遗传算法是一种模拟生物界自然进化和自然遗传机制的搜索算法，它不对所要求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是仅用适应度函数作为评价标准来进行搜索，不需要导数或其他辅助信息，它利用的是概率转移规则，而不是确定的规则，通过一种概率的形式来进行选择、交叉、变异等操作，从而增加了搜索过程的灵活性、多样性。由于它的简单易行、鲁棒性强，所以遗传算法的应用非常广泛，在众多领域的实际应用中都取得了很好的成果。　　 高桩墩式承台常常采用钢桩，而在很多情况下桩群都要承受较大水平荷载，在水平荷载方向设置斜桩可以起到减小水平位移的作用，而在整个结构的造价中，桩的造价要占到很大的比重，所以通过合理的布置使得各个桩的受力达到最优状态就受到人们的重视，也成为高桩墩式承台设计的关键，以往的桩基布置，多是依靠经验，事先人为的假定布置方案，在经过反复的计算和调整，这样不但浪费很多时间，而且很多的时候布置的方案也不理想，各个桩之间的受力相差仍然很悬殊。　　 在分析综合近期遗传算法研究成果的基础上，提出了一种基于遗传算法的高桩墩式承台桩基的优化方法，为提高遗传算法的收敛效率，本文采用了实数编码方法，提出了基于比例选择算子和最优保存策略相结合的选择方案，并且也设计相应的交叉算子、变异算子，把交叉概率、变异概率和种群的进化代数联系起来，这样就使得本算法不易陷入局部最优，仰止早熟的现象，能够很精确的收敛到全局最优解，同时也编制了相应的算法程序。　　 本文针对大型高桩墩式承台桩基布置问题基于遗传算法建立了连续结构优化模型，本模型以桩顶的平面坐标和桩的方位角与倾斜角度为设计变量，利用遗传算法求解桩数一定时桩基受力最优布置，同时还考虑了多种荷载组合时的不同工况，在多种工况作用的情况下可以找出最合理的桩基受力布置，随着桩数的增加，本模型的优化效果会更加显著，通过对三个工程实例的具体分析，得到比原始桩基布置更好的方案并且也符合工程实际的要求，总结出了桩基受力优化问题的一般规律，因此本文算法是有效的和实用的。