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新型智能优化方法。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和综合，对结构优化设计的基本概念、主要特点进行了介绍，对遗传算法应用于结构优化设计时的数学建模、约束条件处理、初始种群的产生及其遗传算法控制参数的选择几个关键因素作了概要的分析与研究。 在进行结构优化设计时，由于基本遗传算法仅擅长全局搜索，而局部搜索能力不足，要达到真正的最优解则要花费相当长的时间。针对基本遗传算法的缺点，本文将基本遗传算法和相对差商法结合在一起形成相对差商遗传算法，用于对基本遗传算法进行改进。该算法既有相对差商法快速高效的特点，又有遗传算法全局性好的特点。本文将该算法结合有限元分析原理，运用FORTRAN语言编制了结构优化设计程序，分别对离散变量的框架结构、桁架结构和地震荷载作用下的框架结构进行了优化设计，并将相对差商遗传算法得到的优化结果同基本遗产算法的优化结果进行了对比分析，算例分析表明该程序用于离散变量结构优化设计是可行的和高效的，相对差商遗传算法比基本遗传算法有更好的收敛特性，迭代次数减少，优化设计结果也好于基本遗传算法。