CN111292002B - 基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统 - Google Patents

基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于遗传‑粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统，采集关键信息，并对关键信息与参数进行编码，每个解由若干个答辩组构成；根据对应的约束条件生成的目标函数设计适应度函数；将数据按照解的编码进行初始化得到初始种群；将种群中的粒子进行交叉变异操作：当粒子经过多轮迭代达到一定条件后，停止对粒子的迭代操作，此时全局最优粒子就是适应度最高的近似最优解，得到最优结果。本发明借鉴了遗传算法中的染色体思想，将解设计为矩阵和张量，以满足离散型解在更新时的交叉与变异操作，解决了人工处理评阅答辩分组时所包含的精度不高、处理速度慢、难以应对大规模人员分配等问题。

Description

基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统
技术领域
本发明涉及中、大规模在给定约束条件下人员分组的技术领域，具体涉及一种基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统。
背景技术
面试分组问题，是一个在日常生活中常见的问题。将面试者与被面试者分入不同的组中，由面试者与被面试者交谈，并对被面试者的素质进行主观评估。由于对于被面试者来说，面试关乎未来学业，工作的方方面面，所以分组的公平性和有效性十分重要。高校学生毕业时的毕业答辩人员分组就属于面试分组问题。答辩人员分组问题可以描述为将所有教师与学生进行分组，但分组过程必须遵循一些约束件，如为了保证教师不偏袒自己的学生，从而影响其他答辩学生，师生之间需要遵守回避约束；出于对答辩教师工作量以及工作效率的考虑，分组学生数应该遵守均匀分布约束；学生成绩遵守均匀分布约束可以确保答辩时学生成绩呈梯度分布，为学生创造一个良好的竞争环境。这些约束使得该类型的分组成为复杂的组合问题。因为此类答辩分组问题有着许多复杂约束条件，因此目前已有求解方法对于问题的求解有着一定的困难，例如在针对有着较大规模人员数量时问题无法在短时间内求解、对于针对约束条件解的质量无法很好的衡量，对于解的精度无法保证等问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统，可以高效、精确的对中大规模论文评阅和答辩教师进行分组。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法及系统，其特征在于：该系统包括依次连接的输入模块、粒子编码模块、粒子适应度设计模块、粒子初始化模块、粒子交叉变异模块、粒子迭代模块和输出模块。该系统按以下步骤进行评阅答辩分组，包括以下步骤：
步骤S1：所述输入模块获取答辩分组的相关数据，包括答辩组数m、每组答辩教师人数p、初始化粒子群数量ngroup、最大迭代次数maxIter、教师名单和学生名单；
步骤S2:所述粒子编码模块将粒子的解按照输入的答辩组数、答辩教师数、教师以及对应的答辩学生数据以矩阵的形式进行编码；
步骤S3:所述粒子适应度设计模块根据对应的答辩分组约束条件生成对应的目标函数，并根据所有的目标函数设计粒子的适应度函数；
步骤S4：所述粒子初始化模块初始化评阅教师组、答辩教师组与答辩学生组，得到多个初始化粒子Xi 0；
步骤S5：所述粒子交叉变异模块将粒子Xi t-1中的评阅教师组Ri与其对应的评阅学生Sij作为染色体，将当前粒子、当前粒子的历史最优粒子与全局最优粒子的染色体进行交叉更新操作，并进行变异，得到交叉变异后的粒子Xi t。
步骤S6：所述粒子迭代模块将交叉变异后的粒子Xi t代入适应度函数，并与该粒子历史最优适应度以及全局最优粒子适应度进行比较；若交叉变异的粒子Xi t的适应度大于粒子历史最优适应度，则将历史最优粒子更新为当前粒子，若交叉变异的粒子Xi t适应度大于全局最优粒子适应度，则将全局最优粒子更新为当前粒子，重复更新迭代粒子群直至全局最优解达到一定的精度或者迭代次数达到最大阈值，得到最优人员分配结果G；
