随着信息时代来临，在学校教育中，新技术的应用，促进了教学手段和教学方法的不断更新。传统的教师手工方式命题组卷不够客观和科学，试题和试卷信息难以保存和修改。改革传统考试方式，实现历年试卷信息的存储和试题库的动态更新，减轻教师命题出卷的繁琐工作，显得非常重要。组卷问题其实是在一定约束条件下的多目标优化问题。在经典测量理论的指导下，对试题的属性、试卷的参数进行分析，将性质不同的属性按试卷的总分约束关系统一量化，从而实现多目标优化求解问题转变为单目标问题，依此建立智能组卷系统的数学模型。本文在对国内外相关文献分析研究的基础上，比较和分析随机抽题法、回溯试探法和基本遗传算法的优缺点，从中选择具有全局寻优能力的遗传算法作为组卷算法。为了避免出现重复试题以及在优化过程中算法出现早熟收敛，本文对传统遗传算法进行改进，采用改进分段的实数编码，将同种题型的试题归为一段；同时，采用基于排序的最佳保留策略，避免优良个体的丢失，并提出多轮轮盘赌选择算子，交叉和变异操作后排除试卷中的重复试题；最后根据用户需求，设计和开发智能组卷系统，通过实验分析，选用改进遗传算法的系统能生成结构合理的试卷，基本满足用户需求。