网络结构优化的目标函数：
网络结构优化问题是基于现有网架结构，在已知水平年电源及负荷需求下，并假定变电站的扩建或新建的时间、容量和地点都已确定，决定在规划期内何时何地架设多少回输电线路，以使得线路年费用最小。
这里采用考虑了贴现的线路建设投资费用和运行费用的最小年费用法，即。
城网优化遗传算法的计算过程：
首先输入原始数据；其中包括网络拓扑，即节点数、已有和待架线路数、各线路的首末节点号和线路的有关参数。
节点的发电出力及负荷，遗传算数本身所需参数，即群体大小、基因位数、最大遗传代数、变异率和计算适应函数时用到的有关参数等。
然后形成初始方案，接着计算适应值，进行遗传操作，最后输出计算结果。
适应函数的建立：
在编码方案选定以后，接着就是要确定适应函数以检测由特定位串所表示的规划方案的好坏程度，从而指引遗传操作的正常进行。
适应函数应该反映电网规划的目的和要求，即要使规划方案在满足正常运行要求和安全运行要求的情况下，使电网的建设和运行费用最小。建设费用和运行费用最小的目标函数，在考虑约束条件后的增广函数数学模型为。其中为方案的年费用，为惩罚因子，为方案的约束条件。
电网规划的目的是希望电网的建设和运行费用最小，为符合遗传算法最大值的特点，适应函数可表示为。其中的选取以保证为非负数为准。
而遗传算法则是在解码得到一个解之后才对适应函数进行计算评估的，因此对适应函数形式无任何限制，这充分显示了遗传算法的优越性。
由的表达式可知适应函数是一个非线性的、不连续和非凸的，这对于严格的数学规划方法是难以求解的。