近几年,智能优化算法倍受人们关注,如人工神经网络、遗传算法,为解决复杂问题提供了新的方法,并在诸多领域取得了成功。组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高等缺点,通过详细分析试卷的各项约束条件如知识点、难度系数、区分度,建立了一个智能组卷数学模型,利用改进的遗传算法实现了智能组卷。改进后的遗传算法采用实数编码,组成试卷的各道试题的题号直接映射为基因,用实数编码避免了编码解码过程所带来的时间损耗,提高了运算效率;改进生成初始群体的方法,使得组卷的成功率及质量得到显著提高:改进遗传操作,改进自适应的交叉和变异算子,通过仿真实验表明,改进后的遗传算子提高了收敛速度,能够搜索到全局最优解;对适应度函数设计,可以适当地区分优劣个体,使优秀的个体不至于扩散的太快,差的个体不至于很快消失,有利于保持群体的多样性,可以有效地防止群体的早熟。根据需求分析,建立了哈尔滨工程大学本科题库管理系统。组卷模块是系统的核心,根据改进后的智能组卷方法可以直接生成Word形式试卷以及试卷答案,在Word中可以对试卷以及试卷答案进行编辑修改并打印。实验结果表明,新改进方法在组卷成功率和收敛速度方面都得到明显提高,并且较好地克服了未成熟收敛现象。