由于天线是各种通信系统的关键部件之一，因此人们对天线性能的要求也越来越高。传统的采用人工的天线设计方法不仅十分费时，而且设计出来的天线往往结构也过于简单。传统的天线设计方法需要射频工程师首先构造出接近最终天线设计方案的天线原型。这要求射频工程师掌握大量的天线设计知识。然而，由于演化算法是从许多随机的天线设计方案开始，因此不需要事先由人工给出天线原型。因为演化算法不需要大量的与优化问题相关的背景知识，而且具有较强的鲁棒性，能够在巨大的设计空间中搜索，不易陷入局部最优，因此将演化算法应用于天线自动优化设计中具有广阔的前景。　　 2003年NASA的一个研究小组应用演化算法成功设计出一款X波段的天线，后来该天线被成功地应用于NASA的ST5(NASA's Space Technology5)太空任务中。然而，他们并没有过多地关注演化算法的效率。因此，在我们的研究工作中，给予了演化算法的效率更多的关注。首先，我们借用Pareto占优的概念来处理约束，然后再通过规范化的方法来平衡多个约束和目标，接着将这些规范后的违反约束的程度及目标函数值分别累乘，最后依据这些累乘的结果，进行个体优劣的比较。然后，我们用CEC2006中的24个约束优化问题作为测试问题，详细考察了该算法的性能。实验表明，在这些测试问题上，我们提出的算法的性能要好于另一种已知的高效算法的性能，或与其相当。最后，本文以ST5卫星天线设计问题作为现实世界的测试问题，以进一步考察该算法解决天线设计问题的能力。仿真结果令人振奋。本文提出的算法不仅简便、直观、高效，而且能减少约束及目标函数中的参数的数目，从而减少了通过多次实验确定算法参数的次数，算法更加易于使用。未来的工作中，将会考虑将该算法用于真实的卫星天线设计中。