随着计算机辅助教育研究的不断深入，计算机考试系统作为计算机辅助教学的重要组成部分越来越受到人们的关注。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、总时间要求和难度、区分度、知识点、题型、认知层次等各种参数分布要求的试卷。它是计算机教学管理的重要组成部分。本文针对现有组卷算法组卷成功率低，耗时长，生成的试卷难以满足实际考试需求等不足，在充分分析和研究考试系统组卷算法的基础上，提出了遗传算法自动组卷策略，并将遗传算法自动组卷应用于在线考试系统中。　　 首先，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成卷模式，根据成卷模式建立了组卷数学模型。　　 其次，在传统遗传算法的基础上，对算法中操作概率的自适应调整方法及遗传操作过程中个体的替换策略进行了改进，应用了基于精英交叉的精英保留遗传算法，并通过对比实验对改进算法的全局搜索性能、效率和有效性进行了验证。实验表明，改进算法具有较好的克服早熟的能力，在全局搜索性能及收敛速度上较传统遗传算法有显著提高。　　 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。并提出了相应的交叉、变异算子。通过仿真实验表明，基于改进算法的智能组卷算法组卷速度快，组卷质量较好，能够满足实际组卷需求。　　 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，并利用编程实现了基于遗传算法自动组卷系统。