锅炉燃烧优化是提高能源利用效率和减少污染物排放的重要手段。遗传算法作为一种智能优化方法，能够有效解决锅炉燃烧过程中的多目标优化问题。本研究通过建立锅炉燃烧模型，将燃烧效率、NOx排放等关键参数作为优化目标，利用遗传算法进行种群初始化、选择、交叉和变异操作，不断迭代寻找最优燃烧参数组合。实验结果表明，该方法能够显著提高锅炉热效率并降低污染物排放，为工业锅炉的智能化运行提供了可行的优化方案。