基于貝葉斯公式的二進制粒子群優(yōu)化算法(BPSO)解決組卷問題。該算法中的pbest和gbest具有較高可信度,粒子每次依靠 pbest和gbest的取值作出決定。由于pbest和gbe

3、st本身包含歷次迭代中粒子的遺傳信息,因此,通過 pbest和gbest直接計算下一代xi的值。假設(shè)在尋求最優(yōu)解的過程中,pbest和gbest對最佳解的判定是獨立的,利用Bayes公式,就可以構(gòu)成下一代粒子群中每個粒子位置分量取值的決策依據(jù)。這種改進的粒子群算法相比其他計算智能算法該算法避免了交叉、變異算子,算法原理、機制更加簡單,編程實現(xiàn)更加方便;相比基本粒子群算法利用Bayes公式直接計算得到下一代種群,得到結(jié)果更直接,避免了基本

4、二進制粒子群優(yōu)化算法先計算速度公式,再按照相應(yīng)規(guī)則轉(zhuǎn)換計算結(jié)果的缺陷,減少了計算量。算法的實際時間復(fù)雜度是 O(n),相比其他基于交叉、變異算子和選擇操作的智能算法在時間復(fù)雜度上得到改進。這對該算法在實際考試系統(tǒng)中的應(yīng)用推廣起著非常重要的作用。
　　在以上研究基礎(chǔ)上,設(shè)計并實現(xiàn)了一個智能在線組卷系統(tǒng),給出了系統(tǒng)整體框架圖和UML建模圖,用Powerdesigner對數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)進行設(shè)計,采用上述改進的算法作為本系統(tǒng)的組卷算法實現(xiàn)。運

5、用Facade和Strategy兩種設(shè)計模式的組合設(shè)計本系統(tǒng)的組卷算法,提高了系統(tǒng)使用該算法的靈活度和算法修改的靈活性,降低了更改組卷算法帶來的系統(tǒng)代碼修改代價。系統(tǒng)實現(xiàn)了試卷管理、考生管理、試題管理、權(quán)限管理等功能模塊。另外,還設(shè)計了一個基于.NET的智能考試系統(tǒng)專用瀏覽器對考生桌面瀏覽器進行深度個性化定制,屏蔽地址欄、各種常用鍵盤快捷鍵,作為考試系統(tǒng)的補充用以解決考試中學(xué)生作弊問題,保證考試公平。最后,給出了系統(tǒng)評價。實驗表明,當(dāng)題