针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题，提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（IndividualAdvantagesGeneticAlgorithm，IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性，在保持算法全局收敛性的同时，增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子，提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子，提高种群优势个体的多样性，有效改善了进化后期收敛速度慢的问题；与已有同类算法相比，平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时，进一步提高了收敛速度和精度。