智能组卷系统

项目介绍

智能组卷系统是一个面向考试命题场景的自动化组卷平台，基于若依 RuoYi-Vue 3.8.9（Spring Boot 版）二次开发。项目围绕”题库 → 规则 → 算法 → 试卷”这条主线展开：题库侧支持题型与树形知识点的双维维护，题目可携带内容、JSON 选项、答案、解析、分值、难度系数与累计使用次数，并支持 Excel 模板批量导入；试卷侧可配置总分、及格分、难度系数（0-1）、考试时长与组卷算法模型，再以”组卷规则”（题型 × 题目数量 × 每题分值）和”知识点分布”（各知识点占比）为约束条件，一键生成整卷试题并落库。

核心功能

• 题库管理：ExamQuestionController 提供题目 CRUD，支持按题型、知识点、分值区间（minScore / maxScore）、难度系数多条件筛选与 Excel 导出；/app/question/importData 通过 ExcelUtil<ExamQuestionImportReqVo> 解析上传模板，按”知识点名称 → 知识点 ID、题型编码 → 题型 ID”自动匹配，逐条校验并汇总成功/失败明细，选项按 A-F 拼接为 JSON 存储。前端题目页左侧为知识点树（splitpanes 分栏 + el-tree），右侧表格展示题目内容（v-html 渲染）、选项、答案、分值，难度用 el-rate 星级展示。
• 试卷与组卷规则配置：ExamPaperController 支持试卷 CRUD 与 Excel 导出，新增/编辑弹窗中可填写总分、及格分、难度系数（滑块）、考试时长与算法模型（knowledge 基于知识点 / difficulty 基于难度系数）；“组卷规则”区以行内表格配置每条规则的题型、题目数量与每题分值，前端实时计算题型小计（questionCount * score）；“知识点分布”区通过 vue-treeselect 树形选择知识点并填写占比，validatePercentage 实时校验占比总和必须为 100%，不满足时提交被拦截并弹出警告。
• 遗传算法引擎：GeneticAlgorithm 抽象基类按”初始化种群 → 适应度评估 → 轮盘赌选择 → 单点交叉 → 变异 → 精英保留”完成进化；KnowledgeBasedGeneticAlgorithm 按知识点占比分配各知识点题目配额（allocateQuestionsByKnowledgePoint），适应度以知识点覆盖度（0.3）、题型分布（0.3）、总分偏差（0.2）、难度偏差（0.2）加权相乘；DifficultyBasedGeneticAlgorithm 按目标难度把题目分配到简单/中等/困难三档（allocateQuestionsByDifficulty），适应度以难度分布（0.4）、题型分布（0.3）、总分（0.2）、知识点覆盖（0.1）加权，变异操作按概率用”同题型同维度”的替代题替换个体中的随机题目。

设计亮点

• “规则 + 占比”双约束的可解释组卷：与传统黑盒随机抽题不同，本系统把命题经验显式建模为”每类题型几道题、每题几分、每个知识点占多少百分比”的结构化规则，生成结果可解释、可复现，教师调整占比即可精确控制试卷的知识覆盖面。
• 遗传算法作为可切换的组卷模型：算法层把”进化流程”与”约束建模”解耦，两种模型分别以知识点覆盖度和难度系数为核心目标，适应度采用多因子加权相乘（缺项会整体压低得分），配合轮盘赌选择、单点交叉、变异与精英保留，为后续接入真实题库并做多目标寻优预留了完整框架；种群、迭代、交叉/变异率等参数通过 exam.genetic 配置项外部化，无需改码即可调参。
• 占比校验前置到表单层：前端在录入阶段即实时计算知识点占比总和并以警告条提示必须为 100%，提交时再次拦截，把非法组卷规则挡在接口之外，配合后端按配额取题（配额不足自动用同题型题目补齐）的兜底策略，保证任何规则组合都能产出一份可用试卷。
• Easy-Query 强类型 ORM 的工程实践：业务接口全部采用 Easy-Query 的代理式 Lambda 查询（如 leftJoin 联表查试卷试题、insertable 批量落库），编译期即可发现字段拼写错误，代码中几乎看不到手写 SQL 与 XML Mapper，是若依体系下轻量替换/增强 MyBatis 写法的可参考范例。

功能截图

暂无运行截图。