[發明專利]一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法

在審

• 申請號: 201811533432.3
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109800878A
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發明（設計）人: 張雄勝;丁瓊華;張若冰;胡義杰;劉濤
• 申請（專利權）人: 武漢思路富邦工程咨詢有限公司
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 趙龍驤

1.一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，包括：

步驟1，按照設定條件生成各個個體，由各個個體組成初始種群；

步驟2，計算各個個體的適應度函數值，判斷是否有個體的適應度函數值符合優化準則，若是，則選中適應度函數值符合優化準則的個體并結束所述自動組卷方法，若否，則執行步驟3；

步驟3，對初始種群的各個個體進行遺傳操作，得到與各個個體對應的新個體；

步驟4，由所述步驟3所得的全部所述新個體生成新種群，回到步驟2。

2.根據權利要求1所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，所述步驟1中生成各個個體的方法包括：

將題庫中的試題根據題型的設定條件形成多個題型集合，并將每個題型集合中的試題按照實數方式排序，從各個題型集合中選取設定數量的試題，并按照相同題型集合中的試題序號相鄰的方式將所選取試題的序號組成實數序列，所述實數序列即為所述初始種群中的個體。

3.根據權利要求1所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，所述題型的設定條件包括：總體量、章節分值分配、題型分值分配。

4.根據權利要求1所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于：所述步驟2中

所述個體的適應度函數值

其中，fi為每個條件要素的權值，且

Fi為每個條件要素的適應度，Fi＝1-(|ai-bi|/bi)，bi為條件要素的要求得分，ai為條件要素的實際得分；

所述條件要素包括試卷難度、分值分布；M為所有條件要素的個數。

5.根據權利要求1所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，所述步驟2中判斷是否有任一個體的適應度函數值符合優化準則的方法包括：判斷是否有任一個體的適應度函數值大于初始設定的閾值。

6.根據權利要求1所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，所述步驟3，對所述初始種群的所有所述個體進行遺傳操作，得到與所述初始種群中個體數量相同的新個體的方法包括：

步驟31，對所述初始種群中的個體進行選擇操作，得到第一個體，然后對種群中剩下的個體進行選擇操作，得到第二個體；

步驟32，將所述第一個體和所述第二個體進行交叉操作，得到兩個交叉后的個體；

步驟33，對所述兩個交叉后的個體進行變異操作，得到兩個新個體；

重復步驟31至步驟33，直到生成滿足所述初始種群中個體數量的所有新個體。

7.根據權利要求6所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，所述步驟31，對所述初始種群中的個體進行選擇操作，得到第一個體，然后對種群中剩下的個體進行選擇操作，得到第二個體的具體方法包括:

步驟311，累加種群中每個所述個體的適應度函數值，得到總值；

步驟312，生成隨機數，所述隨機數大于等于零，小于等于1；

步驟313，將所述總值乘以所述隨機數，得到轉輪值；

步驟314，依次累加種群中每個所述個體的適應度函數值，得到與所述個體相應的總值′，如果所述總值′大于或等于所述轉輪值，則選中與所述總值′相對應的所述個體。

8.根據權利要求6所述的一種基于Spark的遺傳算法智能組卷方法，其特征在于，步驟32，將所述第一個體和所述第二個體進行交叉操作，得到兩個交叉后的個體的具體方法包括：

步驟321，隨機選擇一個題型集合；

步驟322，將選擇操作得到的所述第一個體和所述第二個體中與所選擇的題型集合相應的序列段進行交換，從而得到所述兩個交叉后的個體。