本文选择冷连轧机负荷分配优化计算为研究课题，深入研究了本钢1850mm冷连轧机负荷分配的实现方法，并针对其缺点与不足，提出了新的负荷分配优化算法，取得了一定的成果。 利用了基本的遗传算法，对本钢1850mm冷连轧机的负荷分配模型进行优化计算，在计算过程中，采用了实数编码的形式，并仿照本钢1850mm冷连轧机的负荷分配的优化目标，以等功率裕量为主，考虑板形的因素，来建立目标函数。仿真和收敛性能分析结果表明，相较本钢1850mm冷连轧机所采用的优化算法，遗传算法具有较好的寻优能力，但是仍然具有局部搜索能力弱，容易出现早熟现象的缺点。 针对基本遗传算法的不足，提出了遗传算法的改进方法。首先将遗传算法与模拟退火算法相结合，形成遗传模拟退火算法，并此基础上，提出了精英训练的原则，提高了算法的局部搜索能力和收敛速度，减少了遗传模拟退火算法的计算量，有效的解决了遗传模拟退火算法计算速度慢的缺点。 为了改善遗传算法的全局搜索能力，避免算法早熟，又提出了根据适应度的不同，利用自适应的交叉算子和变异算子来改善遗传算法性能的方法。仿真结果表明，改进后的遗传算法性能有了较大提高，基本克服了算法本身固有的缺点，同时具有较好的收敛性能，能够有效的解决冷连轧负荷分配问题。