预应力钢结构是一种新型的结构体系，它广泛应用于公路桥梁，工业厂房、体育场馆等大型建筑结构。本文的研究内容属于国家自然科学基金项目和北京市自然科学基金项目的部分研究内容。论文针对目前其优化设计研究中设计变量按连续变量对待，没有考虑离散变量的情况，对外加荷载进行人为划分而未考虑外加荷载的优化等问题，面向工程应用，提出一种改进的遗传算法，对其进行离散变量的优化设计。 针对基本遗传算法存在早熟的问题，本文主要从两个方面进行了改进，首先为了保证算法的收敛和减少影响算法收敛因素，采用了最优保护策略和自适应的交叉和变异算子；其次，由于本文研究内容涉及求结构最小体积(重量)问题，为了加快此类问题的收敛速度，本文结合结构优化中的力学准则，对个体染色体中的某一段基因按照内力变化进行变异操作，使得算法按一定方向进行搜索最优解。算例表明改进后的遗传算法较改进前算法在搜索效率上有了较大提高。 在应用遗传算法进行预应力钢结构的优化设计时，本文对于预应力钢结构的应力和位移约束的处理是采用了罚系数的方法。通过对可行域外的解进行惩罚，经过不断迭代，使解群逐渐收敛于可行的最优点。在对预应力钢结构进行优化的步骤上采取分级优化的方法，缩小了解空间的大小，从而提高了算法搜索效率。在本文最后，进行了预应力外加荷载的优化，使确定外加荷载分级的大小建立在优化的基础之上。 通过几个单次预应力或多次预应力钢结构优化设计实例的计算，验证了本文算法的可行性和搜索效率的高效性。