基因演算法的介紹
基因演算法或称为遗传演算法(Genetic Algorithm,GA)是最佳化工程计算常用的一种演算方法，基因演算法源自於自然界中”物竞天择，适者生存”的特性，模拟生物间的竞争，幸存者得以繁衍下一代的观念，应用在最佳化工程计算时，以随机方式同时产生多组解，较佳的解被留下运算，如此多次叠代即可算出最佳解。基因演算法跟一般最佳化方法所不同之处，主要是在基因演算法的运算是参数经过编码的位元字串上，而非参数本身，所以在搜寻分析上不受参数连续性的限制。基因演算法采用随机多点同时搜寻的方式如：复制(Reproduction)、交配(Crossover)、突变(Mutation)，其最大的优点是当在寻优化的过程中，可以避免陷入局部最佳点(次佳点)，因此它找到全域最佳点的机会是蛮大的。这主要是突变所致。另一点要提的是遗传演算法不一定每次都能找到最佳解，但总能在最佳解的附近出现，而不像其他方法，大部份的机会都会落在次佳点，因此执行此演算法要执行多次。这几年来，由於无线业的发达，例如：手机、无线网路…等。而微带天线它具有体积小、重量轻、成本低和制造容易等优点，所以它非常适合运用在无线通讯系统中。但是在天线设计中有很多变数会去影响到它的效能，因此要找到一个最佳化的天线就变成一项高难度的工作了。早期的天线设计对於这些参数并未使用任何的最佳化工具，他们最常使用的方法是相当耗时也是最基本的错误尝试法，目的是为了得到一组好的解。但是近年来，基因演算法运用在微带天线的设计效果已被证实，是有优过於错误尝试法，但是成效的好坏还是取决於基因演算法。基因演算法是进化计算(Evolutionary computation)最早成形的一支，也是理论发展重要的一支。有监於基因演算法应用广泛，值得介绍给工程学家。
基因演算法 最佳化 进化计算 随机多点搜寻 微带天线
周鵬程 周宇辰 董維倫
大葉大學 電機工程系
国内会议
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2009-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）