当代城市大跨度桥梁的钢主梁在交通经济的客观需求下有向超长超宽发展的趋势,在当前形势下,仍然遵循以往施工经验确定临时墩间距,将可能带来局部结构的安全隐患和施工成本的大量耗费等问题。因此,根据当前结构的特点对临时墩间距进行优化布置是十分必要的。采用常规优化算法解决大型工程结构中以有限元分析为基础的优化问题时,有时会面临单元精度较高且数量过多、迭代计算量过大而导致优化计算无法进行的难题。此时,联合智能算法来简化复杂有限元的分析过程是解决该问题的一种途径。本文以济南凤凰黄河大桥为工程依托,将超长跨宽幅钢箱梁顶推施工中的临时墩间距布置问题转化为一个多目标优化问题。为求解该问题,采用粒子群算法（MOPSO）作为总体优化工具,引入智能算法（GSA-SVR）预测局部应力和局部稳定系数以解决有限元计算量过大的难题,建立了基于智能算法的多目标优化流程。主要完成以下工作:（1）建立整体参数化模型和局部精细化模型,由整体模型得到主梁的应力值、位移值以及局部模型的边界条件,由局部模型得到局部最大应力值和局部稳定系数。整体模型与局部模型联合获得预测模型的训练样本。（2）利用GSA对SVR的正规化参数C和核参数σ进行优化以提高预测准确度,对样本进行训练后建立局部最大应力和局部稳定系数的预测模型。（3）采用联合GSA-SVR预测局部应力的MOPSO算法对本文优化问题进行求解,得到最优解集,通过比较解集中两个目标不同侧重比下的解而获得最终优化解。另外,对优化问题的设计控制参数以及施工成本控制参数进行分析,研究不同参数对多目标优化结果的影响并归纳总结优化结果的控制因素。最后对算法进行敏感性分析,给出了能使优化结果性能更优的参数取值范围。