渔业捕捞生产监测数据和渔业科学调查数据是开展渔业资源评估与制定管理策略的两类基础数据,其中生产监测数据伴随着渔业生产活动产生,是获得有关捕捞量和捕捞能力等信息的关键来源,其数据的真实性与准确性至关重要。本文根据2017年浙江省海洋捕捞抽样调查试点报告数据,通过计算机软件R和Python对其进行多角度优化分析,以原始数据中不同月份的目标物种产量作为计算机模拟的基础,分析不同样本渔船数量下优化指标的变化情况,并对模拟结果进行优化;以原始数据中不同地区的作业方式为分层抽样的基础,对各作业方式中的目标物种产量作为计算机模拟的依据,分析不同地区之间各样本渔船数量下优化指标的变化情况,并对模拟结果进行优化;选取不同作业方式中的目标物种,以目标物种的物种探测率作为计算机模拟的基础,分析不同样本渔船数量下优化指标的变化情况,并对模拟结果进行优化。研究结果表明:（1）基于浙江省海洋捕捞抽样调查所得数据,通过计算机软件R3.6.3统计软件对不同月份的目标物种产量进行计算,以原始数据中不同月份的目标物种产量作为计算机模拟的基础,计算结果显示:各物种的单船月捕捞产量及总产量估计值的REE和RB值随着监测渔船数量的增加而下降,其中在渔船数量少于110时REE值下降幅度较快,高于110时REE值下降幅度减缓并趋于平稳。同时分析每增加10艘监测渔船数量时REE值的减少量,其中,在渔船数量为70时,各研究目标估计值REE的减少量均小于5%,此时监测渔船总数量减少73.28%;当渔船数量为110时,REE值减少量均小于1%,渔船数量减少58.11%。且针对不同的优化调查研究目标,渔船数量优化结果存在较大差异。（2）以原始数据中不同地区的作业方式作为分层抽样的基础进行优化研究中,各地区中各物种的单船产量及总产量的REE均值均随着监测船数量的增加而下降,当监测船数量增加至一定数量后下降的幅度减缓。同时在监测船优化过程中出现目标物种产量及总产量的REE均值下降幅度较大现象。通过分析各目标物种的产量与总产量的REE均值与监测船数量的关系,将浙江省4个地区监测船数由240优化至145,此时监测船数减少了39.58%,且各目标物种的总产量REE均值上升均不超过10%。不同作业方式对REE值的影响不同,可以增加影响较大的作业方式渔船数保证监测数据准确,减少影响较小的作业方式渔船数降低监测成本。（3）基于浙江省海洋捕捞抽样调查所得数据,并以原始数据中不同作业方式作为分层抽样的基础,通过计算机软件Python对目标物种的物种探测率进行计算,分析不同样本渔船数量数量下物种探测率的REE与RB值的变化情况,最终优化结果为129艘,与原始监测船数对比,监测渔船数优化了50.76%。本文通过不同角度对2017年浙江省监测渔船数量进行优化,各角度优化结果均可以有效节约调查成本且兼顾数据质量。本研究方法可操作性强,可为其他省份或全国开展海洋捕捞抽样调查的研究提供参考,同时对改进海洋捕捞生产统计、掌握渔业资源动态变化具有重要意义。