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针对基本的遗传算法在自动组卷系统中容易陷入局部最优解、迭代后期容易早熟收敛等缺点。提出了改进的初始种群选择方法、自适应的交叉概率和变异概率的改进遗侍算法。并且通过对组卷数学模型的改进，使得系统对多门课程具有通用性。实验结果表明。改进遗传算法改善了算法的全局搜索能力，更好地克服了迭代后期的早熟现象。因而在组卷效果及效率上优于基本遗传算法。