遗传算法由于其在解决非线性、大空间、全局寻优、组合优化等复杂问题方面所具有的独特优势，得到了国内外学者的广泛关注，并在电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等众多领域得到了成功的应用。本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数说明，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列的综合方向图理论知识，并通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵和稀布布阵，达到减少天线阵元，大幅降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法和阵列天线的深入理解和掌握。
本书可供相关领域的科研人员学习参考，也可作为高等院校高年级本科生和研究生的学习用书。其中，遗传算法相关内容适用于电子、通信、计算机、自动化、信号处理和模式识别等专业，阵列天线相关内容适用于雷达、通信电子系统、智能天线等领域。
本书的实例程序可从华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载，或通过与本书责任编辑（zhangls@phei.com.cn）联系获取。

第1章 概述
1.1 遗传算法
1.2 阵列天线
1.2.1 阵列天线
1.2.2 稀布阵天线
1.3 主要内容安排
参考文献
第2章 遗传算法基础
2.1 遗传算法简介
2.2 遗传算法的生物学基础
2.3 遗传算法的理论基础
2.3.1 模式定理
2.3.2 积木块假设
2.4 遗传算法的特点
2.5 主要应用领域
参考文献
第3章 遗传算法原理与实现
3.1 遗传算法的基本概念
3.2 遗传算法的基本算子
3.3 标准遗传算法
3.4 遗传算法的改进方向
3.5 遗传算法流程
3.6 关键参数说明
3.7 MATLAB仿真实例
参考文献
第4章 遗传算法在稀布直线阵列中的应用
4.1 引言
4.1.1 方向图乘积原理
4.1.2 任意阵列的方向图函数
4.2 均匀直线阵列
4.2.1 直线阵列方向图函数
4.2.2 MATLAB仿真实例
4.3 稀疏直线阵列
4.3.1 优化模型
4.3.2 稀疏算法流程
4.3.3 MATLAB仿真实例
4.4 带约束的稀疏直线阵列
4.4.1 优化模型
4.4.2 带约束的稀疏算法流程
4.4.3 MATLAB仿真实例
4.5 稀布直线阵列
4.5.1 优化模型
4.5.2 稀布算法流程
4.5.3 MATLAB仿真实例
参考文献
第5章 遗传算法在稀布平面阵列中的应用
5.1 引言
5.2 均匀平面阵列
5.2.1 平面阵列方向图函数
5.2.2 MATLAB仿真实例
5.3 稀疏平面阵列
5.3.1 优化模型
5.3.2 稀疏算法流程
5.3.3 MATLAB仿真实例
5.4 带约束的稀疏平面阵列
5.4.1 优化模型
5.4.2 带约束的稀疏算法流程
5.4.3 MATLAB仿真实例
5.5 稀布平面阵列
5.5.1 优化模型
5.5.2 稀布算法流程
5.5.3 MATLAB仿真实例
参考文献
第6章 遗传算法在稀布圆形阵列中的应用
6.1 引言
6.2 均匀圆形阵列
6.2.1 圆形阵列方向图函数
6.2.2 MATLAB仿真实例
6.3 稀疏圆形阵列
6.3.1 优化模型
6.3.2 稀疏算法流程
6.3.3 MATLAB仿真实例
6.4 稀布圆形阵列
6.4.1 优化模型
6.4.2 稀布算法流程
6.4.3 MATLAB仿真实例
参考文献
第7章 遗传算法在稀布圆柱阵列中的应用
7.1 引言
7.2 均匀圆柱阵列
7.2.1 圆柱阵列方向图函数
7.2.2 MATLAB仿真实例
7.3 稀疏圆柱阵列
7.3.1 优化模型
7.3.2 稀疏算法流程
7.3.3 MATLAB仿真实例
7.4 稀布圆柱阵列
7.4.1 优化模型
7.4.2 稀布算法流程
7.4.3 MATLAB仿真实例
参考文献
附录A MATLAB常用命令及函数
A.1 常用指令
A.2 运算符号与特殊字符
A.3 程序语言设计
A.4 基本矩阵和矩阵操作
A.5 基本数学函数
A.6 特殊函数
A.7 矩阵函数与数值代数
A.8 数据分析和傅里叶变换
A.9 插值与多项式
A.10 稀疏矩阵
A.11 二维图形
A.12 三维图形
A.13 特殊图形
A.14 图形句柄
A.15 字符串函数
A.16 文件输入/输出
A.17 日期和时间函数
A.18 数据类型和结构