1、“.....此位置位于判断题型内，在判断题范围内随机生成个整数当做新考题编号，在父个体判断题段编码串中没有，将原基因位高效并行全局搜索方法，它模仿整个群体的学习过程，每个个体都表示既定问题中搜索空间的个待解点。首先，需要对问题数据进行抽象，实现从问题到位串的编码映射，初始种群也会从解中随机产生出来。将初始化群体置于遗传算法的执行过程中，依据适者生存的原则，由个体适应度函数值的大小决基于遗传算法的试题库组卷研究论文原稿计与实现石家庄河北科技大学，李会民，张仁津，马桂英基于遗传算法的交规考试自动组卷方法研究计算机工程与设计，韩蕾基于遗传算法的自动组卷系统的研究与实现青岛中国海洋大学，......”。

2、“.....将原染色体基因替换为新试题编号。变异操作如图所示。模取，变异概率在之间，交叉概率在之间，平均迭代次数次，此时组卷效果较好。结语本文采用分段编码方法在组卷问题中实现了遗传算法，能够更好的反映实际组卷情况，相应的采用段交叉算子和段内变异算子，恰当的适应度函数比较好的解决了组卷问题，不仅提高了搜索效率，也可以使敛速度，过少则对生成最优试卷造成消极影响。设初始群体大小为，从题库中分别随机抽取考题，构成套初始试卷，并计算它们的适应度值。结果分析为证实文中方法的有效性和可操作性，在环境下采用语言实现了该程序，完成组卷试验。本次实验有选择判断简答等题型，共道试题，各题分，按照组卷的需求......”。

3、“.....染色体采用变长编码策略，个考题就代表染色体中的位基因，考卷所含考题的数目就是染色体包含基因的数目，不同题型间的编码都是相对独立的。试卷包含选择判断简答等种题型，每个题型的数目分别为，总共道考题，如下所型。基于遗传算法的试题库组卷研究论文原稿。适当降低考题抽中率。数学描述根据文中问题的基本原则和特点，通过分析试卷指标，采用矩阵理论方法，建立问题空间的数学模型。如果各考卷包含道考题，且各题包含个属性，如表所示，可以映射为建构个阶的目标矩阵，如下所示。其中，交叉时，对其附近的些基因进行交换。依据基本遗传算法的应用经验，交叉概率常在间选取，按此值，在群体中抽出个适应度值较高的个体组成个群体。随机选出试卷和配对......”。

4、“.....各段逐交换对应基因位上的基因，产生对新的个体和。新考卷个体和描述根据文中问题的基本原则和特点，通过分析试卷指标，采用矩阵理论方法，建立问题空间的数学模型。如果各考卷包含道考题，且各题包含个属性，如表所示，可以映射为建构个阶的目标矩阵，如下所示。其中，表示每份试卷题目数，行代表道考题，列表示考题的种属性。组卷算法编码基因的数目，不同题型间的编码都是相对独立的。试卷包含选择判断简答等种题型，每个题型的数目分别为，总共道考题，如下所示。初始种群针对组卷问题，初始种群是指从试题库中按照设定的参数随机抽取的考题组成的考卷。设定的初始种群的大小对组卷算法的收敛速度和性能有很大影响......”。

5、“.....行代表道考题，列表示考题的种属性。组卷算法编码方案文中应用分段自然数编码方法，在此方法中，首先将编码按题型分为组，每组编码代表个题型，每个题型的编码方法同样应用自然数编码，也就是在试题库中各题型的题目单独建立试题表，题目均使用自然数编号。子的操作转换为对新试题的搜索和替换，以确保变异后的编号未超出指定范围。具体的变异操作如下设作为考卷考题数目，变异操作前将当前查找新考题的次数。在区间，内随机生成实数，若不小于，该位基因不变否则，产生个随机数用来标记变异基因的位置，由此位置判断归属了显著降低。实践说明，采用遗传算法解决组卷问题可以得到良好的组卷效果......”。

6、“.....孙凤喜基于遗传算法的智能组卷系统的设计与实现石家庄河北科技大学，李会民，张仁津，马桂英基于遗传算法的交规考试自动组卷方法研究计在段内可能出现相同考题，但并不调整每个题型数目，此时需将重复的试题编号替换成此段中未出现过的编号。操作方法是产生个范围为的随机数，判断其是否与考卷中同类型题号相同，如果相同则继续随机抽取，不相同则替换掉重复出现的题号。如图所示。变异算子针对编码特点，文中将变异算案文中应用分段自然数编码方法，在此方法中，首先将编码按题型分为组，每组编码代表个题型，每个题型的编码方法同样应用自然数编码，也就是在试题库中各题型的题目单独建立试题表，题目均使用自然数编号......”。

7、“.....实现故初始种群的设置定要合理。文中使用初始试卷的套数作为初始种群，且参与算法的试卷数目设置要合理，因数目过多将减缓算法的收敛速度，过少则对生成最优试卷造成消极影响。设初始群体大小为，从题库中分别随机抽取考题，构成套初始试卷，并计算它们的适应度值。适当降低考题抽中率。数学算机工程与设计，韩蕾基于遗传算法的自动组卷系统的研究与实现青岛中国海洋大学，。基于遗传算法的试题库组卷研究论文原稿。按照组卷的需求，在试题库中每个题型都要筛选题目组成染色体，染色体采用变长编码策略，个考题就代表染色体中的位基因......”。

8、“.....能够更好的反映实际组卷情况，相应的采用段交叉算子和段内变异算子，恰当的适应度函数比较好的解决了组卷问题，不仅提高了搜索效率，也可以使种群较快地收敛于全局最优解。应用分段编码方式不需在进化过程中控制题型和题目数量，问题求解难度得上的编号用代替，变异操作完成。结果分析为证实文中方法的有效性和可操作性，在环境下采用语言实现了该程序，完成组卷试验。本次实验有选择判断简答等题型，共道试题，各题分，分属章。题库中难度分布如下，容易试题道，难度系数，较易试题道，难度系数，中等试题道，难度系数，定出适应环境的个体进行复制......”。

9、“.....使群体逐代地进化到搜索空间中越来越适应环境的区域，直到解趋于收敛，得到最优解为止。组卷问题的基本原则组卷过程中应遵循些准则，以使产生的试卷能够满足高可信度的测验要求按设定指标适上所示，随机生成个实数，因大于，随机数指出变异的基因位在箭头所指处，此位置位于判断题型内，在判断题范围内随机生成个整数当做新考题编号，在父个体判断题段编码串中没有，将原基因位上的编号用代替，变异操作完成。遗传算法的基本原理遗传算法，的本质可以理解为种求解问题的群较快地收敛于全局最优解。应用分段编码方式不需在进化过程中控制题型和题目数量，问题求解难度得到了显著降低。实践说明，采用遗传算法解决组卷问题可以得到良好的组卷效果......”。