随着计算机技术和网络技术的迅猛发展和普及，研究科学和实用的基于web的在线考试系统将具有越来越重要的意义。 基于web的在线考试系统借助于遍布全球的因特网，具有灵活、高效、客观等特点。应用在线考试系统能客观、准确地评估学生的某种能力和水平，提高学习效率，同时可以减轻教师的工作负担及提高工作效率，提高考试的质量。近几年来，在线考试系统一直是高校开发的热点。但比较实用和性能完备的系统还很少见。因此，为了增强在线考试系统的实用性和性能，很多人都在乐此不疲的寻求更好的技术、算法和途径。而本论文就是针对于在线考试系统的性能优化和实用性做了一定的研究。 本文首先分析了国内在线考试系统的研究现状，针对于目前已开发的在线考试系统的不足，提出了本论文的主要研究内容。由于任何实践都要有强大的理论作为指导，先进的技术作为支持，因此，文中下一步就对本在线考试系统所基于的指导理论和技术，如教育测量理论、计算机自适应理论、Agent技术等相关理论和技术进行了研究和详细的内容阐述，得出基于项目反应理论(IRT)的计算机化自适应测试(CAT)能够针对不同考生的特质水平进行因人施考，且测试结果与样本的选择无关；它能更准确、客观地反映考生的实际能力水平，测试周期更短而不影响测试的可靠性，是今后主流的测试类型。因此本文研究并设计了一个自适应在线考试系统，并提出应用多Agent技术对该系统进行性能优化。论文对自适应在线考试系统的需求、系统模型、系统设计以及功能组成进行了详述。其中重点研究和阐述了如何建立科学、规范、题量丰富的知识库，保证在线考试系统有一个科学和强大的基础平台；同时还对建立在题量足够丰富的题库基础上的组卷策略进行了详述，提出在出卷时尽量满足所有约束条件，以达到试卷中包含的知识点覆盖面广，分布合理，试题难度适宜，曝光度低等优点。 最后，论文总结了本系统的特点，并结合本系统不足之处提出了一系列的改进方案以及今后的研究方向。