论文阐述了国内外配电网络重构的方法。数学优化理论，从理论上保证得到全局最优解，但是在实际应用中，随着维数的增多将导致严重的“组合爆炸”问题。基于SA的算法可以获得全局最优解，但存在算法依赖参数和计算量大的缺点。基于ANN的算法不需进行潮流计算，可以在很短的时间内得出结果，但其精度取决于样本，而要获得完整的样本较困难，需要较长的时间来训练样本。模糊数学和专家系统必须依赖于其它技术的发展。最优流模式和基于支路的交换方法不能保证得到全局最优解，但与启发式规则结合后，可以在较短的时间得到结果。GA具有很多适于求解网络重构的特点，如果能结合配电网络的特点，提高收敛速度和收敛性，那么在网络重构中将会得到更好的应用。当一种方法不能很好地解决问题时，可以考虑将两种或几种方法加以综合，也许能得到比较满意的解决方案。因此，论文以遗传算法为基础和主要方法，引入模拟退火算子作为辅助手段进行网络重构的研究。 　　在对遗传算法和模拟退火算法进行研究的基础上，对遗传操作进行了部分改进：采用基于基本回路的编码方式，对交叉操作提出部分映射交叉策略，变异操作采用成对变异的方式，这些改进更容易使网络结构满足辐射和连通约束。对于新解的接受机制，引入模拟退火算法的Metropolis准则。通过数学算例证明了将遗传算法和模拟退火算法结合可以有效地解决配电网络重构问题。 　　在以上理论和算法研究的基础上，对配电网络故障恢复重构的理论也做了一些初步的探讨。