步骤S7：所述输出模块将迭代后最优人员分配结果G以指定格式输出。
进一步的，所述步骤S2具体为：
步骤S21：将每个答辩小组的评阅教师组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000031
R为代表各组评阅教师的二阶张量；Rij表示第i组第j个评阅教师，nij表示第i组第j个评阅教师所评阅的学生数，ki表示第i组教师数；
步骤S22：将每个答辩小组的答辩教师组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000032
D为代表各组答辩教师的矩阵，Dij表示结第i组第j个答辩教师；
步骤S23:将每个答辩小组的答辩学生组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000033
Figure BDA0002389820140000034
S为代表各组学生的二阶张量，Sij表示第i组第j个学生，qi表示该组的学生个数；
步骤S24:将以上三个矩阵R、D、S进行合成，得到粒子解的编码；
Xi t＝[R,D,S] (5)。
进一步的，所述答辩分组约束包括教师回避约束、教师单次约束、学生分布均匀约束和成绩分布均匀约束。
进一步的，所述教师回避约束：
Figure BDA0002389820140000041
其中，Ski为第k组第i个学生，TSki第i组第j个答辩教师所带学生的集合；
Figure BDA0002389820140000042
其中，Tki为第k组第i个学生对应的指导老师，TSki为第k组第i个学生对应的评阅老师；
教师单次约束：
Figure BDA0002389820140000043
其中，Dij为第i组第j个组的答辩老师；
学生分布均匀约束：
Figure BDA0002389820140000044
其中，其中n为组数，Navg为每组应分答辩学生数，qi表示第i组的答辩学生数；
学生成绩分布均匀约束：
Figure BDA0002389820140000051
其中，k表示将绩点分为k个区间，Fj表示全部学生中，绩点在第j个区间的占比；Lij第i组学生中绩点在第j个区间人数占该组总人数的比例；Bij为最坏情况下，第i组绩点在第j个区间学生数占该组人数的比例。
进一步的，所述适应度函数Fit(X)：
Fit(X)＝fit1(X)×fit2(X)×fit3(X)×(αfit4(X)+(1-α)fit5(X)) (10)
其中α∈[0,1]为加权系数。
进一步的，所述步骤S4具体为：
步骤S41：根据教师指导的学生数ni对教师Ti进行排升序，得到序列Rsort＝[T0,T1,T2,...,Ti]，若教师数为偶数，则相邻教师交换评阅，若教师数为奇数，则教师Tn-2，教师Tn-1与教师Tn三者间交换评阅，其他教师同偶数情况交换评阅；
将序列Rsort处理后得到评阅老师的待选序列Rsel＝[(T0,m0),(T1:m1),(T2:m2),...,(Ti:mi)]，mi是指Ti教师所评阅的学生数；
步骤S42：创建一个答辩分组Gi,从Rsel中随机抽取一个教师Ti，将Ti与其互相评阅的教师Tj从Rsel序列删除，并将Tj加入到回归序列Rreturn；将Ti以及所评阅的学生分别加入第i组的评阅教师组Ri以及答辩学生组Si。
步骤S43：重复步骤S42，直至Si中学生人数满足预设平均每组应分得的学生数区间；
步骤S44：将回归序列Rreturn中的教师添加进待选列表Rsel，执行下一组的教师抽取；
步骤S45:从每组的Ri中随机抽取一定数量的评阅教师作为答辩老师Di，Gi初始化完成；
步骤S46：重复步骤S42至S46，直至初始化出所需要的答辩组数m。
进一步的，所述步骤S5具体为：
步骤S51：从当前粒子Xi t-1的第i个评阅教师组Ri随机取出
Figure BDA0002389820140000061
个教师组成染色体片段TXi，其中c0是当前迭代组的非负学习因子；
步骤S52：从当前粒子历史最优解第i个评阅教师组RPi中取出
