摘要二十世纪六十年代以来,由于在各种系统中的重要性,对于可靠性最优化问题的研究受到了越来越多研究人员的关注。经过近几十年的研究与发展,对于系统可靠性的研究取得了大量的研究成果,系统可靠性理论已经被应用到生产生活中的各个领域,并发挥着越来越重要的作用。为了提高系统可靠性,一般有两种常用策略:提供冗余部件和对系统进行维修。因此,可靠性优化问题也可分为:冗余优化和维修策略。而利用冗余系统提高系统可靠性的方法就是给系统提供冗余部件。通常,在冗余系统中可以提供两种冗余部件:平行冗余部件和备件冗余部件。在平行冗余部件中,所有的元件同时运行但是要求至少一个运行正常;在备件冗余部件中,一个元件坏了以后,另一个元件马上工作。两种部件类型冗余系统的优化问题都是指在一定的资源（如费用、时间、重量、体积等）约束条件下,确定使系统性能达到最优的冗余元件个数。以往的文献出于技术要求和处理手段的简化,所讨论的冗余系统通常为串联、并联或k-out-of-n: G（F）等系统,并且在讨论冗余优化时通常只是基于一种冗余技术,即:要么使用平行冗余部件,要么使用备件冗余部件。从规划论的角度讲,这些系统比较容易处理。但在实际中,一般的冗余系统既非是简单的串联,也非简单的并联,而是几种方式的混联形式。因此,本文首次在一个系统中同时考虑了两种冗余部件的存在,构建了一个混合冗余系统,为之建立了统一的冗余优化理论,建立了相应的冗余优化模型。之后我们将模糊模拟嵌套在遗传算法中,给出一种有效的智能算法来解决冗余优化问题。最后我们将给出一个具体的实例用以验证算法的可行性与稳定性。本论文的创新点有以下几个方面: （i）第一次在一个冗余系统中考虑两种冗余部件同时存在的情况;（ii）建立并解决了模糊混合冗余优化问题的FELMM、FLMM、FSRM模型。