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通过研究提出了一种基于遗传算法的智能组卷算法，对基本的遗传算法进行了两次改进，既充分扩大搜索范围，又保证每次迭代都保留好的个体。其次，对遗传算法中的交叉概率和变异概率按个体的适应度大小进行自动调整。这样，既不会破坏高适应度的个体结构，又克服了搜索速度缓慢的现象，从而有效地提高了组卷的速度和质量。实验结果表明：改进的算法明显改善了算法全局寻优能力，加快了收敛速度，并具有较高的鲁棒性。