遗传算法是一种随机搜索方法,具有很强的全局寻优能力,是目前影响和应用最为广泛的优化方法之一。但遗传算法仍存在一些不足,如不同程度的存在概率参数的主观选取问题、早熟问题、陷入局部最优等,本文针对这些问题给出两种改进方法。在基于灰度编码的改进的遗传算法中,充分利用模式定理,使交叉算子和变异算子有机结合,父代所有个体都进行交叉,避免概率参数的选取问题,用变异后产生的优良个体代替适应度差的父代个体,产生子代个体,提出初始种群的生成标准,这种种群的生成方法保证了最优个体的获得,并且有较快的收敛速度。在基于实数编码的改进遗传算法中,借鉴二进制编码的模式理论,繁殖操作初期变异概率较大,通过变异操作使种群规模逐渐扩大,当种群达到一定规模时,只进行交叉操作,只要有足够的时间一定能找到最优个体,避免陷入局部最优。汽车悬架是一个典型的精密空间多体系统,它的性能如何直接关系到诸多汽车性能,如平顺性、操纵稳定性、安全性和制动性等,选用合适的方法对汽车悬架动力学参数进行优化设计,对于民族汽车工业的发展有着重要意义。目前,对其优化设计方法主要采用确定性优化方法,容易陷入局部最优解。本文将改进遗传算法应用于复杂汽车悬架参数优化设计,计算结果表明,与目前使用的其他方法相比,求解质量和计算效率都有很大提高。