专利摘要显示，本发明涉及电缆实验技术领域，公开了一种基于遗传算法的电缆耐扭转实验方法，步骤包括：采集原始数据集并进行标注，收集所有材料组合；训练耐扭转预测模型，初始话材料组合生成初始群体；对每种材料组合进行性能预测，计算适应度值，判断是否达到迭代次数或者适应度满足条件；将新生成的子代个体加入到群体中，继续进行性能预测，循环直至输出最佳的组合配比；输出最佳组合配比之后，触发迭代模型进行前述技术流程循环。本方案引入机器学习作为适应度函数，提高了算法的精确度和效率，遗传算法结合启发式交叉和变异操作，有助于更好地进行全局搜索，避免陷入局部最优解，同时采用遗传算法自动搜索最佳材料组合，减少了人工试错的时间和成本。