随着计算机技术和互联网技术的发展,基于互联网络的机动车驾驶人理论考试系统的研究工作被提上日程。在以往的自动出卷方式中,随机选取考试试题成为考试系统的常用出题算法,这类算法导致考试题目随机性强,无法真实反映考生的知识结构和知识水平。因此,机动车驾驶人理论考试系统的研发环节中,出卷算法的研究是其核心部分,自动组卷算法的好坏直接影响到理论考试系统的质量。如何设计一种自动组卷算法使其具有较好的出题质量和较快的出题效率是本论文研究工作的重点和难点。本论文在参阅国内外关于自动组卷模型和算法文献的基础上,结合机动车驾驶人理论考试试题本身的特点,借鉴了以往成功自动组卷模型和出卷算法,设计了比较合理的机动车驾驶人理论考试系统数学模型和基于遗传算法的组卷算法,利用该算法来解决上述数学模型所产生的多目标约束函数求最优解问题,这个最优解映射为符合试卷指标的试题集合。本论文引入遗传算法来解决自动组卷模型所分析得出的由试题多个约束条件形成的多变量数学表达式,是因为遗传算法是一种模拟自然选择和自然遗传机制的随机优化算法,其主要特点是群体搜索策略和群体个体之间的信息交换,适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂问题和非线性问题。遗传算法具有内在的并行性,全局寻优和收敛速度快的特点,使之适宜处理自动组卷问题。本论文首先介绍了该课题的背景和相关研究的进展情况,第二章和第三章在参阅相关文献的基础上,结合机动车驾驶人理论考试系统试题特点分析设计了自动组卷数学模型和基于遗传算法的组卷算法,最后运用ASP.NET和AJAX等相关技术实现了自动组卷算法并融入基于互联网的机动车驾驶人理论考试系统,通过该系统驾驶人可以通过联网计算机远程进行学习和备考理论科目知识。