Figure BDA0002389820140000062
个教师组成染色体片段TPi，其中c1是历史最优迭代组的非负认知因子；
步骤S53：从当前全局最优解评阅教师组RGi中取出
Figure BDA0002389820140000063
个教师组成染色体片段TGi，其中c2是全局最优迭代组的非负社会因子；
步骤S54：将步骤S51、S52、S53得到的TXi、TPi、TGi取并集再与Tsel取交集获得待选择染色体Nsel,即Nsel＝(TXi∪TPi∪TGi)∩Tsel；Tsel表示目前可选择教师集合，初始化为全体教师集合；
步骤S55：针对学生分布均匀约束，对染色体最终选择采取启发式选择，从Nsel中选择若干名评阅教师Riter,使得其评阅学生数之和最接近每组平均应分的学生数Navg，将Riter所对应的评阅学生作为第i个学生组Si，将Tsel与Riter取差集，即Tsel＝Tsel-Riter；
步骤S56:重复步骤S51至S55，对所有答辩小组采取相同策略得到该粒子交叉变异后的结果Xi t；
步骤S57:重复步骤S51至S56，直至所有粒子交叉变异完毕。
进一步的，所述步骤S6具体为：
步骤S61：粒子Xi t-1经过交叉变异后得到Xi t，将Xi t与Xi t-1代入适应度函数Fit(X))得出其总适应度进行比较，如果
Figure BDA0002389820140000071
执行步骤S62，否则执行步骤S63；
步骤S62：把原粒子更新为
Figure BDA0002389820140000072
定义Pi第i个粒子的历史最优解，G为粒子群迭代过程中的全局最优解，并比较Fit(Pi)与
Figure BDA0002389820140000073
如果
Figure BDA0002389820140000074
则把该粒子的历史最优Pi更新为
Figure BDA0002389820140000075
如果
Figure BDA0002389820140000076
则把粒子群的全局最优位置G更新到
Figure BDA0002389820140000077
步骤S63：粒子位置不变；
步骤S64：将所有粒子进行更新迭代，直至发生以下情况：
(1)迭代多次，粒子群的全局最优位置没有发生变化；
(2)粒子群迭代次数达到规定最大迭代次数。
进一步的，所述步骤S7具体为：
步骤S71：用户从数据库、文件和Web页面输出形式中选择一种，并给出输出的目标表、目标文件路径或目标页面；
步骤S72：根据用户的选择，将最优解G的每一组的Ri及其对应的评阅学生Si和答辩老师Di以指定方式输出。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、本发明可以高效、精确的对中大规模论文评阅和答辩教师进行分组。
2、本发明针对具体问题的多个约束条件分别设计不同的子适应度函数，将这些子适应度函数综合得到总适应度函数，从而更好的衡量解的精度。因此能够有效地得在解空间中得到近似最优解。
附图说明
图1是本发明一实施例中的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1，本发明提供一种基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，提供一种系统，该系统包括输入模块、粒子编码模块、粒子适应度设计模块、粒子初始化模块、粒子交叉变异模块、粒子迭代模块、输出模块，具体包括以下步骤：
步骤S1：所述输入模块输入系统所需要的相关数据，包括答辩组数m、每组答辩教师人数p、初始化粒子群数量ngroup、最大迭代次数maxIter以及教师、学生名单；
步骤S2:所述粒子编码模块将粒子的解按照输入的答辩组数、答辩教师数、教师以及对应的答辩学生数据以矩阵的形式进行编码；
步骤S3:所述粒子适应度设计模块根据对应的答辩分组所需必要的约束条件生成对应的目标函数，根据所有的目标函数设计粒子的适应度函数；
步骤S4：所述粒子初始化模块在尽量满足各个约束条件下初始化评阅教师组、答辩教师组与答辩学生组，得到多个初始化粒子Xi 0；
