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龙图腾网恭喜电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种结合遗传算法和材料分布法的混合优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115062541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210669058.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种结合遗传算法和材料分布法的混合优化方法是由杨雪松;王兰兰设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合遗传算法和材料分布法的混合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于微波电路和天线的混合优化方法，它将遗传算法与材料分布法结合起来，属于微波电路和天线优化技术领域,该方法包括：步骤1：采用两种嵌套网格对优化区域进行剖分，得到粗、细两种网格；步骤2：采用遗传算法对粗网格进行优化，得到比较简单的结构；步骤3：将简单结构的材料分布映射到细网格，采用材料分布法进行优化，得到最优的天线模型。该优化方法融合遗传算法和材料分布法的优势，收敛速度快，拓扑结构复杂，避免陷入较差的局部最优解。

本发明授权一种结合遗传算法和材料分布法的混合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种结合遗传算法和材料分布法的混合优化方法，其特征在于，包括有以下步骤：步骤1：创建微波电路或天线的初始模型，对需要优化的区域进行嵌套网格剖分，得到粗、细两种网格，通过对粗网格优化得到的材料密度分布可以完整映射与细网格的材料密度分布；步骤2：采用遗传算法对步骤1中的粗网格中的材料进行优化，得到比较简单的结构；步骤3：将步骤2中得到的简单结构的材料分布情况映射到步骤1中的细网格上，作为初始值，采用材料分布法对细网格中的材料进行优化，在粗网格分布中，步骤2中的简单结构属于全局最优的结构，对网格进行细化后，材料分布法可以使目标函数进一步降低；所述步骤3的具体实现方法为：步骤3.1：将步骤2得到粗网格材料最优分布映射到细网格上，作为材料分布法的初始变量值；步骤3.2：采用有限元方法和伴随敏感度分析方法得到优化变量的目标函数值和梯度值；步骤3.3：采用MMA算法生成新的优化变量值，MMA算法是一种梯度优化算法，可以实现大规模变量优化问题的快速收敛；步骤3.4：重复步骤3.2-3.3，直至算法收敛，得到材料分布法最优结果；步骤1采用天线模型为背馈的贴片天线，该天线的介质基板采用RogersRTduroid5880εr＝2.2，tanδ＝0.0009，介质基板上表面为边长Lg＝70mm的正方形，印刷有边长Lp＝60mm的辐射贴片，介质基板厚度h＝3mm，介质基板下表面为金属地，馈电端口位于天线的中心，优化频率为5.8GHz；该天线的优化区域为介质基板上表面的辐射贴片，首先采用正方形网格对优化区域进行剖分，网格边长为6mm，生成100个网格，在此基础上采用三角形网格对优化区域进行剖分，得到5442个网格，每个正方形网格对应几十个三角形网格；优化高增益线极化天线，目标函数为： 其中，fco为天线的主极化目标值，θ1为主极化的优化角度，fcx为天线的交叉极化目标值，θ2为交叉极化的优化角度，|S|为天线的S参数值，wii＝1,2,3为目标值的权重，wi0；正方向网格中的材料作为遗传算法的优化变量p1∈{0,1}，当网格中的材料为空气时，优化变量p1＝0；当网格中的材料为金属时，优化变量p1＝1，在遗传算法中，采用上下对称结构使优化变量减少为50个，每一代的种群规模为10，进行50次迭代，设置种群的交叉概率0.7，变异概率0.5。

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