汽油调和是炼油生产过程中的关键环节，直接影响成品油的质量和经济效益。传统的汽油调和优化方法往往依赖经验公式或局部搜索算法，难以在复杂的多目标约束条件下找到全局最优解。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化算法，具有全局搜索能力强、适应多目标优化等优势，为解决汽油调和生产中的非线性优化问题提供了新思路。本研究针对汽油调和过程中的辛烷值、蒸汽压、芳烃含量等多指标控制需求，建立精确的物性预测模型，设计基于实数编码的改进遗传算法，通过动态调整交叉概率、变异概率等参数，优化调和配方比例，在满足质量指标的前提下实现成本最小化或效益最大化。研究成果可为炼油企业优化调和工艺、降低生产成本提供理论依据和实用方法。