组卷方法国内外研究现状 国内外的各种组卷方法与去重都密不可分。有关组卷算法的实现目前有很多研究,有随机选取法、动态匹配法、回溯法试探、遗传算法(动态优化法)等。
（1）随机选取法：根据状态空间的控制指标，由计算机随机的抽取一道试题放入试题库，此过程不断重复，直到组卷完毕，或已无法从题库中抽取满足控制指标的试题为止。本文来自辣*文^论(文&网，
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（2）回溯试探法：这是将随机选取法产生的每一状态类型纪录下来，当搜索失败时释放上次纪录的状态类型，然后再依据一定的规律（正是这种规律破坏了选取试题的随机性）变换一种新的状态类型进行试探，通过不断的回溯试探直到试卷生成完毕或退回出发点为止。
（3）遗传算法：是一种并行的、能够有效优化的算法，以morgan的基因理论及eldridge 与gould间断平衡理论为依据，同时融合了mayr的边缘物种形成理论和bertalanffv一般系统理论的一些思想，模拟达尔文的自然界遗传学：继承（基因遗传）、进化（基因突变）优胜劣汰（优的基因大量被遗传复制，劣的基因较少被遗传复制）。其实质就是一种把自然界有机体的优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制与同一群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结合的搜索算法。运用遗传算法求解问题首先需将所要求解的问题表示成二进制编码，然后根据环境进行基本的操作：selection，crossover，mutation……这样进行不断的所谓“生存选择”，最后收敛到一个最适应环境条件的个体上，得到问题的最优解。
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