遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，它模拟了自然选择、遗传和突变等生物进化过程来寻找问题的近似最优解。在这个特定的遗传算法应用中，目标是生成符合特定要求的考试试题。
算法需要一个状态空间库（D），其中每个个体（d_target）由两部分组成：d_request 和 d_void。d_request 包含考方要求的控制指标，这些指标是必须满足的条件；而 d_void 包含考方未指定的控制指标，这部分可以自由变化。因此，d_target 可以表示为 `<d_request>:<d_void>`，其中 `d_request` 是一个长度为 m 的二进制向量，而 `d_void` 是一个长度为 n 的二进制向量。
试题库（STK）包含已经输入了属性指标的试题，每个试题的属性可以用 {0, 1, #}m 来表示，其中 '#' 表示 0 和 1 之间的任意数字。在生成试题模型的过程中，遗传算法的第一步是根据考方要求规划状态空间库 D，只保留 d_request 部分，并对剩余的 d_void 部分进行编码。
第二步是初始化试题库 STK。这包括随机抽取试题，进行编号，并设定交换概率 Pc 和变异概率 Pm。适应值 flexibility[k] 用于衡量试题与要求的匹配程度，初始时设为 0。
第三步是匹配试题库 STK 中的试题与状态空间库 D 中的指标。如果一个试题与指标完全匹配，其 flexibility[k] 增加 1，否则保持不变。这有助于评估试题与要求的吻合度。
第四步是淘汰选择。保留那些 flexibility[k] 为 1 的试题，生成新的试题模型 STK[h]，去除不匹配的试题。
第五步是通过交叉操作生成新的试题模型。根据交换概率 Pc，随机选择两个试题模型进行位串交换，产生新的试题模型组合。
第六步是进行变异操作。按照变异概率 Pm，随机选取试题模型进行基因突变，生成新的试题模型，增加解空间的多样性。
第七步是判断试题模型的收敛性。如果适应度达到预设的误差精度，则认为试题组卷成功，进入第八步；否则返回第三步继续执行。
第八步是输出满足要求的考试试题，组卷过程结束。
这个遗传算法的应用巧妙地利用了生物进化策略来解决复杂的试题生成问题，通过不断的迭代优化，找到最符合考方要求的试题组合。通过这种方式，能够确保生成的试题集既满足控制指标，又具备一定的随机性和多样性。
