大多数工程实践和科学研究问题最终大都可以归结为优化问题,并且优化问题有着很广泛的应用领域。一些气象问题比如气象反问题以及资料同化问题都属于优化问题的范畴。对气象反问题的研究,有助于提高气象预报模式的准确度；对资料同化问题的研究,有助于提高预报初值的准确度。而准确的预报模式和准确的初值正是提高数值天气预报准确度的前提条件。因此,对这两方面研究有着重要的科学意义和应用价值,有利于提高我国的数值预报水平,达到防灾和减灾的目的,并为经济发展与社会稳定提供强有力的保障。本研究紧紧围绕进化策略算法与气象优化问题,进行较深入的探索研究,并取得相应的研究成果。具体而言,本文的工作主要有以下三个方面：1.针对进化策略算法。应用进化策略算法求解非线性方程组时,发现算法有时会陷入局部最优,搜索不到方程组的真实解。讨论排序过程的思想,分析排序过程中存在的问题,提出一种基于目标的排序方法,改进了原有的排序方法,通过数值实验验证了改进后算法的有效性。2.针对预报模式参数反演问题。应用进化策略算法研究对预报模式的参数进行反演,在一维扩散方程和Lorenz-96模式上进行了数值实验,验证了进化策略算法在求解参数反演问题的可行性。3.针对预报初值问题。在对预报资料进行研究时,应用进化策略算法优化其中的目标函数。先在Lorenz-63模式和Lorenz-96模式上进行了理想个例实验,然后进一步在正压原始方程上做了数值实验,实验结果验证了进化策略算法在资料同化中应用的可行性。通过对非线性方程组研究,设计了基于目标值的排序方法；对气象优化问题研究时,设计了求解气象优化问题的进化策略算法。这些工作不仅对进化策略算法的研究有着重要的意义,也对进化策略算法的实际优化应用有着重要的意义。