8.6850DW2(W—+—2+0.94D 兀k2D4W兀 D DW/+094 丿/2D4DD1++——.W 兀(2Dt丫 In——一(1实验六遗传算法与优化设计一、实验目的1 了解遗传算法的基本原理和基本操作（选择、交叉、变异）；2.学习使用中的遗传算法工具箱来解决优化设计问题；二、实验原理及遗传算法工具箱介绍一个优化设计例子图 1 所示是用于传输微波信号的微带线（电极）的横截面结构示意图，上下两根黑条分别代表上电极和下电极，一般下电极接地，上电极接输入信号，电极之间是介质（如空气，陶瓷等）。微带电极的结构参数如图所示，W、t 分别是上电极的宽度和厚度，D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时，由于趋肤效应，微带线中的电流集中在电极的表面，会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论，高频工作状态下（假定信号频率1GHz）,电极的欧姆损耗可以写成（简单起见，不考虑电极厚度造成电极宽度的增加）：图 1 微带线横截面结构以及场分布示意图其中 R=冲兀为金属的表面电阻率，p 为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗,S、0通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小，这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有 3 个：W、D、t，它们组成决策向量[W,D,t]T，待优化函数 a（W,D,t）称为目标函数上述优化设计问题可以抽象为数学描述：minf（X）
