基本遺傳算法的缺陷分析：設一套題共需5種題型，共20道題目。設每道題在題庫中有100道侯選題目。那么總共的組卷空間大小大約是100²⁰ ，假設遺傳算法的種群大小為1000，疊代1000次，那么最多搜索個體數量為100³ ，可見傳統遺傳算法的整個搜索空間相對組卷空間的大小來說，是一個非常小的區域。所以傳統遺傳算法搜索后期效率低并極易出現末成熟收斂的情況。

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1．漸進式的遺傳算法的具體步驟

（1） 先將試題按各屬性粗略分類，例如將難度按0.2的間隔分為5個等級，處于同一個等級內的試題，可以看作是難度大致相同。將區分度分為5個等級。試題按這兩種屬性只有5*5=25種不同類型的題。同理也可將其他屬性加入。通過這樣一個粗略的分類，將很大程度的降低試題的類型數。

（2） 根據實際的試題庫，算出每個類的參數指標。其中包括類中的試題數目N，類中試題各屬性的平均值，類中試題各屬性的方差。

（3） 用類中試題各屬性的平均值代表類所對應的試題屬性，組卷首先在類上進行。根據類組出的試卷，本文稱作組卷模式。

（4） 對于每種組卷模式，計算它的總目標函數值記為f（X），并引入罰函數g（X），表示它的模式優劣性（例如：統計一套組卷模式中屬于每個類的試題數目，若它大于步驟2中統計出來的類的試題數目N，那么此模式不可行。若某個類中試題數目很多，則可以多選用此類中的試題，因為它在細化的時候有更多的選擇）。根據這兩個函數值計算出組卷模式的適應度，并使用遺傳算法來得到較優的組卷模式。

（5） 在每個組卷模式基礎上，將每個類進一步劃分成更細的類，用遺傳算法得到更細致的組卷模式。

（6）將組卷模式中每一個類換成類中具體的試題，用遺傳算法得到最終組卷方案。

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2．漸進式遺傳算法應用于智能組卷系統的優點

（1）如果想組出一套難度適中的試卷，那么由大部分試題屬于難度非常大（或非常小）的類的組卷模式將不會采用，這樣可以去掉許多無用的搜索空間，從而節約時間。

（2）由屬性相近的題互換而產生的不同組卷方案在模式中都算作一種，因此每種模式都是合并了大量相似方案后的一個等價類代表，這樣就減少了搜索的范圍。

（3）不同組卷模式下的組卷方案相對獨立，這樣即可以保證遺傳算法中種群的多樣性，又可以避免由于模式交叉而產生的無用組卷方案。

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總結

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