该文首先采用数理统计的方法对遗传算法进行了深入的研究,结合遗传算法的基本原理,给出了遗传算法合理收敛的终止条件,并证明了遗传算法的收敛代次服从对数正态分布的统计规律.在此基础之上,通过对遗传概率进行单因素分析和多因素方差分析,确定了遗传概论的合理取值范围及其对遗传算法的不同影响程度.实验结果表明,遗传算法具有较大的随机性.其次,该文还采用经济评优的方法,建立了酒泉钢铁公司的技术经济模型,该模型反映了各技术经济参数随品位指标变化的动态关系.并将该模型与遗传算法结合起来,建立了酒钢公司的系统品位优化的遗传算法模型,对该公司的边界品位、工业品位、选厂原矿品位及精矿品位进行了优化研究.该次研究工作有助于遗传算法在中国的推广和应用,对酒钢公司的生产经营决策提供了技术支持,对企业的经济与社会效益必将产生深远影响.