计算机考试系统自动组卷的效率与质量完全 取决于抽题算法的设计。如何设计一个算法从题 库中既快又好地抽出一组最佳解或是抽出一组非 常接近最佳解的实体,涉及到一个全局寻优和收 敛速度快慢的问题,具有很高的研究价值。遗传 算法[1 ,2 ] 以其自适应寻优及良好的智能搜索技 术,受到了广泛的运用。模拟退火算法[3 ]是一种 基于金属退火机理而建立的一种全局最优化方 法,能够用随机搜索技术从概率意义上找出目标 函数的全局最小点。本文提出了一种基于遗传和 模拟退火算法的数学模型, 并且在Delphi 平

基于满足信息时代考试模式改革的要求和保证考试的公正性、有效性的目的，文中在分析研究自动组卷系统中算法设计原则和流程的基础上，通过分析发现遗传算法在组卷时虽性能和效率比有明显提高，但在种群样本使用适应函数为线性时，试题样本种群无法发挥其优势，于是采用初始化进化迭代次数计算器，提高系统的运算速度，利用适应度计算法提高初始种群的适应度，借助选择、交叉和变异的方法提高组卷系统算法的有效性和合理性。