步骤S5：所述粒子交叉变异模块将粒子Xi t-1中的评阅教师组Ri与其对应的评阅学生Sij作为染色体，将当前粒子、当前粒子的历史最优粒子与全局最优粒子的染色体作为交叉对象进行交叉，并以一定的概率进行变异，得到交叉变异后的粒子Xi t；
步骤S6：所述粒子迭代模块将交叉变异后的粒子Xi t代入适应度函数，并与该粒子历史最优适应度以及全局最优粒子适应度进行比较。若交叉变异的粒子Xi t的适应度大于粒子历史最优适应度，则将历史最优粒子更新为当前粒子，若交叉变异的粒子适应度大于全局最优粒子适应度，则将全局最优粒子更新为当前粒子，重复更新迭代粒子群直至全局最优解达到一定的精度或者迭代次数达到最大阈值；
步骤S7：所述输出模块将迭代后最优人员分配结果G以指定格式输出。
在本实施例中，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：将每个答辩小组的评阅教师组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000091
R为代表各组评阅教师的二阶张量。Rij表示第i组第j个评阅教师，nij表示第i组第j个评阅教师所评阅的学生数，ki表示第i组教师数。
步骤S22：将每个答辩小组的答辩教师组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000101
D为代表各组答辩教师的矩阵，Dij表示结第i组第j个答辩教师。
步骤S23:将每个答辩小组的答辩学生组编码成以下形式：
Figure BDA0002389820140000102
Figure BDA0002389820140000103
S为代表各组学生的二阶张量，Sij表示第i组第j个学生，qi表示该组的学生个数。
步骤S24:将以上三个矩阵R、D、S进行合成，得到粒子解的编码。
Xi t＝[R,D,S]
在本实施例中，所述步骤S3具体包括以下内容：
针对教师回避约束，
Figure BDA0002389820140000104
其中，Ski为第k组第i个学生，TSki第i组第j个答辩教师所带学生的集合。
Figure BDA0002389820140000105
其中，Tki为第k组第i个学生对应的指导老师，TSki为第k组第i个学生对应的评阅老师。
针对教师只作为一次答辩老师约束条件，
Figure BDA0002389820140000111
其中，Dij为第i组第j个组的答辩老师。
针对学生数分布相当约束条件，
Figure BDA0002389820140000112
其中，其中n为组数，Navg为每组应分答辩学生数，qi表示第i组的答辩学生数。
针对学生成绩分布均匀约束条件,
Figure BDA0002389820140000113
其中，k表示将绩点分为k个区间，Fj表示全部学生中，绩点在第j个区间的占比。Lij第i组学生中绩点在第j个区间人数占该组总人数的比例。Bij为最坏情况下，第i组绩点在第j个区间学生数占该组人数的比例。
综合以上目标函数设计得到最终适应度函数Fit(X)：
Fit(X)＝fit1(X)×fit2(X)×fit3(X)×(αfit4(X)+(1-α)fit5(X))
其中α∈[0,1]为加权系数。
在本实施例中，所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S41：首先，根据教师指导的学生数ni对教师Ti进行排升序，得到序列Rsort＝[T0,T1,T2,...,Ti]，若教师数为偶数，则相邻教师交换评阅，例如，教师T0与教师T1交换评阅，教师T2与教师T3交换评阅，其他教师做相同处理。若教师数为奇数，则教师Tn-2，教师Tn-1与教师Tn三者间交换评阅，其他教师同偶数情况交换评阅。将序列Rsort处理后得到评阅老师的待选序列Rsel＝[(T0,m0),(T1:m1),(T2:m2),...,(Ti:mi)]，mi是指Ti教师所评阅的学生数。
步骤S42：创建一个答辩分组Gi,从Rsel中随机抽取一个教师Ti，将Ti与其互相评阅的教师Tj从Rsel序列删除，并将Tj加入到回归序列Rreturn。将Ti以及所评阅的学生分别加入第i组的评阅教师组Ri以及答辩学生组Si。
步骤S43：重复步骤S42，直至Si中学生人数与平均每组应分得的学生数相接近为止。
