基于蚁群算法的计算机考试组卷系统开发

关键词：蚁群算法；优化组合；计算机考试；考试组卷

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0064-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

传统的考试组卷方式，如随机组卷或人工组卷，往往难以保证试卷的难度、知识点的覆盖面和均衡性，这在一定程度上影响了考试的公正性和有效性。随着教育信息化的发展，对考试系统的智能化、自动化水平提出了更高要求，需要更加科学、高效的组卷方法来满足这一需求[1]。

蚁群算法作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，在解决组合优化问题上展现出优良的性能。该算法通过模拟蚂蚁的信息素释放和感知机制，以及正反馈效应，能够在复杂的解空间中找到最优解，非常适用于解决考试组卷这一典型的组合优化问题[2]。

1 关键技术

1.1 蚁群算法

蚁群算法属于群体智能算法的一种，通过模拟蚂蚁群体的觅食行为来解决优化问题。在现实生活中，蚂蚁能够在复杂的环境中找到从蚁巢到食物源的最短路径，这主要归功于它们释放和感知信息素的能力。蚁群算法将这种生物行为转化为数学模型，用于解决各种优化问题[3]。

在蚁群算法中，蚂蚁的行走路径代表优化问题的可能解，整个蚂蚁群体的所有路径构成优化问题的解空间。通过模拟蚂蚁的觅食行为和信息素更新机制，算法能够在解空间中找到最优解。随着时间的推移和蚂蚁的多次往返，较优路径上的信息素浓度会逐渐增加。信息素的累积和更新是算法迭代的关键过程，它引导蚂蚁群体逐渐收敛到最优解。算法的终止条件通常是满足一定的迭代次数、找到满足精度要求的最优解或达到预设的计算时间后终止[4]。

蚁群算法的优点具有分布式计算、自组织性和鲁棒性等特点，能够处理复杂的优化问题；但也可能面临收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，需要通过参数调整和策略优化来改进算法性能[5]。蚁群算法作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素释放和感知机制以及正反馈效应，在解空间中找到最优解，在许多领域都有广泛的应用，如旅行商问题、车辆路径问题等。

1.2 Java Web框架

对于网络业务系统的开发，常常采用Java Web技术，这些技术采用的框架开源免费，能够对业务进行快速开发。综合对比分析之后，此系统采用SSM框架[6]。这种框架是标准的MVC开发模式，其中MyBatis 框架负责对数据信息的持久化与创建操作，SpringMVC与Spring框架负责对整个业务框架的组合与处理，以此完成相关业务的操作。

目前对于信息平台的实现，已有的技术路线实现方式较多。根据业务处理的需要，技术人员可以采用PHP技术、ASP.NET技术、Java技术等进行实现。同时，对于Java技术而言，其包括的开源框架也较多。综合考虑图书馆管理系统的开发业务与工作，本系统选用SSM的开源框架组合进行开发。这框架主要包括Spring 框架、MyBatis 框架与Spring MVC框架[7]，以此能够完成图书馆管理系统前后端的设计操作过程，对各类计算机考试系统相关的数据信息进行存储与管理。结合业务处理的需要，用户能够在前端进行相应的操作。

2 系统需求分析

2.1 业务流程分析

教师用户可以通过对系统的操作实现题库管理、试卷管理、组卷管理与系统管理等功能模块的操作，整个业务处理过程流程如图1所示。

从图1可以看出，计算机组卷的主要流程：第一步，进行题库日常的管理，教师用户能够对不同类型的题目进行增加、删除与维护操作；第二步，重点进行组卷操作，用户能够查看组成的试卷。

2.2 功能需求分析

在计算机考试组卷系统中，整个系统处理的业务流程是进行题库、试卷与组卷业务的管理，具体用例图如图2所示。

对于整个计算机组卷系统而言，其核心的管理内容包括题库管理、组卷管理、试卷管理、系统管理，其中组卷管理主要采用蚁群算法来实现。

需求阶段是对题库管理的流程、功能与过程进行详细阐述，以便编码人员根据这些确定的用户流程来完成整个题库管理功能的设计与实现操作。整个题库管理的重点用例描述如表1所示。

针对整个题库管理的用例描述中，明确给出了详细的处理过程。在登录系统处理信息之前，需要对系统验证的信息进行正确录入，之后按照要求完成整个数据处理更新的过程，并对数据信息进行存储与日常管理。

2.3 系统非功能需求

在整个计算机考试组卷系统的设计中，除了重点考虑系统功能需求外，还需要对整个系统的非功能需求进行确定，以此为用户提供良好的体验。其中，非功能需求中重点关注系统的性能指标与安全性指标方面的内容。针对系统的性能分析，核心的衡量指标在于并发性、响应时间等内容，具体如下：

1） 系统响应时间：在整个计算机考试组卷系统的设计中，性能指标是重要的内容。核心在于各个模块对于业务的处理时间应满足用户的操作需求。整个业务模块的平均处理时间应在3秒以内；系统内部的模型处理与数据统计时间最长不应超过5秒，以为用户提供良好的使用体验。

2） 系统并发性：对于整个系统而言，需要重点考虑较多人数访问时的稳定性。这需要专业化的工具模拟多用户访问，记录整个系统的稳定性与相关性能。整个系统应满足并发访问千人时，系统能够稳定可靠地对用户的访问进行响应。

3 系统设计与应用

对整个计算机考试组卷系统进行技术选型分析后确定，题库管理、试卷管理、组卷管理、系统管理等主要功能采用Java Web技术实现，以满足整个系统功能日常的操作需要。通过便捷化、友好化的设计体验，有效提升用户使用便利性。整个系统的核心在于采用蚁群算法进行组卷。整个系统分析设计架构分为三层，这三层从上到下依次为用户层、业务逻辑层与数据层。详细内容如下所述。

结合图3的具体内容能够看出，每一层的主要工作内容如下：

1） 用户层。此层主要与不同类型的用户角色进行交互，因此系统的便利性、友好性成为系统设计的首要目标。在整个系统的业务审批处理中，功能的快速流转处理旨在满足用户的操作体验。系统的主要功能是进行组卷操作，以便用户更好地进行操作。

2） 业务逻辑层。整个系统处理的逻辑核心在于此层。题库管理、试卷管理等业务功能结合用户的操作菜单来完成管理，处理结果存储在数据库之中。整个业务逻辑层处理的核心在于利用蚁群算法进行组卷，快速实现各类试卷的组合。

3） 数据层。整个业务模块处理的核心数据信息存储在此层。题库管理、试卷管理、组卷管理与系统管理等主要的数据信息存储在系统的业务数据库之中。每一次用户操作之后，存储的数据信息会进行更新，之后这些更新的数据会显示在系统前端页面之中。

4 结束语

整个计算机考试组卷系统的技术架构主要采用Java Web框架与蚁群算法。这些平台架构采用开源的方式进行开发。系统采用的数据库具备良好的安全性，能够对各类考试相关的数据进行存储与管理，满足日常人们对考试业务处理的需求。蚁群算法具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，非常适合解决组卷这一复杂的组合优化问题。通过模拟蚂蚁的信息素机制，蚁群算法能够在众多可能的试卷组合中找到最优解，满足预设的难度、知识点覆盖等要求。