近年来，遗传算法GA(Genetic Algorithm)越来越受到人们的重视，但是关于GA收敛速度方面的理论分析还很少，本文对最优保存GA的收敛速度进行了理论分析，并根据理论分析的结果对传统GA进行了改进，它通过增大全局最优解在每一代中出现的概率，提高了算法的效率。另外GA在应用中还存在早熟收敛的问题，本文介绍了解决该问题的一种策略，对一个优化问题连续多次运行GA以求得多个不同的局部最优解，再从这多个局部最优解中挑选一个最优的作为算法的最后结果，该方法可大大提高了GA求得真正全局最优解的可能性。本文还对使用GA学习神经网络权值的问题进行了研究，提出了一种改进的网络结构，即用多个单输出的子网络代替多输出的BP网络，这种结构相对简化的子网络组结构更适合使用GA优化，并且还能够从理论上证明其具有更优的最优解。 0-1规划是一种重要的整数线性规划模型，本文在实际开发“部队水路输送决策支持系统”的过程中，对选择可用船问题建立了0-1规划模型。由于本问题的变量个数多达上百个，全枚举方法显然不再适用。为此，本文引入分支界定法的思想，使算法的计算次数大大减小，在大多数情况下可以在很短的时间内求出本问题的最优解，该方法结构清晰，实现简单。另外，对于那些本方法法也无法在有限的时间内求得最优解的情况，本文使用一种改进的GA进行求解，其实在这些情况下使用任何方法都难以求得最优解，使用GA求满意解是一种较好的选择，实验结果也证明了本文方法的有效性。