钢管砼结构具有诸多优点，且能够适应当代建筑向着大跨、高耸、重载等方向发展的需要，逐渐成为高层建筑、大跨度结构、地下结构的主要结构形式之一，具有十分广阔的发展前景，得到了国内外学者的广泛认可。然而目前针对钢管砼结构的研究多聚焦于理论计算和材料的基本性能等方面，对于其结构设计优化方面的例子并不常见，为了能够适应节能省地型建筑的要求，同时避免材料等的浪费，采取一定措施，对钢管混凝土框架结构设计进行优化是十分有必要的。这使得国内外工程人员致力于寻求合理的优化设计方法，以此来提高此类建筑架构的经济效益。　　本文针对钢管砼框架，采用固体力学中的弹塑性理论对其进行计算分析，其中，截面模量选用组合剪切和抗弯模量，利用ABAQUS建立有限元分析模型，得到该框架结构在承受压力下较为精确的内力。针对QPSO算法在复杂环境中单个粒子搜索能力较弱的不足，引入ACO算法中的信息素机制，得到改进的量子粒子群优化算法，将新算法应用到钢管砼框架结构的优化中，以经济性最低为目标函数，建立优化模型。使用MATLAB软件编制钢管混凝土构件的优化程序，通过文章选用的实例进行构件、框架体系的优化计算，通过将优化结果与原数据进行内力、经济等方面的对比，可以发现，在构件与框架的极限承载力相差不大，且都满足规范要求的情况下，改进后的QPSO算法适用于钢管混凝土框架结构设计的优化。　　本文是将群体性智能算法应用到钢管混凝土框架结构的优化设计当中，对此类结构设计的优化和经济的节约具有一定的意义，并为其他类型建筑结构的优化提供了一定参考。