人工鱼群算法具备对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单、易于实现的特点，并且具有并行处理能力和全局搜索能力，但也存在后期收敛速度慢，搜索精度不高，在多峰问题寻优时难以找到全部最优解等不足。本文主要研究了人工鱼群算法的改进及其在输电网扩展规划中的应用。主要研究内容如下：　　 多种算法相互融合是智能群体优化算法应用研究的趋势。本文立足于两种算法有机融合，将遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子同时引入人工鱼群算法，提出一种遗传人工鱼群算法，在克服人工鱼群算法缺点的同时，增加和强化其优点，实现两种算法的优势互补。在改进策略上，采取用不同方法分别对部分人工鱼个体操作的策略，分别对一小部分人工鱼个体进行选择、交叉、变异操作，以保持和增加人工鱼种群多样性；通过调整各类操作的个体数目，优化人工鱼种群结构，兼顾协调全局收索和局部收索的关系，综合改善局部搜索与全局搜索性能。　　 本文研究了基于遗传人工鱼群算法的输电网扩展规划的优化，给出了遗传人工鱼群算法在输电网网架优化规划应用的实现过程和运算步骤，同时用遗传人工鱼群算法和基本人工鱼群算法对IEEEGarver-6节点系统和18节点系统进行了正常运行条件下的规划计算，并与粒子群算法规划结果进行对比，证明遗传人工鱼群算法的搜索效率和收敛速度明显优于基本人工鱼群算法和改进粒子群算法。最后，用遗传人工鱼群算法对以上两个算例和广西某市220KV电网规划进行了“N-1”条件下的规划计算，进一步证明了遗传人工鱼群算法的正确性和有效性。