空间网格结构具有刚度大、质量轻、杆件布置灵活、造型新颖等特点,被广泛用于大跨度空间建筑。但随着结构跨度的进一步增大,以及造型的日趋复杂化,传统的结构设计理念和方法已不能完全兼顾结构形态合理与安全,而结构形态学已成为当前空间结构领域的研究热点之一。为此,本文聚焦前沿优化理论,首次将新型模拟植物生长算法（PGSA）引入结构形状优化领域,对空间网格结构的形状优化问题进行研究,以期突破传统结构设计方法的局限性,并推动结构优化设计理论与方法的发展。针对PGSA系列算法尚存的不足,结合复杂优化问题的特点,基于PGSA的基本原理和植物的实际生长规律,提出两种新的算法创新机制,分别为双生长点并行生长机制及迭代稳定性判断机制,并将其与GSL＆PS-PGSA算法（基于生长空间限定与并行搜索）融合,形成改进GSL＆PS-PGSA算法。通过典型数学及桁架结构算例分析,结果表明:新机制有效增加了寻优搜索路径,拓宽了搜索覆盖面,降低了陷入局部最优解的概率,并为算法提供更为有效的终止机制;融入新机制的改进GSL＆PS-PGSA算法具有更为显著的优化效率及全局搜索能力,其在结构优化问题中凸显出良好的适应性及有效性。针对常规空间网格结构形状优化问题,以改进GSL＆PS-PGSA算法为基础,提出基于改进GSL＆PS-PGSA的形状优化方法,通过空间桁架、网架、网壳等常规空间网格结构形状优化算例分析,验证了该方法的显著优化效果,发掘了结构的合理外形,在保障结构经济性的基础上有效提高了结构的刚度及承载力,在此基础上,提出了形状与截面组合优化方法,以进一步考虑形状与截面间的耦合关系,从而为空间网格结构形状优化研究及应用提供了新的思路。进一步地,针对复杂自由曲面空间网格结构的形状优化问题,提出采用广义形状参数来表征形状优化设计变量。在常规空间网格结构形状优化方法的基础上,引入增强型随机多向搜索机制,以广义形状参数为设计变量,提出基于改进GSL＆PS-PSGA的自由曲面空间网格结构形状优化方法,分析表明该方法优化效果明显,进一步提高了结构的刚度及承载力,改善了结构受力性能,适用于多变量、多荷载组合及复杂约束的大规模自由曲面空间网格结构形状优化问题,可为复杂形体空间结构的设计选型提供新的途径。