工程、系统问题中有许多问题属于整数或混合整数规划问题。众所周知，线性整数规划问题是NP-hard问题，求解该问题的精确解算法具有指数复杂性。因此，线性整数规划问题的近似算法和演化算法近年来得到快速发展。而非线性规划问题则更加困难。对纯整数非线性规划问题目前已有一些工作，对非线性混合整数规划问题的工作较少，用启发式算法解决混合整数非线性规划问题的工作也不多见。遗传算法是演化算法中较好的一种，近年来在各个领域中得到广泛应用。 本文详细研究了遗传算法和混合整数非线性规划问题各自的特点，在此基础上，提出整型变尺度技术和初始种群寻优的思想，构造了一种求解混合整数非线性规划的新的遗传算法。通过整型变尺度技术的改造，对实型非线性规划问题也可以用该算法得到较好的解决。 理论分析及数值试验表明：该算法对大范围、多峰、非光滑混合整数规划问题有较好的全局求解能力，在解的精度、稳定性和收敛速度等方面优于一般的求解混合整数非线性规划的算法。