王民川

郑州广播电视大学，河南郑州 450007

考试是一项“测量工程”。从统计学的角度来看，考试是一种抽样测量，通常我们告诉学生的应考内容是考查的总体，而试题实际考查到的内容则是我们从总体中抽取的样本。要提高考试质量，在实施考试之前，先要进行设计。为了更好地普及计算机命题，有必要研究一种采用科学、先进的组卷方法来实现快速、高效、科学组卷。本文着重对遗传算法在自动组卷中的应用研究，通过对遗传算法理论的研究，探讨一下遗传算法以解决智能选题成卷的问题。

1 自动组卷算法研究

国内外的许多科研单位、学校机构都在对组卷系统进行研究[1]。虽然组卷系统是一个被探讨了很长时间的问题，但至今还没有一个很好的解决其自动出题的算法方案。以前所采用的算法大多是随机选取和回溯试探法，他们虽然都能最终组出试卷，但是在实际的操作过程中，却发现他们不是耗费的时间很大就是容易进入死循环。

2 遗传算法概述

遗传算法GA[2]（Genetic Algorithm）是一种新型的、模拟自然界生物进化过程的随机搜索、优化方法。他是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是由美国Michigan大学的JohnH.Honlland教授于1975年首先提出来的。他采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。由于他采用种群的方式组织搜索，这使得他可以同时搜索解空间内的多个区域。……