遗传算法，是一种新兴的强大的智能优化算法。在工程科学的众多领域中得到了广泛的应用。与传统优化算法相比，遗传算法在全局优化、复杂设计区域、复杂目标函数以及易用性等方面都比较有优越性。本文主要研究了遗传算法在星载计算机系统可靠性冗余优化中的应用，并在此基础上提出了切实可行的计算方法。　　本文简单介绍了小卫星技术的发展现状以及传统算法在系统可靠性冗余优化中应用的局限性，提出基于遗传算法的星载计算机可靠性冗余优化方法。阐述了遗传算法的发展和应用现状，并对遗传算法运算步骤的常用算法做了简要说明。分析讨论了遗传算法的理论基础，其中包括模式定理、积木块假说、内在并行性和欺骗性问题等。　　以某小卫星星载计算机系统原理图为蓝本，建立星载计算机系统的模块化原理图；针对该系统可靠度函数离散性特点，建立其可靠性模型以及相关数学模型。利用MATLAB软件编程实现遗传算法的仿真运算并输出仿真结果。为了提高遗传算法的效率，防止遗传算法陷于局部最优及早熟现象，对每个运算步骤采用不同的算法进行仿真计算，在运算过程和运算结果的研究分析的基础上，对特定运算步骤的算法进行改进，最终确定遗传算法每步的最佳计算方案。　　通过对遗传算法仿真数据对比分析，改进的遗传算法克服了陷于局部最优解和早熟现象，仿真输出的最优解是全局最优解。仿真结果表明该算法应用在星载计算机系统可靠性冗余优化中的可行性和高效性。