试卷质量是在线考试系统的关键，因此，组卷算法在在线考试系统中起着举足轻重的作用。组卷算法自动生成的试卷是否合理、科学直接影响学校对学生学习效果和教师教学质量的评测，进一步影响下学期教学计划的制定，甚至影响整个教学改革的进行。因此，对组卷算法的研究有着非常重要的现实意义。组卷算法的目标是根据出卷人指定的组卷参数，如试题类型、难度系数、考点、答题时间、分值等，从试题库中抽取试题生成试卷。它是一个典型的多种目标优化求解问题。目前还没有一种成熟的算法可以有效解决组卷问题。现有的组卷算法存在一定问题。有的全局搜索能力强局部搜索能力差，有的全局搜索能力差但局部搜索能力强，有的算法步骤复杂，迭代次数过多，而有的算法原理机制简单，但参数设置过于主观。在分析了已有组卷算法优缺点基础上，采用一种基于贝叶斯公式的二进制粒子群优化算法（BPSO）解决组卷问题。该算法中的pbest和gbest具有较高可信度，粒子每次依靠pbest和gbest的取值作出决定。由于pbest和gbest本身包含历次迭代中粒子的遗传信息，因此，通过pbest和gbest直接计算下一代xi的值。假设在寻求最优解的过程中，pbest和gbest对最佳解的判定是独立的，利用Bayes公式，就可以构成下一代粒子群中每个粒子位置分量取值的决策依据。这种改进的粒子群算法相比其他计算智能算法该算法避免了交叉、变异算子，算法原理、机制更加简单，编程实现更加方便；相比基本粒子群算法利用Bayes公式直接计算得到下一代种群，得到结果更直接，避免了基本二进制粒子群优化算法先计算速度公式，再按照相应规则转换计算结果的缺陷，减少了计算量。算法的实际时间复杂度是O(n)，相比其他基于交叉、变异算子和选择操作的智能算法在时间复杂度上得到改进。这对该算法在实际考试系统中的应用推广起着非常重要的作用。在以上研究基础上，设计并实现了一个智能在线组卷系统，给出了系统整体框架图和UML建模图，用Powerdesigner对数据表结构进行设计，采用上述改进的算法作为本系统的组卷算法实现。运用Facade和Strategy两种设计模式的组合设计本系统的组卷算法，提高了系统使用该算法的灵活度和算法修改的灵活性，降低了更改组卷算法带来的系统代码修改代价。系统实现了试卷管理、考生管理、试题管理、权限管理等功能模块。另外，还设计了一个基于.NET的智能考试系统专用浏览器对考生桌面浏览器进行深度个性化定制，屏蔽地址栏、各种常用键盘快捷键，作为考试系统的补充用以解决考试中学生作弊问题，保证考试公平。最后，给出了系统评价。实验表明，当题库小于500时，系统成功生成试卷的时间维持在5s以下，当题库增大到1000时，组卷时间相应增加到9-11s。算法实际运行时间符合理论分析得到的算法时间复杂度O(n)。系统前端采用AJAX技术提高用户的可交互性。由于开发平台选用J2EE，使得该系统具有较好的健壮性和可扩展性。