步骤S44：将回归序列Rreturn中的教师添加进待选列表Rsel，执行下一组的教师抽取。
步骤S45:从每组的Ri中随机抽取一定数量的评阅教师作为答辩老师Di，Gi初始化完成
步骤S46：重复步骤S42至S46，直至初始化出所需要的答辩组数m。
在本实施例中，所述步骤S5具体包括以下步骤：
步骤S51：从当前粒子Xi t-1的第i个评阅教师组Ri随机取出
Figure BDA0002389820140000121
(取下界)个教师组成染色体片段TXi。(c0是当前迭代组的非负学习因子)
步骤S52：从当前粒子历史最优解第i个评阅教师组RPi中取出
Figure BDA0002389820140000122
个教师组成染色体片段TPi。(c1是历史最优迭代组的非负认知因子)
步骤S53：从当前全局最优解评阅教师组RGi中取出
Figure BDA0002389820140000131
个教师组成染色体片段TGi。(c2是全局最优迭代组的非负社会因子)
步骤S54：将步骤S51、S52、S53得到的TXi、TPi、TGi取并集再与Tsel取交集获得待选择染色体Nsel,即Nsel＝(TXi∪TPi∪TGi)∩Tsel。(Tsel表示目前可选择教师集合，初始化为全体教师集合。)
步骤S55：针对每组学生数尽量相等约束条件，对染色体最终选择采取启发式选择，从Nsel中选择若干名评阅教师Riter,使得其评阅学生数之和最接近每组平均应分的学生数Navg，将Riter所对应的评阅学生作为第i个学生组Si，将Tsel与Riter取差集，即Tsel＝Tsel-Riter。
步骤S56:重复步骤S51至S55，对所有答辩小组采取相同策略得到该粒子交叉变异后的结果Xi t。
步骤S56:重复步骤S51至S56，直至所有粒子交叉变异完毕。
在本实施例中，所述步骤S6具体包括以下步骤：
步骤S61：粒子Xi t-1经过交叉变异后得到Xi t，将Xi t与Xi t-1代入公式(10)得出其总适应度进行比较，如果
Figure BDA0002389820140000132
执行步骤S62，否则执行步骤S63。
步骤S62：把原粒子更新为
Figure BDA0002389820140000133
定义Pi第i个粒子的历史最优解，G为粒子群迭代过程中的全局最优解，并比较Fit(Pi)与
Figure BDA0002389820140000134
如果
Figure BDA0002389820140000135
则把该粒子的历史最优Pi更新为
Figure BDA0002389820140000136
如果
Figure BDA0002389820140000137
则把粒子群的全局最优位置G更新到
Figure BDA0002389820140000138
步骤S63：粒子位置不变。
步骤S64：重复64步骤，将所有粒子进行更新迭代，直至发生以下情况：
(1)迭代多次，粒子群的全局最优位置没有发生变化。
(2)粒子群迭代次数达到规定最大迭代次数。
在本实施例中，所述步骤S7具体包括以下步骤：
步骤S71：用户从数据库、文件、Web页面等方式中选择一种输出方式，并给出输出的目标表、文件路径或页面。
步骤S72：根据用户的选择，后台程序将最优解G的每一组的Ri及其对应的评阅学生Si和答辩老师Di以指定方式输出。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (9)

1.一种基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取答辩分组的相关数据，包括答辩组数m、每组答辩教师人数p、初始化粒子群数量ngroup、最大迭代次数maxIter、教师名单和学生名单；
步骤S2:将粒子的解按照输入的答辩组数、答辩教师数、教师以及对应的答辩学生数据以矩阵的形式进行编码；
步骤S3:根据对应的答辩分组约束条件生成对应的目标函数，并根据所有的目标函数设计粒子的适应度函数；
步骤S4：初始化评阅教师组、答辩教师组与答辩学生组，得到多个初始化粒子Xi 0；
