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针对目前大多数组卷系统所考虑的约束条件不完善、组卷结果不理想问题,提出一种基于局部搜索的遗传算法（GALS），解决了传统组卷约束不完善等缺点，并得到了较好的组卷结果．该算法采用基于按题型分段的编码方式，3个遗传算子分别采用如下策略：按题型分段交叉策略，保证全局搜索能力及交叉后各题型被选题数不变；基于禁忌表局部搜索的变异机制，对题库进行随机关联搜索，提高了算法搜索能力；采用组合优化进化算法的肚＋A选择策略，有利于算法局部搜索,实验结果表明，相同迭代次数下，新算法找到的最优解明显优于传统的组卷算法。