遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，在解决复杂优化问题中表现出强大的能力。交叉操作作为遗传算法的核心算子之一，直接影响算法的全局搜索能力和收敛性能。本文围绕遗传算法中的交叉操作展开研究，首先分析单点交叉、多点交叉、均匀交叉等传统交叉算子的特点及其适用范围，探讨交叉概率对算法性能的影响机制。在此基础上，针对传统交叉算子易陷入局部最优的问题，提出一种改进的自适应交叉策略，通过动态调整交叉概率和交叉方式平衡算法的全局探索和局部开发能力。进一步结合路径规划、参数优化等典型应用场景，验证所提方法的有效性和鲁棒性。研究成果为遗传算法在实际工程问题中的应用提供了理论支撑和技术参考。