内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。 适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。 使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。 其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

运用遗传算法，对天线的庞斑进行优化，得到最佳的线性阵列的分布

遗传算法应用于微带天线优化，许博，李秀萍，文章主要描述了使用遗传算法对矩形微带天线进行优化设计，在优化过程中，采用贴片开槽结合遗传算法来进行。文中先后介绍了遗传算

基于遗传算法的光学天线优化,遗传算法与工程优化源码.zip

利用MATLAB与comsol相结合，采用遗传算法优化光学天线阵列

基于粒子群算法的高斯过程建模对GPS天线优化设计研究.pdf

用粒子群优化算法优化阵列天线的副瓣