新研究可以优化智力竞赛
智力竞赛通常是一项学术竞赛，参赛队伍由高中或大学的学生组成，通过回答各种学科的问题来竞争，例如历史、科学、文学和时事。比赛形式通常节奏很快，参赛队伍纷纷回答主持人提出的问题。答对者可获得积分，比赛结束时得分最高的队伍获胜。这些锦标赛的规模各不相同，但通常涉及多轮比赛，最终进入总决赛。美国和其他地方的读者会熟悉大学碗（一项电视转播的锦标赛）及其衍生赛事，例如英国的大学挑战赛。
组织智力竞赛并非易事。虽然选手们在快节奏的智力竞赛中竞争，但在幕后，真正的工作是准备和核实问题。传统上，这是一项艰苦的手工任务，需要数小时的工作来确保问题的安排平衡、公平和引人入胜。
然而，《国际数据分析技术与策略杂志》的研究表明，技术可能为应对这一挑战提供更高效但同样有效的方法。
美国俄亥俄州代顿市莱特州立大学的 Kara L. Combs 和 Trevor J. Bihl 设计了一种自动组织智力竞赛问题集的方法，该方法使用优化技术来减轻负责准备比赛人员的负担。这项研究的重点是应用数学模型来安排问题，以满足任何比赛的关键标准：难度曲线平滑、主题平衡和一致性。该团队的方法不仅节省时间，还可以提高智力竞赛的整体质量和一致性。
研究人员使用著名的 Python 编程语言来实现他们的解决方案。优化算法被用来自动排列问题，以便每轮比赛的最终结果符合公平、平衡和娱乐性比赛的要求。他们测试了他们的方法，并将组织问题所需的时间缩短了一半。
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