面向自动组卷问题的改进类电磁算法

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (35): 51-53.

面向自动组卷问题的改进类电磁算法

杨世达，金敏，梅磊

武汉理工大学计算机科学与技术学院，武汉 430070

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-12-11 发布日期:2011-12-11

Improved electromagnetism-like mechanism algorithm for automatic test paper problem

YANG Shida，JIN Min，MEI Lei

School of Computer Science and Technology，Wuhan University of Technology，Wuhan 430070，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-12-11 Published:2011-12-11

摘要/Abstract

摘要： 类电磁算法（EM）中局部搜索是按一定步长进行线性搜索，在这个范围内寻找个体在某一维上的最优值。由于步长的限定，求得的该维上最优值可能远离实际的最优值。采用遗传算法（GA）中选择因子和交叉因子可以很好地解决这一问题。在组卷系统中，通过基于遗传算法改进的类电磁算法（Based Genetic Electromagnetism-like Mechanism Algorithm，GEM）与GA算法以及采用线性局部搜索的EM算法实验的比较，证明该算法有更高的组卷效率。

关键词: 类电磁算法, 全局优化, 遗传算法, 自动组卷, 局部搜索

Abstract: Local search of Electromagnetism-like Mechanism algorithm（EM） is linear searched by a certain step length，which finds the optimal value in a particular dimension in this individual.As the limit of step length，the optimal value may be far from the actual value of a particular dimension.To solve this problem，the select and crossover factor of Genetic Algorithm（GA） is the good way.In the automatic test paper system，compared with the Based Genetic Electromagnetism-like Mechanism Algorithm（GEM），GA and the EM of linear search in experiments show that the GEM has higher efficiency test paper.

Key words: electromagnetism-like mechanism algorithm, global optimization, genetic algorithm, automatic test paper, local search

杨世达，金敏，梅磊. 面向自动组卷问题的改进类电磁算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(35): 51-53.

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