遗传算法是近年来在计算机科学领域和优化领域中受到广泛关注的一种拟生物进化理论的仿生学算法。在广泛阅读文献和调研的基础上,本文对遗传算法及其在结构优化设计应用中的相关内容进行了分析与综合,对结构优化设计的基本概念﹑主要内容和特点及其理论发展现状进行了分析总结;在此基础上,进一步深入研究了遗传算法的基本理论﹑基本结构﹑优化设计中的算法设计问题和算子设计方法。本论文所做具体工作有如下几点: 1.改编并调试了基于简单遗传算法的结构优化设计程序,通过离散变量的桁架结构优化设计实例验证该程序的可行性和高效性。2.针对简单遗传算法收敛速度慢﹑易陷入局部极小点(即早熟)等缺点,提出了相应的改进措施:(1)采用了小生境技术的遗传算法,对二进制编码的交叉进行了改进;(2)借助生物界中个体寿命一般比较长的思想,提出了竞争最优保留策略。实例表明,经本文改进的遗传算法不论是对于连续或离散的﹑线性或非线性的﹑有约束或无约束的等函数优化问题都表现出较强的适应性和稳定性。3.基于改进的遗传算法,建立以重量最小为目标的桁架结构的数学模型,编制了结构优化程序。算例分析表明,改进遗传算法确实提高了遗传算法在应用于结构优化方面的收敛性和计算速度。4.将改进遗传算法应用于钢筋混凝土空腹桁架结构的优化问题,建立了以空腹桁架横梁与立柱最经济为目标的优化数学模型,进行优化计算并将计算结果与工程实际采用值进行了对比分析。结果表明:本文优化计算结果与工程实际采用值吻合,用改进遗传算法对钢筋混凝土空腹桁架结构进行优化的尝试是成功的。所得结论为钢筋混凝土空腹桁架结构优化设计提供了理论参考依据,具有实际工程意义。另外,值得指出的是本文提出的对桁架结构设计的优化方法不仅适于解决桁架结构问题,而且对其它结构形式的建筑结构设计的科学优化也有一定的参考价值。