针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题，以及将反问题转化为正向识别的最值问题，采用自适应算法和非线性规划对遗传算法（genetic algorithm， 简称GA）进行改进，将改进后的混合算法用于求解最值问题，得到动载荷参数。首先，建立频域识别模型，把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数；其次，将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数；最后，进行简支梁动载荷识别的仿真和实验，对比了正向识别和逆系统法，讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明：正向识别避免了矩阵求逆病态问题；相比遗传算法和自适应遗传算法，所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数，且抗噪性更强。