遗传算法组卷

Ⅰ 基于遗传算法的自动组卷系统的设计与实现（毕业设计） 求大神给一个系统

请问最后您是用什么方式实现的呢，不知是否保留代码？诚求！（价钱可继续商议）

Ⅱ 使用java来实现在智能组卷中的遗传算法（急急急）

题目好像是让你做个增强版的List ，简单的都实现了 程序架子大概是这样，排序查找什么的网络搜下 算法很多，套着每样写个方法就行了，测试就在main‘方法里写

publicclassMyList{
privateString[]arr;
privateintcount;
publicMyList(intcount){
arr=newString[count];
this.count=count;
}
publicMyList(int[]intArr){
arr=newString[intArr.length];
this.count=intArr.length;
for(inti=0;i<intArr.length;i++){
arr[i]=intArr[i]+"";
}
}

publicMyList(String[]stringArr){
arr=stringArr;
this.count=stringArr.length;
}
publicintgetLength(){
returncount;
}
//清空容器内的数组。
publicvoidclearAll(){
arr=newString[count];
}
//通过给定元素下标来删除某一元素
publicvoidremoveBySeqn(intseqn){
if(seqn>=0&&seqn<count){
arr[seqn]=null;
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
MyListlist=newMyList(40);
MyListlist1=newMyList({3,2,125,56,123});
MyListlist2=newMyList({"123",""ad});
list2.removeBySeqn(0);
list1.clearAll();
}
}

Ⅲ 组卷算法有哪几种

目前有三种：

1. 随机选取法：根据状态空间的控制指标，由计算机随机的抽取一道试题放入试题库，此过程不断重复，直到组卷完毕，或已无法从题库中抽取满足控制指标的试题为止。该方法结构简单，对于单道题的抽取运行速度较快，但是对于整个组卷过程来说组卷成功率低，即使组卷成功，花费时间也令人难以忍受。尤其是当题库中各状态类型平均出题量较低时，组卷往往以失败而告终。

2. 回溯试探法：这是将随机选取法产生的每一状态类型纪录下来，当搜索失败时释放上次纪录的状态类型，然后再依据一定的规律（正是这种规律破坏了选取试题的随机性）变换一种新的状态类型进行试探，通过不断的回溯试探直到试卷生成完毕或退回出发点为止，这种有条件的深度优先算法，对于状态类型和出题量都较少的题库系统而言，组卷成功率较好，但是在实际到一个应用时发现这种算法对内存的占用量很大，程序结构相对比较复杂，而且选取试题缺乏随机性，组卷时间长，后两点是用户无法接受的，因此它也不是一种很好的用来自动组卷的算法。

3. 遗传算法：是一种并行的、能够有效优化的算法，以morgan的基因理论及eldridge 与gould间断平衡理论为依据，同时融合了mayr的边缘物种形成理论和bertalanffv一般系统理论的一些思想，模拟达尔文的自然界遗传学：继承（基因遗传）、进化（基因突变）优胜劣汰（优的基因大量被遗传复制，劣的基因较少被遗传复制）。其实质就是一种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制与同一群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。运用遗传算法求解问题首先需将所要求解的问题表示成二进制编码，然后根据环境进行基本的操作：selection，crossover，mutation……这样进行不断的所谓“生存选择”，最后收敛到一个最适应环境条件的个体上，得到问题的最优解。