挖泥船是现代疏浚工程中最常用的疏浚工具之一,而其中的绞吸式挖泥船将土壤挖掘和输送一次性完成,具有较高的工作效率和广泛的适应性,但是绞吸式挖泥船有设备投资高、工作时间长等缺点,并且其实际疏浚过程系统动态特性极其复杂,这就使得绞吸式挖泥船的疏浚优化变得非常重要。传统优化方法是一种离线的静态优化方法,它是根据设备参数进行离线理论计算来确定最优的作业控制量,但因作业环境是时变的,故这种离线优化方法精度很低,针对于此,本文研究了一种能够实现作业产量和动作规划优化的在线作业方法。该优化方法的核心包括两个方面:策略优化与系统控制。策略优化是根据在线检测的作业参数和设备信息建立了一个策略中心,该策略中心以产量最大化为目标,疏浚过程泥浆浓度和流速所受限制为约束建立了优化策略模型,并通过知识处理将优化归结为非线性规划问题,并采用遗传算法来求解,以得到目前环境下使产量最大化的浓度和流速;系统控制主要是指对浓度和流速的稳定控制,它以策略中心得到的浓度和流速工艺值为期望值,送到各自的控制系统,浓度控制系统采用的是递推最小二乘法和最小方差控制结合的最小方差自校正控制器,流速控制系统采用的是单神经元网络和PID控制结合的单神经元PID控制器。该优化方法能够实时检测挖泥船所处环境的参数,从而得到目前情况下使产量最大的最佳控制量,并送到控制系统进行优化控制。最后本文以900型绞吸式挖泥船为基础通过计算机仿真的方法测试优化方法的性能,取得了满意的效果。