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第1章 緒論 1.1 研究背景 1.2 選題理由 1.3 研究意義與研究目的 1.3.1 研究意義 1.3.2 研究目的 1.4 研究思路與主要內容 1.5 研究技術及方法與研究結論 1.5.1 研究技術及方法 1.5.2 研究結論 1.6 研究創新點與不足及展望 1.6.1 研究創新點 1.6.2 研究不足及展望 第2章 選題策略相關問題研究綜述 2.1 專案反應理論相關綜述 2.1.1 專案反應模型 2.1.2 專案資訊函數 2.1.3 測驗資訊函數 2.1.4 IRT的測驗編制步驟 2.2 國內外的選題策略研究進展 2.2.1 基於線性規劃的選題策略 2.2.2 基於啟發式算法的選題策略 2.2.3 討論 2.3 量子智慧計算研究現狀 2.3.1 量子計算的基本概念 2.3.2 量子計算的特點 第3章 基於IRT的遺傳算法及量子遺傳算法選題實驗 3.1 選題要求 3.1.1 基於IRT題庫的建立 3.1.2 專案題型約束 3.1.3 專案字數約束 3.1.4 實際測驗專案資訊函數 3.2 基於IRT的遺傳算法選題實驗 3.2.1 遺傳算法(GA)簡介 3.2.2 遺傳算法選題的實驗步驟 3.2.3 遺傳算法選題的算法設計 3.2.4 遺傳算法選題參數的實驗設計 3.2.5 遺傳算法選題的實驗程式 3.2.6 遺傳算法選題的實驗結果 3.3 基於IRT的量子遺傳算法選題實驗 3.3.1 量子遺傳算法(QGA)簡介 3.3.2 量子遺傳算法選題的實驗步驟 3.3.3 量子遺傳算法選題的算法設計 3.3.4 量子遺傳算法選題的參數實驗設計 3.3.5 量子遺傳算法選題的實驗程式 3.3.6 量子遺傳算法選題的實驗結果 3.4 量子遺傳算法與普通遺傳算法性能比較 3.4.1 算法穩健度 3.4.2 分數線處優選測驗信息量均值 3.4.3 信息量平坦度 3.4.4 選題時間 3.5 研究討論 3.5.1 GA選題實驗結果討論 3.5.2 QGA選題實驗結果討論 3.5.3 GA和QGA選題性能比較結果討論 3.6 小結 第4章 基於IRT的粒子群和量子粒子群算法選題實驗 4.1 基於IRT的粒子群算法選題實驗 4.1.1 粒子群算法(PSO)簡介 4.1.2 粒子群算法選題的實驗步驟 4.1.3 粒子群算法選題的算法設計 4.1.4 粒子群算法選題的參數實驗設計 4.1.5 粒子群算法選題的實驗程式 4.1.6 粒子群算法選題的實驗結果 4.2 基於IRT的量子粒子群算法選題實驗 4.2.1 量子粒子群算法(QPSO)簡介 4.2.2 量子粒子群算法選題的實驗步驟 4.2.3 量子粒子群算法選題的算法設計 4.2.4 量子粒子群算法選題的參數實驗設計 4.2.5 量子粒子群算法選題的實驗程式 4.2.6 量子粒子群算法選題的實驗結果 4.3 量子粒子群算法與普通粒子群算法性能比較 4.3.1 實驗設計 4.3.2 實驗結果 4.4 研究討論 4.4.1 PSO選題實驗結果討論 4.4.2 QPSO選題實驗結果討論 4.4.3 PSO並QPSO選題性能比較結果討論 4.5 小結 第5章 基於IRT的蟻群和量子蟻群算法選題實驗 5.1 基於IRT的蟻群算法選題實驗 5.1.1 蟻群算法(ACA)簡介 5.1.2 蟻群算法選題的實驗步驟 5.1.3 蟻群算法選題的算法設計 5.1.4 蟻群算法選題的參數實驗設計 5.1.5 蟻群算法選題的實驗程式 5.1.6 蟻群算法選題的實驗結果 5.2 基於IRT的量子蟻群算法選題實驗 5.2.1 量子蟻群算法(QACA)簡介 5.2.2 量子蟻群算法選題的實驗步驟 5.2.3 量子蟻群算法選題的算法設計 5.2.4 量子蟻群算法選題的參數實驗設計 5.2.5 量子蟻群算法選題的實驗程式 5.2.6 量子蟻群算法選題的實驗結果 5.3 蟻群算法和量子蟻群算法的性能比較 5.3.1 算法穩健性 5.3.2 分數線處優選測驗信息量 5.3.3 信息量平坦度 5.3.4 選題時間 5.4 研究討論 5.4.1 ACA選題實驗結果討論 5.4.2 QACA選題實驗結果討論 5.4.3 ACA和QACA選題性能比較結果討論 5.5 小結 第6章 研究總結 6.1 研究總討論 6.2 研究總結 6.3 研究創新點 6.4 研究不足及展望 參考文獻 附錄 附錄1 遺傳算法偽代碼(部分) 附錄2 量子遺傳算法偽代碼(部分) 附錄3 粒子群算法偽代碼(部分) 附錄4 量子粒子群算法偽代碼(部分) 附錄5 蟻群算法偽代碼(部分) 附錄6 量子蟻群算法偽代碼(部分) 附錄7 量子遺傳算法選題結果示例(部分) 後記
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