Advertisement

优化问题分配,尤其是在试卷合理分配方面的研究。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文的核心研究内容集中于如何科学地安排试卷,以期达到更优的分配效果。试卷分配的合理性不仅是竞赛规则所规定的标准,更是确保竞赛评判公平性的关键保障。鉴于此,解决试卷分配合理性问题具有十分重要的实际意义。本文所分析的考试涉及超过200份试卷以及12位评委,其数据规模庞大,采用人工方法求解各种分配方案时,计算量巨大且难以有效完成。为了应对这一挑战,我们运用了计算机编程技术来解决该问题。针对第一个问题,我们采取了以下具体策略:(1)通过计算机程序生成一系列随机的试卷分配方案,并利用机器进行判断,确保这些生成的方案能够满足R1、R2和D2提出的具体要求;(2)进一步通过引入不均衡度D对(1)中生成的试卷分配方案进行约束限制,从而保证最终的方案满足D1的要求;(3)随后,我们利用不均衡度Dd对(2)得到的方案进行筛选操作,以确保输出的试卷分配方案能够满足D3的要求;最终,我们得以获得第一个问题的相对公平合理的分配结果。(4)最后,我们运用上述方法产生了50个可行的解决方案,并从中挑选出评委数量差异最小的情况——即两位或三位评委同时承担相同任务的方案作为最优解。通过对第一个问题的分析和讨论,我们结合了评委任务分布的限制条件:同一份试卷中的高分和低分评委数量最多相差不超过1的情况,从而得到了第二个问题的解决方案。[目录]一、 问题背景二、符号说明三、问题分析四、模型的建立与求解五、结果分析六、模型的优缺点分析及改进七、对公平性问题的进一步讨论

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 模型
    优质
    本研究构建了一个针对试卷合理分配的优化模型,旨在提高考试管理和资源利用效率,通过数学建模方法寻求最优解。 本段落主要探讨试卷合理分配的问题。试卷的公平分配不仅符合竞赛规则的要求,也是确保评判公正性的关键因素之一。因此,解决这一问题具有重要的现实意义。研究中涉及200多份试卷及12位评委的数据规模较大,人工计算难以实现。为此,我们采用计算机编程的方法来解决问题。 对于第一个问题,我们的解决方案如下: (1)利用计算机生成一系列符合要求R1、R2和D2的随机分配方案。 (2)通过设定不均衡度D限制条件筛选出满足D1要求的试卷分配方案。 (3)进一步应用不均衡度Dd对上述步骤得到的结果进行过滤,以确保最终结果符合D3的要求。由此得出较为公平合理的试卷分配方案。 (4)使用这种方法生成50个可行解,并从中挑选两位或三位评委相同的数量较少的情况作为最优解决方案。 在解决了第一个问题的基础上,我们进一步探讨了第二个问题的解决办法:即通过限制同一份试卷中四位评审人员判高分和低分数差不超过1来获得最终答案。
  • 电网重构及非线性
    优质
    本研究聚焦于电力系统的配电网重构与非线性优化,旨在通过先进的算法和技术提高配电网络效率和可靠性。 配电网重构是一个涉及多目标、多时段及多种组合的复杂非线性优化问题,并且受制于众多约束条件,单纯依赖数学方法难以获得理想的结果。因此,尝试采用改进后的遗传算法进行配电网络重构,通过建立评价函数来寻找最优解。
  • 眼科病房床位
    优质
    本研究探讨了眼科病房床位资源的有效管理和优化分配策略,旨在提高医疗服务效率和患者满意度。 鉴于当前医疗资源有限,本论文主要探讨如何合理安排病床,以使医院现有资源得到更有效的利用。
  • Power Allocation for NOMA in FTPA_NOMA功率
    优质
    本研究聚焦非正交多址接入(NOMA)技术在文件传输协议下的应用,探讨了FTP-NOMA场景中的功率分配策略,旨在通过优化算法提高系统效率和用户满意度。 几种常用的功率分配方法包括注水法和NOMA的FTPA算法。
  • GA_BAPcode.zip_泊位与调度_泊位_泊位调度
    优质
    本项目提供了一种高效的泊位分配与调度算法(BAPcode),旨在解决港口运营中的泊位分配和调度优化问题,通过减少船舶等待时间和提高吞吐量来增强运营效率。 解决码头泊位分配问题以及优化调度问题是当前研究的重要方向。
  • 入门ADC,计算底噪
    优质
    这款ADC产品专为初学者设计,特别擅长于处理低噪声信号的计算,在入门级应用中表现出色。 对于初学者来说,ADC(模数转换器)是个不错的选择,尤其是用于计算底噪方面。
  • 任务探讨——任务
    优质
    本文章深入探讨了任务分配问题,通过分析不同情境下的需求和限制,提出了有效的解决方案策略。 任务分配问题是指将n项任务分派给n个人,并且每个人完成每项任务的成本不同。目标是找到一个最优的分配方案,使得总的分配成本最小化。例如,在以下的成本矩阵中展示了这样一个例子: C = 9 2 7 8 6 4 3 7 5 8 1 8 7 6 9 4 任务: | A B C D 人员:--------------------------- a | (9) (2) (7) (8) b | (6) (4) (3) (7) c | (5) (8) (1) (8) d | (7) (6) (9) (4) 这个矩阵表示了每个人完成每项任务的成本。目标是根据这些成本数据,找出最优的任务分配方案以使总成本最小化。
  • GA-SVM:基于遗传算法SVM类及性能退
    优质
    本研究提出一种利用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数的方法GA-SVM,并探讨其在分类任务中的应用及可能遇到的性能退化问题。 使用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM),可以提升分类效果或改善性能退化问题。
  • 关于武器-目标论文:采用直觉模糊遗传算法法.pdf
    优质
    本文探讨了一种基于直觉模糊遗传算法优化武器-目标分配问题的方法,旨在提高军事行动中的资源利用效率和作战效能。 为解决传统算法在求解武器—目标分配(Weapon-Target Assignment, WTA)问题中存在的早熟及收敛速度慢的问题,本段落提出了一种基于直觉模糊遗传算法的解决方案,并引入了模拟退火Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异机制以提升WTA问题求解效率与性能。研究首先全面考虑了WTA问题中的各种约束条件,确立了一个优化目标:在剩余威胁最小化的同时实现最大攻击伤害值,建立相应的数学模型并定义了隶属度及非隶属度函数;通过“最小—最大”算子构建直觉模糊WTA模型,并设计出模拟退火Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异机制来增强局部寻优能力和后期收敛速度。最终经过实例验证并与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)等进行对比分析,证明了该方法的有效性和优越性。
  • 两用户NOMA仿真.rar_NOMA功率策略_两用户NOMA_NOMA资源_NOMA功率_NOMA
    优质
    本资料探讨了非正交多址接入(NOMA)技术中,针对两名用户的功率分配与资源分配策略的优化方法。通过仿真分析,深入研究了如何有效提升NOMA系统的性能,尤其关注于功率优化方面的创新性解决方案。 本段落探讨了两个用户NOMA功率分配问题,并提供了相应的仿真图形。