以电磁设备优化设计为主的电磁场逆问题,由于其突出的工程应用价值,自诞生以来就一直是电磁场应用研究领域的热点问题。随着计算机技术的发展和电磁场数值计算理论、方法的不断丰富与完善,以及工程技术发展的客观需求,电磁场逆问题的应用前景必定更为可观。本文针对遗传算法及其在电磁场优化设计中的应用展开了深入研究,为改进标准遗传算法算法早熟和局部寻优能力不足,提出自适应对偶种群遗传算法,引入适应于当前种群最优解的对偶种群和新的子代产生规则。典型数学问题测试结果表明改进后的遗传算法最优解质量高,收敛速度快,稳定性好。以超导磁储能系统优化设计问题为例,对其数学模型进行深入的研究,采用基本有限元算法求解SMES系统优化设计的正问题。将改进遗传算法运用到SMES系统优化设计问题,取得较好的优化结果。一般地,电磁场逆问题求解由于函数适应度计算通过数值方法实现,整个优化过程计算时间冗长。为解决这一问题,在改进算法的基础上结合并行计算,分别采用一级主从并行模式和二级主从并行模式处理改进算法,在Linux平台下基于C和MPI编程开发并行遗传算法,仿真结果表明,相较于串行遗传算法,并行遗传算法具有更快的求解速度,优化时间的并行加速比几乎是线性的,充分说明本文方法对电磁场逆问题实际应用的价值和理论研究的借鉴意义。