【摘 要】
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组卷问题是一个复杂的组合优化问题.遗传算法作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索、优化方法,近几十年来在组合优化领域得到了相当广泛的研究和应用,并已在解决诸
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组卷问题是一个复杂的组合优化问题.遗传算法作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索、优化方法,近几十年来在组合优化领域得到了相当广泛的研究和应用,并已在解决诸多典型组合优化问题中显示了良好的性能和效果(如:TSP问题、高度问题及时间表问题等).该文在研究了遗传算法的基础上,提出了一种新的组卷方法--基于遗传算法的组卷方法,并在此基础上,讨论了一个通用的试题库模型,建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数,设计了问题的遗传操作.并研制开发了相应的组卷遗传算法应用软件.该软件过程简洁明晰,运行结果充分证明了该算法的合理性和有效性.
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