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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，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。

目    录　
第1章  概述	（1）
　　1.1  遗传算法	（1）
　　1.2  阵列天线	（2）
　　1.2.1  阵列天线	（2）
　　1.2.2  稀布阵天线	（2）
　　1.3  主要内容安排	（3）
　　参考文献	（3）
第2章  遗传算法基础	（5）
　　2.1  遗传算法简介	（5）
　　2.2  遗传算法的生物学基础	（6）
　　2.3  遗传算法的理论基础	（7）
　　2.3.1  模式定理	（7）
　　2.3.2  积木块假设	（8）
　　2.4  遗传算法的特点	（8）
　　2.5  主要应用领域	（9）
　　参考文献	（11）
第3章  遗传算法原理与实现	（13）
　　3.1  遗传算法的基本概念	（13）
　　3.2  遗传算法的基本算子	（15）
　　3.3  标准遗传算法	（16）
　　3.4  遗传算法的改进方向	（17）
　　3.5  遗传算法流程	（17）
　　3.6  关键参数说明	（19）
　　3.7  MATLAB仿真实例	（20）
　　参考文献	（37）
第4章  遗传算法在稀布直线阵列中的应用	（39）
　　4.1  引言	（39）
　　4.1.1  方向图乘积原理	（39）
　　4.1.2  任意阵列的方向图函数	（40）
　　4.2  均匀直线阵列	（42）
　　4.2.1  直线阵列方向图函数	（42）
　　4.2.2  MATLAB仿真实例	（43）
　　4.3  稀疏直线阵列	（45）
　　4.3.1  优化模型	（45）
　　4.3.2  稀疏算法流程	（46）
　　4.3.3  MATLAB仿真实例	（48）
　　4.4  带约束的稀疏直线阵列	（54）
　　4.4.1  优化模型	（54）
　　4.4.2  带约束的稀疏算法流程	（55）
　　4.4.3  MATLAB仿真实例	（57）
　　4.5  稀布直线阵列	（64）
　　4.5.1  优化模型	（64）
　　4.5.2  稀布算法流程	（65）
　　4.5.3  MATLAB仿真实例	（68）
　　参考文献	（74）
第5章  遗传算法在稀布平面阵列中的应用	（75）
　　5.1  引言	（75）
　　5.2  均匀平面阵列	（76）
　　5.2.1  平面阵列方向图函数	（76）
　　5.2.2  MATLAB仿真实例	（80）
　　5.3  稀疏平面阵列	（83）
　　5.3.1  优化模型	（83）
　　5.3.2  稀疏算法流程	（84）
　　5.3.3  MATLAB仿真实例	（86）
　　5.4  带约束的稀疏平面阵列	（95）
　　5.4.1  优化模型	（96）
　　5.4.2  带约束的稀疏算法流程	（97）
　　5.4.3  MATLAB仿真实例	（100）
　　5.5  稀布平面阵列	（110）
　　5.5.1  优化模型	（110）
　　5.5.2  稀布算法流程	（112）
　　5.5.3  MATLAB仿真实例	（116）
　　参考文献	（134）
第6章  遗传算法在稀布圆形阵列中的应用	（135）
　　6.1  引言	（135）
　　6.2  均匀圆形阵列	（136）
　　6.2.1  圆形阵列方向图函数	（136）
　　6.2.2  MATLAB仿真实例	（137）
　　6.3  稀疏圆形阵列	（140）
　　6.3.1  优化模型	（140）
　　6.3.2  稀疏算法流程	（141）
　　6.3.3  MATLAB仿真实例	（143）
　　6.4  稀布圆形阵列	（150）
　　6.4.1  优化模型	（150）
　　6.4.2  稀布算法流程	（152）
　　6.4.3  MATLAB仿真实例	（155）
　　参考文献	（162）
第7章  遗传算法在稀布圆柱阵列中的应用	（163）
　　7.1  引言	（163）
　　7.2  均匀圆柱阵列	（164）
　　7.2.1  圆柱阵列方向图函数	（164）
　　7.2.2  MATLAB仿真实例	（166）
　　7.3  稀疏圆柱阵列	（169）
　　7.3.1  优化模型	（169）
　　7.3.2  稀疏算法流程	（170）
　　7.3.3  MATLAB仿真实例	（172）
　　7.4  稀布圆柱阵列	（182）
　　7.4.1  优化模型	（182）
　　7.4.2  稀布算法流程	（184）
　　7.4.3  MATLAB仿真实例	（187）
　　参考文献	（197）
附录A  MATLAB常用命令及函数	（199）
　　A.1  常用指令	（199）
　　A.2  运算符号与特殊字符	（201）
　　A.3  程序语言设计	（202）
　　A.4  基本矩阵和矩阵操作	（204）
　　A.5  基本数学函数	（206）
　　A.6  特殊函数	（207）
　　A.7  矩阵函数与数值代数	（208）
　　A.8  数据分析和傅里叶变换	（210）
　　A.9  插值与多项式	（211）
　　A.10  稀疏矩阵	（212）
　　A.11  二维图形	（213）
　　A.12  三维图形	（214）
　　A.13  特殊图形	（215）
　　A.14  图形句柄	（216）
　　A.15  字符串函数	（216）
　　A.16  文件输入/输出	（217）
　　A.17  日期和时间函数	（217）
　　A.18  数据类型和结构	（218）

