本文首先介绍了遗传算法基本概念、基本算法以及不同编码方式和演化机制的遗传算法间的异同。第二部分在给出了类库的Use Case图后类比了三种不同的类库设计模式，重点讨论了本平台采用的面向算法模式的遗传算法类库。它将多种数据结构的遗传算法统一建模，实现了数据和算法分离，静态数据和动态数据分离，群体和个体分离，使得模型结构更加清晰化。之后给出了此类库的交互图和活动图。第三部分从功能模型、结构模型、动态模型和组件模型等不同角度给出了基于此类库建立的遗传算法平台的设计方案以及给出对所涉及关键问题的解决方案。最后一部分针对不同算法列举了几个典型的例子，对实际最优结果和平台演化最优结果作一比较。文章结束前简单陈述下类库和平台的后继工作。 本平台可用于对(非)线性规划、排序问题、数据回归等问题的求解。相比其他同类系统，它有如下特点：多种表示方法和演化机制；参数可调；统一的输入、输出界面；多种输出形式；输入、输出结果用数据库统一管理；为每种编码方式算法提供相应的例子。在设计上用UML，实现部分用C++。