近年来出现的遗传算法是一种基于概率的优秀的优化方法.遗传算法的操作对象是种群,而不是单个个体,具有隐含的高度并行性.它的基本过程是:首先用随机的方法生成初始种群,然后计算种群中每个染色体的适值,根据适值的大小确定每个染色体选择概率,第三用选择出来的染色体进行交叉与变异,并将经过交叉与变异所产生的新的染色体代替原来中适值低的染色体,从而形成新种群,至此完成了一次新陈代谢,按照这个过程不断地循环往复,直到得到满意的问题解或达到了设定的终止条件.遗传算法现在已被引入到微带天线设计与综合领域,用以指导微带天线的综合与优化.论文针对这些情况和问题进行了仔细的研究与详细的论述.论文的第二章详细地论述了遗传算法的基本思想、概念与原理,并用MathCAD语言实现了一个通用的遗传算法程序.论文从理论与实际应用两个方面阐述了遗传算法的理论基础、数学本质、实现途径与方法.在论文的第三章中,概述了微带天线数值分析方法,包括谱域法,时域有限差分法,以及混合位积分方程法(MPIE),重点是混合位积分方程法.详细论述了积分方程的建立,基函数的选取,位格林函数的推导,以及相关的积分技术.第四章论述了遗传算法与混合位积分方程法相结合优化微带天线的方法与过程.用遗传算法优化微带天线的一个关键之处就是缩短染色体的评估时间.在该论文中采用了"母矩阵"技术,大大地缩短了实现算法所需要的时间.所谓"母矩阵"就是指一个原始的阻抗矩阵,它对应于未经优化与综合的微带天线.随后经遗传运算所产生的微带天线所对应的阻抗矩阵都可以用简单的方法直接由最初的阻抗矩阵得到.因此最初的原始矩阵被称为"母矩阵".在该章的第二部分,详细论述了各种缝隙加载的微带天线的设计方法.在文中,作者把缝隙加载的微带天线的优化与综合分成三种,即1)限定缝隙的形状,优化缝隙的位置;2)限定缝隙的位置,优化缝隙的形状;3)优化缝隙的形状与位置.并就这三种情形论述了其优化方法与实现过程.在进行了大量的研究工作的基础上,论文提出了这种宽频带微带天线的设计过程与方法.该设计方法并不要求使用繁琐而复杂的数值计算技术,它是一个非常简单而又非常实用的设计技术.