前    言
　　遗传算法（Genetic Algorithm）由于其在解决大空间、非线性、组合优化和全局寻优等复杂问题方面所具有的独特优势，受到了国内外学者的广泛关注；该算法在电子、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。目前，关于遗传算法的专著不多，大致可分为两类：一类是介绍遗传算法的理论知识和应用，没有实现程序；另一类是智能优化算法书籍中的某一章节，或者基于Sheffield、GAOT工具箱的实现。
　　在雷达和通信电子系统中，为了使天线具有高增益、窄波束、低旁瓣等特性，广泛采用阵列天线。为了保证天线波束在可视区内不出现栅瓣，均匀天线阵列的相邻阵元间距不能大于半倍波长。因此，当要求天线阵列具有高增益、高分辨率时，阵列孔径长度必须很大，均匀间隔布阵就需要相当多的天线阵元，这会使得天馈系统的造价十分昂贵。采用非均匀间隔的稀布阵列天线能够大量节省成本，因而成为一个研究热点。广义上的稀布阵列天线是指阵元不等间隔排列的天线阵列，又分为阵元间隔为某一数值整数倍的稀疏阵列和阵元间隔为任意数值的稀布阵列。目前，介绍阵列天线稀疏、稀布方法的论文很多，但相关专业书籍迄今尚未见到。
　　本书首先介绍遗传算法的来源、原理、算法流程和关键参数，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍阵列天线综合方向图的理论知识，再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、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。书中所有程序都是基于MATLAB基本语句实现的，便于读者的理解和针对具体问题的改进。本书具体内容如下：
　　第1章为概述，综合介绍遗传算法的来源、原理和特点，以及阵列天线和稀布阵天线的基础理论知识；
　　第2、3章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MATLAB仿真实例；
　　第4～7章分别介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列综合方向图的理论知识，以及这些天线阵列的优化模型、稀疏布阵/稀布布阵算法流程和MATLAB仿真实例。
　　本书第1版出版发行2年多来，得到广大读者的厚爱，同时收到许多读者的来信，他们提出了很多中肯的意见和建议。此外，新版本的MATLAB软件对一些MATLAB函数做了更新或替换。为此，在第1版的基础上进行一次全面的修订完善，对MATLAB版本进行更新，并增加部分仿真实例。
　　为了便于读者的学习和参考，第2版将书中的实例程序上传到华信教育资源网（https://www.hxedu.com.cn/）上供读者免费下载；读者也可以通过与本书责任编辑（zhangls@phei.com.cn）联系获取。
　　本书由包子阳、余继周合著。在编写过程中，得到了北京无线电测量研究所科技委、总体部、研发中心、档信中心、工会以及航天科工二院“创客银行”项目的支持和帮助，电子工业出版社相关编辑为本书的出版付出了辛勤劳动，在此表示衷心感谢。
　　由于著者水平有限，书中难免有不足之处，诚挚希望各位专家和读者批评指正。联系方式：bao_ziyang@163.com。
　　　　
　　著  者   
　　2019年8月

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基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用（第2版）