传统的轨迹设计解决了连杆机构综合中如何生成点位轨迹或连续轨迹的问题。对于点位轨迹采用精确点法进行综合；连续轨迹则通过把位置误差或结构误差最小化作为目标函数来进行优化。优化的算法有强搜索方法（基于梯度信息）和弱搜索方法（随机搜索）。但对于另一类轨迹设计问题，所需解决的是实现轨迹的某些复杂的几何特征和运动要求，即对轨迹和轨迹点之间的运动有特殊的要求，本文称之为运动—轨迹综合。如果把这些问题仍然转化为点位轨迹问题，实际上反而改变了问题的求解空间，结果却不能满足真正的技术要求。所以本文提出了直接将这些技术要求转化为目标函数和约束条件，建立参数优化的数学模型。 结合高速平缝机的挑线机构和送布机构分别分析了四杆和五杆机构运动-轨迹设计的目标函数和约束条件，并建立它们的数学模型。可视化仿真程序可以方便地修改机构参数后显示它的运动轨迹并进行动态仿真。 遗传算法是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒搜索算法，其特点是全局优化和对优化问题的高适应性。本文采用遗传算法进行参数优化。给出了算法的实现。对于连杆机构，往往目标函数和约束条件无法用解析函数表达，所以将轨迹曲线用离散点来数值表示。通过数值分析，得到目标函数和约束条件的值。可以通过调整离散点数的多少来达到所需的精度。 优化过程中，由于约束条件过于严格，容易导致种群丧失多样性，缺乏竞争。所以对于约束条件的处理提出了进化早期适当放宽的策略，避免出现早熟现象，使遗传算法能收敛到全局最优解。动态加强的约束条件，使种群的优秀个体在进化中逐渐脱颖而出。 挑线机构和送布机构的算例得到了很好的优化结果，充分验证了这种方法的可行性，通过对优化结果与原有参数的对比，也说明了这种方法具有优越性。