合理分配灌溉用水是提升甘蔗产量的关键,也是解决水资源短缺和农业可持续性发展问题的重要举措。传统亏缺灌溉虽然节省了地区水资源,但是存在经济成本高、时间周期长等问题,为此,作物模型的广泛应用提供了解决途径。目前,采用农业技术转让决策支持系统（Decision Support System for Agrotechnology Transfer,DSSAT）模型求解亏缺灌溉优化问题,往往考虑因素单一,缺乏对作物生育阶段与各因素之间联系的理论研究,导致无法得到科学的灌溉量分配方案。因此,本研究基于广西壮族自治区崇左市江州区甘蔗节水灌溉项目基地的试验数据,通过分析亏缺灌溉与各主要影响因素之间的潜在关系,探究甘蔗各个生育阶段对亏缺灌溉的反应,进而耦合DSSAT模型和遗传算法,构建高效科学的算法优化模型,以解决传统模型在亏缺灌溉优化问题所存在的局限性。研究的主要内容和成果如下:（1）通过DSSAT模型建立广西地区试验站的土壤和气象数据库,对甘蔗参数进行本地化。对甘蔗在苗期、分蘖期、伸长期、成熟期,分别设置T1—T4处理、T5—T8处理、T9—T12处理、以及T13—T16处理。研究设定为10、20、30、40mm,并以各个生育阶段灌水量50 mm为对照组（CK）,利用DSSAT模型探究在不同灌溉量分配过程中,甘蔗产量生产、水分生产率（WUE）和灌溉水分利用效率（IWUE）的趋势导向和影响。研究建立了优化理论依据,分析和确定待优化灌溉量分配的生育阶段条件和最佳灌溉时期。仿真结果表明,亏缺灌溉对甘蔗伸长期产量影响最大,是优化灌溉量分配的主要目标。（2）研究构建了田间灌溉量算法优化模型。优化模型以最大产量为目标,以田间实际最大灌水定额和灌溉定额设置约束条件。由DSSAT模型模拟不同亏缺灌溉处理,选择作物水分生产函数和土壤水量平衡方程确定决策变量和目标函数。研究通过优化各个生育阶段内灌溉量,建立灌溉量与产量之间的数学关系,使用DSSAT模型和遗传算法,对算法验证试验中5个灌溉处理（40、80、120、160、200 mm）优化求解。遗传算法优化灌溉量分配对比方案表明,在提升产量和WUE的能力中,遗传算法优于未优化和粒子群算法的结果。遗传算法优化在120 mm处理和160mm处理下,表现较好,产量增长分别提升了2.5%、8.7%,除40 mm处理外优化后WUE,均优于未优化结果。结果表明遗传算法能解决广西地区甘蔗的亏缺灌溉优化问题,能实现稳定地区产量和最大化水分生产率的目标要求。