基于我国航天技术的发展,迫切需要能够自适应太空复杂环境的硬件,包括天线。然而,传统的天线设计方法,需要丰富的设计经验、繁杂的验证方法和多种辅助测试工具,才能解决天线匹配、天线耦合灵敏度、器件参数一致性等诸多问题,设计实现周期较为漫长,一旦更改需求将会加大设计的难度与周期。因此,天线自动化设计已经成为现代天线研究的一个新的热点。　　 天线设计问题是一个高度非线性,超多目标函数的电磁优化问题。　　 自90年代以来,已经有许多学者,在利用演化算法进行天线自动优化设计方面,进行了广泛地研究,包括线天线,阵列天线,螺旋天线等。还有一些演化天线,如X波段,S波段及鱼刺形天线等的外形古怪且不规则,是传统的采用人工设计方法难以构造出来。　　 许多学者,从90年代初期便开始尝试利用演化算法进行天线的自动优化设计。尤其是在2003年,美国航空航天局(NASA)的一个研究小组,采用分支遗传算法(branching GA),为空间技术5飞船(NASA’s Space Technology5 spacecraft),设计了X波段演化天线。该演化天线已于2006年03月22日全06月30日,成功地应用于ST5飞船上,成为首个真正应用于太空领域的演化硬件。然而,NASA的研究小组没有过多的考虑演化算法的效率,而且在他们的目标函数中,引入了许多的参数,需要耗费大量的时间来调整这些参数,以演化出满足ST5计划的演化天线。因此,在我们的研究工作中,对演化算法的效率给予了更多的关注。我们采用的演化算法,只有为数不多的几个参数需要通过反复实验来确定。　　 同其它的许多现实世界优化问题一样,天线的优化设计问题也涉及到许多不等式及等式约束,属于约束优化问题。目前,已经有许多用来求解约束优化问题的方法,其中演化算法由于其简单及易于实现的特点,成为广泛采用的解决此类问题的方法。　　 在我们的研究中,我们把各类天线优化作为一个天线问题求解库,将用于求解天线问题是演化算法集成为算法库,然后设计一款软件作为平台来进行演化天线设计。另外,通过调用Matlab对演化天线结果进行仿真分析,从而判断优化结果的优劣。　　 本文主要研究演化天线过程的可视化,并对天线演化结果进行仿真分析。