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文中针对传统遗传算法处理高维测试用例时存在的稳定性较差、处理非线性约束失效、计算量大、早熟收敛、收敛速度随时间呈迟滞变化等固有弊端,提出了一种改进遗传算法,通过引入优化过的自适应交叉算子和变异算子并融入模拟退火机制,较好解决了优化过程中易陷于局部最优、搜索初值依赖性问题。利用Eclipse平台开发了验证环境并对算法进行了仿真验证,验证结果表明文中所提算法可以在较短的时间内有效匹配目标测试用例,在稳定性、实时性、全局最优、并行搜索效率等方面具有明显优势。