在信息智能化繁荣发展的大背景下,传统教学与考试已经渐渐无法适应现代教育的需求,网络化教学考试必将是今后教育改革的大方向。例如在银行培训中,很多老师的组卷过程都是通过手动组卷或随机抽题组卷,这种组卷的性能往往不高,组卷的质量也无法满足需求。针对上述问题以及现有考试培训系统存在的不足,本文以中国建设银行培训考试系统为背景,设计并开发了一个能够实现智能组卷的培训考试系统,该系统采用了遗传算法与群智能算法的结合作为系统的智能自动组卷算法。本文主要工作如下:(1)通过阅读大量文献了解国内外研究现状,并总结当前现有智能组卷算法所存在的若干问题,以此确定了本文的研究方向。(2)论述了智能培训考试系统中遗传算法与群智能算法的相关理论,提出基于Web Service和Nginx、Tomcat的集群策略适应高并发的培训需要;根据培训需求,建立了通用的试卷适应性评价模型,在组卷中,通过对组卷指标的设定以及数学模型的建立,明确组卷策略,简化目标函数,解决了以往组题中存在的题型分配不均,知识点不全等问题。(3)针对一般组卷算法用时多,成功率低的问题,提出了基于改进遗传算法的组卷算法,解决生成的试卷难以达到理想标准的问题。虽然遗传算法的全局搜索能力非常快,但系统内的反馈信息并没有被利用,这就会导致无为的冗余迭代,使得求解效率变低。本文通过融合群智能算法对遗传算法进行改进,使得在遗传过程产生的有用信息得以保留,大大加快了遗传算法的收敛速度。仿真实验与实际运用均验证了该改进算法具有高效性和敏捷性等显著特点。(4)根据银行的需求目标,作者完成了系统的概要设计和详细设计,在此基础上完成了系统的开发。系统已正常运行6个月,为智能化、高效化、经济化的建行业务培训发挥了作用。