钢筋混凝土框架结构具有造价低、平面布置灵活、便于标准化施工等优点,是我国建筑的重要结构形式之一,在未来仍有广阔的发展前景。因此,寻求该类结构的合理科学的优化设计方法,对保证建筑结构安全可靠,提高建筑投资效益是非常必要的。而对设计进行优化可节约一大部分材料,从而降低建筑结构成本,因此对钢筋混凝土框架结构进行优化设计具有显著的现实意义和社会效益。遗传算法是基于生物技术而发展起来的一种新型智能优化方法,和经典的优化方法相比遗传算法的求解能力局限性较小,对目标函数和约束条件的要求少,能更好的处理离散、非线性等问题。因此,利用遗传算法对钢筋混凝土框架结构进行优化设计研究,能更好的改进设计的合理性,从而够节约工程投资。同时,针对遗传算法存在的易早熟收敛现象,收敛速度慢以及局部搜索能力较差等缺陷,本文结合鱼群算法中具有加快寻优速度的追尾行为和克服局部极值能力较好的聚群行为对其进行改进,在一定程度上防止了遗传算法的早熟收敛,提高了收敛速度。本文首先通过鱼群算法对遗传算法进行改进,并对优化算法性能进行评价。然后通过建立以钢筋混凝土框架结构梁和柱的最小造价为目标函数的数学模型,采用改进的遗传算法对结构进行优化编程,并将优化结果同系统模糊优化算法的运算结果进行对比分析。证明了改进遗传遗传算法对钢筋混凝土框架结构进行优化的优越性。本文对遗传算法进行改进,并对钢筋混凝土框架结构进行优化,探求优化理论与方法,是本文的研究重点。