随着计算机技术及人工智能的发展，组卷系统的研究逐渐被越来越多的专家学者所注意，它不仅涉及到组卷数学模型建立的问题，还包括对其应用的算法进行研究。自动组卷是按照一定的要求，由计算机自动从试题库中选择试题，组成符合特定总分、总时间要求和试题题型、试题数量、知识点、难度等约束条件要求的试卷。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，采用传统的数学方法求解十分困难，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。由于自动组卷要求生成的试卷能最大程度地满足用户的不同需要并具有随机性、合理性，因此如何设计一个算法从试题库中既快又好地抽出一组最符合考试要求的试题，是本文研究的目的。首先，本文介绍了计算机组卷技术的发展历史。本文在对国内外大量相关文献分析研究的基础上，着重对自动组卷算法进行了研究，介绍了目前比较常见的组卷技术，并分析了常用组卷算法中存在的缺点。在此基础上，提出了目前自动组卷技术所存在的几个难题，说明了自动组卷技术研究任务的艰巨性。其次，通过对自动组卷的研究背景进行比较系统的总结，详细分析了试卷的评价指标、各项指标的作用及几个重要指标间的关系，建立了采用各个评价指标的分布构建的试卷模式。并进一步分析了试题生成过程中试卷的各项约束条件，通过分析组卷策略，建立了试题组卷的数学模型，并对模型进行简化处理。通过对组卷问题数学模型的分析，得到目前常用的组卷算法的一个比较规范的组卷求解流程，并在此基础上对目前常用的组卷算法进行研究，着重对基于遗传算法的组卷策略在理论与实现技术上进行了比较详细的介绍。然后，针对自动组卷系统的自身特征，本文采用分组自然数编码，减少了染色体长度空间，编码直接采用试题编号，省去了编码和解码的繁琐。利用这种方式，在编码时首先解决在试题生成问题中题型及各题型题量大小这两个约束条件，简化了求解的问题。将初始化的试卷随机抽取两份进行配对，采用有条件的“顺序交叉”，在染色体交叉和变异改进中采用相同题型组内的单点交叉变异。最后，本文对基于遗传算法的自动组卷系统进行了分析和设计，并利用C#.net编程实现了基于遗传算法自动组卷系统，文中给出了部分关键源代码。由于组卷系统本身涉及到很多理论，本文在对其进行研究的时候，着重通过结合遗传算法理论，来探讨一种合适的算法解决考试系统中自动组卷的问题。针对考试系统的自动组卷问题，为验证本文提出的基于遗传算法的自动组卷算法的有效性，进行了大量的组卷实验，实验结果表明该算法是合理、有效的。由于算法问题在当前的计算机辅助教学系统的理论研究与实际应用上所具有的重要意义，本课题的研究是十分有必要的，它为解决现有系统存在的问题探索了一条新的解决途径。