步骤S5：将粒子Xi t-1中的评阅教师组Ri与其对应的评阅学生Sij作为染色体，将当前粒子、当前粒子的历史最优粒子与全局最优粒子的染色体进行交叉更新操作，并进行变异，得到交叉变异后的粒子Xi t；
步骤S6：将交叉变异后的粒子Xi t代入适应度函数，并与该粒子历史最优适应度以及全局最优粒子适应度进行比较；若交叉变异的粒子Xi t的适应度大于粒子历史最优适应度，则将历史最优粒子更新为当前粒子，若交叉变异的粒子Xi t适应度大于全局最优粒子适应度，则将全局最优粒子更新为当前粒子，重复更新迭代粒子群直至全局最优解达到一定的精度或者迭代次数达到最大阈值，得到最优人员分配结果G；
步骤S7：将迭代后最优人员分配结果G以指定格式输出；
所述步骤S2具体为：
步骤S21：将每个答辩小组的评阅教师组编码成以下形式：
Figure FDA0003635486200000021
R为代表各组评阅教师的二阶张量；Rij表示第i组第j个评阅教师，nij表示第i组第j个评阅教师所评阅的学生数，ki表示第i组教师数；
步骤S22：将每个答辩小组的答辩教师组编码成以下形式：
Figure FDA0003635486200000022
D为代表各组答辩教师的矩阵，Dij表示第i组第j个答辩教师；
步骤S23:将每个答辩小组的答辩学生组编码成以下形式：
Figure FDA0003635486200000023
Figure FDA0003635486200000024
S为代表各组学生的二阶张量，Sij表示第i组第j个学生，qi表示该组的学生个数；
步骤S24:将以上三个矩阵R、D、S进行合成，得到粒子解的编码；
Xi t＝[R,D,S] (5)。
2.根据权利要求1所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述答辩分组约束包括教师回避约束、教师单次约束、学生分布均匀约束和成绩分布均匀约束。
3.根据权利要求2所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述
教师回避约束：
Figure FDA0003635486200000031
其中，Ski为第k组第i个学生，TSkj第k组第j个答辩教师所带学生的集合；
Figure FDA0003635486200000032
其中，Tki为第k组第i个学生对应的指导老师，SRki为第k组第i个学生对应的评阅老师；
教师单次约束：
Figure FDA0003635486200000033
其中，Dij为第i组第j个组的答辩老师；
学生分布均匀约束：
Figure FDA0003635486200000041
其中，其中n为组数，Navg为每组应分答辩学生数，qi表示第i组的答辩学生数；
学生成绩分布均匀约束：
Figure FDA0003635486200000042
其中，k表示将绩点分为k个区间，Fj表示全部学生中，绩点在第j个区间的占比；Lij第i组学生中绩点在第j个区间人数占该组总人数的比例；Bij为最坏情况下，第i组绩点在第j个区间学生数占该组人数的比例。
4.根据权利要求3所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述适应度函数Fit(X)：
Fit(X)＝fit1(X)×fit2(X)×fit3(X)×(αfit4(X)+(1-α)fit5(X)) (11)
其中α∈[0,1]为加权系数。
5.根据权利要求2所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
步骤S41：根据教师指导的学生数ni对教师Ti进行排升序，得到序列Rsort＝[T0,T1,T2,...,Ti]，若教师数为偶数，则相邻教师交换评阅，若教师数为奇数，则教师Tn-2，教师Tn-1与教师Tn三者间交换评阅，其他教师同偶数情况交换评阅；
将序列Rsort处理后得到评阅老师的待选序列Rsel＝[(T0,m0),(T1:m1),(T2:m2),...,(Ti:mi)]，mi是指Ti教师所评阅的学生数；
步骤S42：创建一个答辩分组Gi,从Rsel中随机抽取一个教师Ti，将Ti与其互相评阅的教师Tj从Rsel序列删除，并将Tj加入到回归序列Rreturn；将Ti以及所评阅的学生分别加入第i组的评阅教师组Ri以及答辩学生组Si；
