遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法。由于遗传算法不受搜索空间的限制性假设的约束,不要求解空间有连续、可导等性质,以及算法固有的计算并行性,因而广泛应用于各个领域。本文在介绍了波阻抗反演和遗传算法的研究现状,并介绍了遗传算法的理论基础,讨论了算法收敛性的基础上,将遗传算法引入地震波阻抗反演,阐述了基于遗传算法的波阻抗反演原理。针对遗传算法用于波阻抗反演涉及多参数编码、以及对应遗传操作不易实现的问题,在全面分析总结遗传算法的各种编码方式、及其对应的选择方式、交叉方式以及变异方式特点的基础上,重点研究了二进制串编码、实数编码、实数编码群迁移策略反演,采用并实现了最优保存策略选择、随机均匀分布选择、高斯变异和多种群迁移方案。通过De Jong函数、Ackley函数试验,证明了本文采用的遗传算法的有效性和收敛性。本文应用遗传算法分别对不同子波、不同噪声、不同初始波阻抗的理论模型进行了计算,对反演的结果及特点进行了分析,并将Marmousi模型CMP叠加道集的部分数据作为拟实际资料进行了遗传算法的波阻抗反演,取得了预期的效果。总体上,基于遗传算法的波阻抗反演结果是令人满意的。