随着计算机辅助教学和人工智能技术的不断发展,越来越多的专家和学者开始关注智能组卷系统的研究。建立试题库,借助计算机自动选题组卷,不但是进一步实现学科考试的科学化、合理化及规范化的重要方法和手段,同时也是实现教学和考试双向分离的一个重要措施,能够在很大程度上促进教学质量的提高。自动组卷的效率和质量完全取决于试题库设计以及抽题算法的设计,因此,智能组卷系统的研究不仅涉及到组卷数学模型的建立,而且包括相关算法的研究。不同的考试对试卷的要求是不一样的,本文研究的目的就是如何最大限度地使组卷系统能快速高效地抽出最符合考试要求的试题。本文在参考国内外大量相关文献的基础上,首先对智能组卷问题及其数学模型进行了详细探讨,简化了组卷系统中对试题的平均难度、各种题型比例、教学要求、考试时间、试卷分数等属性的描述,对智能组卷的常见方法进行了分析与评价,提出了目前自动组卷技术所存在的几个关键难题。组卷是一个复杂的组合优化问题。遗传算法的提出为组卷系统的发展奠定了一个新的基础。本文从编码方法、初始化群体、适应函数、选择算子、交叉算子和变异算子等方面,详细地分析了遗传算法的思想和特点,阐明了遗传算法应用于组卷的优缺点,并将其应用于实际的组卷系统中。本文对组卷系统进行了详细的需求分析,并在此基础上进行了完善的设计。组卷系统由系统管理模块、用户管理模块、科目管理模块、试题管理模块和组卷管理模块五个部分组成,其中试题管理模块是系统的核心模块,包括试题录入、试题修改和试题查询三个子模块。本文设计的智能组卷系统,能够对不同科目、不同知识点、不同题型的试题进行管理,并能够按照指定的组卷要求利用遗传算法进行自动组卷,组卷的效率和成功率能较好的满足实际需要。