当前军事上对水下武器的速度要求越来越高,矛盾的是水下高速运动会带来极大的阻力。超空泡运动体主要的减阻方式是使得运动体周围形成空泡,而空化器是水下高速运动体形成空泡的重要部件,空化器设计的好坏不仅关系到航行体的减阻效果,同时也对空泡形状有很大影响。遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学机理上的迭代、进化、具有广泛适用性的搜索方法,具有全局收敛性。本文介绍了优化设计的发展概况、存在的问题及对策以及遗传算法的发展状况。接着叙述了优化设计的基本理论、几种常规优化方法和遗传算法的相关理论。文中主要通过对水下高速航行体进行动力学分析并建立动力学方程,以圆锥空化器的半顶角为变量、速度为目标、空泡形状为边界条件建立起的优化方程。遗传算法不像传统优化方法那样对适应度函数要求连续可微,该方法有很好的通过建立罚函数的方法把边界条件在适应度函数中表现出来的特点。用遗传算法计算求解出来的适应函数极为适合。在用MATLAB求解过程中先是把遗传算法种群数量和遗传代数设定的较小,并进行多次寻优。再把这多次寻优得到的结果作为寻优的初始种群范围,并增加种群的数量和遗传代数。这样我们就能在较少时间内寻找到最优结果,同时可以避免遗传算法陷入到局部最优。