目前,微波技术已广泛运用到现代通信行业,微波电路的发展又是微波技术的重要代表,在微波计算机辅助设计(CAD)软件中,模型的建立已经做得相当成熟,但是其在后期优化方面还有很大的不足。对于微波电路而言,其电磁场往往都具有很高的复杂度,特别是电磁场中的多重极点问题,要解决电磁场中这些复杂而多变的问题,就必须要使用更为适用的优化算法。首先,本文研究了微波电路发展的历史,对几种微波电路优化方法进行了简单介绍,然后提出了现有微波CAD软件中优化功能的不足,根据遗传算法的优点,提出利用遗传优化算法对微波无源电路参数进行优化的方案。其次,对遗传算法的由来、特点、运算流程进行了重点介绍,特别是运算过程中每个步骤的具体实现技术进行了详细介绍,如编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子的选择问题等。然后给出了遗传算法中各种参数的设定经验。并介绍了采用不同参数对遗传算法运行效率的影响,从而帮助我们编写出效率更高的优化程序。然后,通过对遗传算法知识的学习,在MATLAB中编写出通用遗传算法,利用高频仿真软件HFSS可以通过宏命令调用外部程序的特性,将HFSS与MATLAB进行关联,HFSS主要构成适应度模块,MATLAB构成遗传运算模块。适应度模块负责对结构参数进行仿真计算,并将仿真结果返回给遗传运算模块。运算模块主要负责对参数进行编码、初始化和遗传操作。两者构成了一个循环嵌套,从而使遗传算法能够对微波无源电路进行优化。本文最后又利用优化程序对几种微波无源电路进行实例优化,得出遗传算法优化前后的回波损耗图(S参数)、遗传算法和HFSS分别优化后回波损耗对比图,从实验结果中可以看出,经遗传算法优化后的模型,其回波损耗值有了明显的减小,从而证明了本文中优化程序的有效性,然后从遗传算法和HFSS分别优化后回波损耗对比图中可以看出,遗传算法优化后的回波损耗值也小于HFSS优化后的回波损耗值,从而证明遗传算法对微波无源电路参数优化的优越性。