南京大学在国内率先将遗传算法应用于微波吸收材料的优化设计，自主开发了以GA为基础的优化设计软件，供有关国防科研院所使用，取得了很大成功。在课题组前人工作的基础上，深入研究并扩展了遗传算法在电磁学中的应用。几项工作和成果如下： 1.在简单遗传算法的基础上，对适应度函数预加权策略、最佳个体保留策略、参数跟踪策略、动态搜索域设计、小生境技术，微基因算法等作了研究和发展，拓展了遗传算法的应用范围。 2.天线罩是现代雷达经常使用的装备。它最重要的性能是其透波率。论文中就如何提高雷达天线罩的工作带宽，尤其是在斜入射情况下的透波性能作了研究：推导了天线罩透波强度计算公式，对天线罩的优化设计作了深入探讨，并作了仿真计算。用目前常见的7种可选材料通过GA算法进行了优化，得到的最佳组合，在0～30°入射角的范围内，在整个频段上都可以维持近90％的透射率。这种提高有很强的实用价值。 3.武器装备的RCS减缩(或者称之为隐身技术)在当今高科技战争中具有举足轻重的作用。无论是采用涂复型吸波材料或结构型吸波材料，都牵涉到多因素优化问题，这正是GA所长。为了实现宽(工作频带宽)、薄(厚度薄)、轻(重量轻)、强(强度高)的战术要求，通常可以利用GA算法使用不同频率特性材料的搭配的多层结构。我们创造了一种按照需求频率特性对适应度函数预加权的算法，实验样板的测试结果与需求极为吻合，使同行专家十分惊奇。通过对分层材料的选择和厚度进行优化，可以得到最佳结构分配，充分发挥已有吸收剂的潜能。 4.作者发现，分层设计有其局限性，这是由于在各层材料之间所传播的电磁波的相位和幅度相互影响、相互依赖，在多数情况下，这种相互依赖使每种材料不能最佳的发挥自身的优良性能。因此，又研究了另一种微波吸波材料的优化设计方法——分块设计方法来尝试使得每种材料都能发挥自身的最佳性能。在分块设计中，为了能够独立的控制每一种材料反射电磁波的相位和幅度，然后按面积加权计算合成反射，采用合理近似，用GA算法对材料种类及其厚度进行了优化。 5.对天线阵使用的短匹配负载的优化设计作了研究。为了减轻匹配负载重量，增加工作带宽，可以选用部分填充波导结构，用全波分析的场匹配法求反射系数。部分充填波导传播常数的求解涉及到复杂的超越方程求根的问题，由于复函数导数的复杂性，采用通常的求根公式方法往往不能成功。尝试运用了全局优化的遗传算法并结合参数跟踪策略，成功实现了不同填充厚度情况下特征根的精确求解。该方法是结合了遗传算法的强大功能和参数跟踪策略中的搜索域压缩与位移功能而形成的一种新算法。 6.解决了损耗性磁性介质部分充填波导T型结构短负载反射系数的求解与优化设计。将开发的计算程序的理论计算结果和ANSOFT的HFSS的计算结果以及实际测量结果进行比较，在材料参数测试误差范围内，三者符合得很好。 7.在成功求解部分填充波导的传播常数的过程中，发现对于磁损耗物质的部分填充波导，其传播常数随充填厚度的变化规律比电介质充填情形远为复杂。除了传播常数复平面上的轨迹变化剧烈以外，在某些较低充填厚度和较高模式下，会出现负相速的情形，与近年来热门的人工左手材料性质极其类似。这对左手波人工材料的研究有参考价值。