目前科学技术己进入多学科相互交叉、相互渗透、相互影响的时代。这一点在计算机科学领域表现的尤其突出。自适应信号处理是研究一类结构可变或可调的系统,它通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。演化算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法,具有很强的鲁棒性,目前越来越多的运用于优化领域。信号处理中的许多问题其实都可以归结为最优化问题。本论文在研究自适应理论的基础上,对几种重要的自适应算法以及滤波器的结构和阵列天线的模型进行了理论分析,并研究了演化算法在自适应信号处理技术中的应用,通过实验仿真完成了滤波器的设计和天线阵列的优化。主要内容和创新点归纳如下:1、提出了将具有较强寻优能力的演化算法应用于通信中的自适应信号处理,研究了自适应信号处理中的滤波器和阵列天线的优化设计问题,重点分析了它们的优化设计方法。并通过实验仿真了传统的演化算法用于数字滤波器的设计和阵列天线的优化。2、提出了一种改进的自适应遗传算法,通过非线性函数对交叉概率和变异概率进行非线性自适应调整,使交叉概率和变异概率在进化过程中根据种群的实际情况,不同的进化阶段取不同的参数,随机调整大小。当种群趋于收敛时,减小交叉概率、增大变异概率,以保持种群的多样性,避免“早熟”;当种群个体发散时,增大交叉概率、减小变异概率,使种群趋于收敛,增加算法的收敛速度和稳定性能。通过测试函数对比分析了改进的自适应遗传算法和基本的自适应遗传算法的性能优劣。3、提出了将改进的自适应遗传算法应用于自适应信号处理领域,通过实验仿真了该算法应用于滤波器设计和阵列天线优化,并与传统的演化算法在这两个领域的应用做了对比,给出了该算法的优越性说明。