桥式起重机作为企业生产中不可或缺的起重设备，应用极其广泛。传统的起重机设计方法偏于保守，导致金属结构部分体积大、自重大，资源极度浪费。因此，在保证实际工况的前提下，用智能算法对起重机结构进行优化设计，使得起重机能够向体积小、自重轻、结构紧凑转变，对国内起重机行业的发展具有重大意义。主梁作为金属结构部分重要部件，对其进行优化设计首当其冲。人工鱼群算法作为一种全局性优化算法，受到越来越多的学者关注。但随着研究的深入，算法在实际应用过程中不可避免的暴露出一些缺陷。本文通过分析人工鱼群算法，针对其搜索盲目性大、容易陷入局部极值、搜索后期区域平坦收敛速度慢等不足之处，提出了一种改进的人工鱼群算法。将遗传算法中的交叉与变异算子融入其中，分别引入全局最优算子、自适应概念以及反馈行为对其进行改进，以实时增加优化过程中种群多样性，增强算法跳出局部极值的能力，同时增加了寻优的精度，改善了搜索后期区域的平坦性，提高了收敛速度。本文以桥式起重机主梁为工程实例，建立主梁优化数学模型，利用改进后的人工鱼群算法优化主梁截面尺寸，通过不同参数对比确定一组优化参数，将优化结果和基本人工鱼群算法的优化结果进行比较分析。最终利用Ansys软件对优化后的主梁模型进行仿真分析，结果表明，改进算法优化后的主梁模型较基本算法优化模型、原始主梁模型相比，减重效果明显，并验证了优化结果的可行性。