基于状态空间模型遗传算法（GABS）是一种新型实数编码进化算法, 在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型, 从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的. 基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS（MGABS）,改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性, 而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性. 最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法, 为算法在工程中的应用提供了理论依据
