随着核工业的迅速发展,如何选择最优的屏蔽材料是确保核能安全生产的关键问题之一。就伽马射线屏蔽材料而言,需要综合考虑材料的种类、重量、价格、尺寸、密度等因素,即对屏蔽材料的多目标择优,从而得出最优的设计方案。传统的多层屏蔽体优化方案多赖与设计的主观业务能力、经验等方面。本文针对多层屏蔽体多目标优化展开研究,通过函数建模,遗传算法多目标优化及二次优化,提出了一种新的多层屏蔽体多目标优化设计方法。同时对与现有的遗传算法多目标优化大多致力于关注遗传算子中程序参数、加快运算速度等方面不同的是,本文的遗传算法多目标优化更注重与关注多层屏蔽体材料结果参数的可控制性,可以按照工程实际情况对多层屏蔽体的结果进行参数设置,从而使该方法更具实用性。除此之外,就本文所提出的二次优化通过理论,对遗传算法多目标的结果进行进一步优化。通过对多层屏蔽体多目标优化的结果进行理论,实验和模拟验证,证明了改方法的正确性与可行性。此外本文通过将可视化界面与多目标优化两部分成果相结合,用户可根据实际需要辐射场选项、多层屏蔽体几何选项、多目标优化控制、通过计算功能来使用该种方法。为用户在多层屏蔽体多目标优化设计提供了一种新的选择。其主要内容如下:(1)建立多层屏蔽体遗传算法多目标模型,通过目标函数,求得多层屏蔽体材料与厚度解集。然后通过评价函数在解集中寻到最优解。(2)通过二次优化模型,对评价函数所寻得的最优解进行顺序优化。并采用MCNP与实验结合的方法对二次优化的结果进行验证。证明该方法的正确性。(3)制作多层屏蔽体多目标优化设计的GUI可视化界面,实现了对不同能量的伽马射线多层屏蔽体的优化。