步骤S43：重复步骤S42，直至Si中学生人数满足预设平均每组应分得的学生数区间；
步骤S44：将回归序列Rreturn中的教师添加进待选列表Rsel，执行下一组的教师抽取；
步骤S45:从每组的Ri中随机抽取一定数量的评阅教师作为答辩老师Di，Gi初始化完成；
步骤S46：重复步骤S42至S46，直至初始化出所需要的答辩组数m。
6.根据权利要求1所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：
步骤S51：从当前粒子Xi t-1的第i个评阅教师组Ri随机取出
Figure FDA0003635486200000051
个教师组成染色体片段TXi，其中c0是当前迭代组的非负学习因子；
步骤S52：从当前粒子历史最优解第i个评阅教师组RPi中取出
Figure FDA0003635486200000061
个教师组成染色体片段TPi，其中c1是历史最优迭代组的非负认知因子；
步骤S53：从当前全局最优解评阅教师组RGi中取出
Figure FDA0003635486200000062
个教师组成染色体片段TGi，其中c2是全局最优迭代组的非负社会因子；
步骤S54：将步骤S51、S52、S53得到的TXi、TPi、TGi取并集再与Tsel取交集获得待选择染色体Nsel,即Nsel＝(TXi∪TPi∪TGi)∩Tsel；Tsel表示目前可选择教师集合，初始化为全体教师集合；
步骤S55：针对学生分布均匀约束，对染色体最终选择采取启发式选择，从Nsel中选择若干名评阅教师Riter,使得其评阅学生数之和最接近每组平均应分的学生数Navg，将Riter所对应的评阅学生作为第i个学生组Si，将Tsel更新为Tsel与Riter取的差集，即Tsel＝Tsel-Riter；
步骤S56:重复步骤S51至S55，对所有答辩小组采取相同策略得到该粒子交叉变异后的结果Xi t；
步骤S57:重复步骤S51至S56，直至所有粒子交叉变异完毕。
7.根据权利要求1所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：
步骤S61：粒子Xi t-1经过交叉变异后得到Xi t，将Xi t与Xi t-1代入适应度函数Fit(X)，得出其总适应度进行比较，如果
Figure FDA0003635486200000063
执行步骤S62，否则执行步骤S63；
步骤S62：把原粒子更新为
Figure FDA0003635486200000064
定义Pi为第i个粒子的历史最优解，G为粒子群迭代过程中的全局最优解，并比较Fit(Pi)与
Figure FDA0003635486200000065
如果
Figure FDA0003635486200000071
则把该粒子的历史最优Pi更新为
Figure FDA0003635486200000072
如果
Figure FDA0003635486200000073
则把粒子群的全局最优位置G更新到
Figure FDA0003635486200000074
步骤S63：粒子位置不变；
步骤S64：将所有粒子进行更新迭代，直至发生以下情况：
(1)迭代多次，粒子群的全局最优位置没有发生变化；
(2)粒子群迭代次数达到规定最大迭代次数。
8.根据权利要求1所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法，其特征在于，所述步骤S7具体为：
步骤S71：用户从数据库、文件和Web页面输出形式中选择一种，并给出输出的目标表、目标文件路径或目标页面；
步骤S72：根据用户的选择，将最优解G的每一组的Ri及其对应的评阅学生Si和答辩老师Di以指定方式输出。
9.根据权利要求1-8任一所述的基于遗传-粒子群算法的评阅答辩分组方法的系统，其特征在于：所述系统包括依次连接的输入模块、粒子编码模块、粒子适应度设计模块、粒子初始化模块、粒子交叉变异模块、粒子迭代模块和输出模块。
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