随着对飞机性能要求的不断提高，传统飞机控制系统和发动机控制系统独立设计的方法已无法满足需要；而现代建模、控制、预估等技术的飞速发展和计算机运算速度的大幅度提高，都使得飞行／推进系统综合控制(IFPC)成为一种必然趋势。航空发动机性能寻优控制是飞行／推进系统综合控制的关键技术。 本文在对国内外性能寻优控制系统进行研究的基础上，提出了一种新的优化算法——遗传算法(GA)。首先在对某型涡扇发动机的部件级非线性数学模型进研究分析的基础上，对该模型进行了完善和改进，添加了气动、物理约束部分和性能计算部分，经仿真测试发现在各稳定状态，改进后的模型与实际发动机的性能指标都基本保持一致，相应的约束参数可以反映发动机的真实工况，改进的模型可用于本文中的性能寻优问题。对该涡扇发动机在最大非加力状态和巡航状态下的性能寻优问题进行研究分析，将之转化为带约束的非线性数学规划问题。 其次，介绍了遗传算法的组成、原理、特性、实现方法等，针对具体研究问题，提出了基于GALib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现的方法。在地面最大非加力状态和巡航状态下进行仿真，发现遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具，适用于类似涡扇发动机这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题。由于遗传算法的运行参数对遗传算法的性能有很大影响，本文针对具体问题分析和优化了遗传算法的运行参数，使寻优过程更快捷稳定，且减少了计算量，节省了计算资源。