最適化基準を、遺伝的アルゴリズムにおける個体表現と遺伝的操作表現に反映し、これを組立事例に適用して性能評価することによって、以下に示す結論を得た。(1)エリート戦略については、最大評価値の個体よりも最小評価値の個体と比較交換する方が、局所解に収束せずにより良い解の探索ができる。(2)交叉方法については、順序交叉では早い世代で部品の並び順の偏りが生じて局所解に収束するが、部分一致交叉ではより良い解の探索ができる。(3)初期の世代では、全ての部品を組合せ操作対象とし、終期の世代では、個々の組立規格に関連する部品毎に組合せ操作するように、世代によって操作対象部品を変更していくことで効率的に準最適解が探索できる。準最適解探索手法を用いて選択組立シミュレータを作成し、選択組立問題に対する設計支援システムを開発した。組合せ最適化基準として、最小2乗和ミニマックス基準を取り上げ、部品特性(平均と分散が一致する場合、平均が異なる場合、分散が異なる場合)、ランダム組立率などの各々の条件において、モンテカルロ・シミュレーションを1万回実施し、その有効性を検証した。