方案优化设计是机械设计中最关键、最复杂、最具综合性和创造性的阶段，然而在方案组合优化设计过程中，存在方案解难以逐一评价和组合“爆炸”等问题，主要原因在于当设计问题规模较大时，组合出的方案数目太多。同时存在约束关系复杂、求解精度不高、求解速度慢等一系列需要进一步研究的问题。针对方案组合优化问题，本文进行了一种基于融合算法的方案优化问题求解方法研究。 首先，对国内外的优化问题求解技术进行了细致的了解，并深入探讨了算法应用于优化设计的优势和不足，详细介绍了三种智能优化算法(遗传算法、模拟退火算法和蚂蚁算法)在国内外各个工程领域的成功应用，从而提出了本文的研究内容。 其次，对优化领域内的有效常用算法进行了归纳和总结，分析了它们对优化问题处理上的特点和存在的不足。重点介绍了遗传算法、模拟退火算法和蚂蚁算法的操作过程、实现步骤及其优缺点，单一求解算法存在运算效率低、求解精度不高和易于陷入局部优解的不足，求解结果不能令人满意。 接着，针对方案组合优化问题，定义了功能载体之间的广义距离，建立了方案组合优化求解数学模型。并根据融合机理，依据三种智能优化算法的特点，对融合算法进行了理论分析，给出了融合算法的伪代码，并建立了融合算法的过程模型。 随后，根据课题的实际需要，设计了具有多功能输出的变速箱机构，给出了其功能模型，建立功能载体数据库，最后由融合算法进行了方案的优化设计，得出了较优的方案。并将融合算法与单一的智能优化算法结果进行了比较，结果证明了融合算法在求解效率方面的优势。 然后，运用融合算法进行了坦克动力传动系统方案优化设计，给出了双流传动系统方案模型，最后得到的优化方案与现有坦克方案进行了比较，证明了算法的有效性。 最后，对全文的工作进行了总结，并对以后的研究方向作了展望。