谐振式微波传感器因其测量精度高、检测速度快、成本低、无创等特点,在各种工业传感应用中受到了广泛的关注并迅速发展。本论文致力于探索传感器的灵敏度潜力,提出了一系列用于谐振结构的自动优化设计方法。在第一部分中实现了两种用于微波传感器微流通道的自动优化设计方法。由于微流通道对传感器的性能起着至关重要的作用,因此以提高传感器灵敏度为目标,提出了两种用于微流通道优化的启发式算法,即改进的粒子-蚁群优化算法和改进狼群算法。开发的优化程序可以显著提高原始设计的传感器灵敏度。制作并测试了几种优化后的传感器,均表现出良好的恢复液体性质的能力。当微流通道中注入纯水时,基于经典CSRR的传感器的灵敏度为0.308%,优化后的传感器获得了0.55%的高灵敏度值,即优化后传感器灵敏度提高了78.6%。所开发的方法也被用于其他设计,如基于串联LC的传感器,其灵敏度可提高约50%。结果表明,开发的方法对微波微流体传感器的优化设计具有良好的自动优化能力和通用性。为了进一步证实算法的通用性,在第二部分中实现了一种用于差分微波传感器微流通道的自动优化设计方法,以提高其灵敏度。设计了两个相同的微流通道用于差分测量,一个通道注入纯水用作参考,另一个用于表征注入的液体样品。利用所开发的混沌粒子蚁群算法,对通道路径以及若干个几何参数进行了自动优化。制作并用甘油-水溶液和乙醇-水溶液测试了一个优化后的传感器,利用矢量网络分析仪记录了两个端口的反射系数以计算叉模反射系数。测量到的每单位相对介电常数5.001 d B的高灵敏度验证了优化方法在差分传感器优化设计中的有效性和可行性。考虑到以上算法求解维度数的局限性,在第三部分中实现了一种用于微波传感器谐振结构的自动优化设计方法。整个谐振结构的设计被抽象为一个决策模型,采用基于联合仿真的深度确定性策略梯度算法实现自动优化设计。智能体的动作策略被分解为针对像素化谐振结构的多个调整动作,最后输出优化后的谐振结构。为了评估所提出策略的性能,制作并测试了两个优化后的传感器。将纯水注入微流控通道时,基于互补裂环谐振器的原始传感器的灵敏度为0.522%,而优化后的传感器的灵敏度分别为0.666%和0.805%,这意味着基于深度确定性策略梯度的智能体可以有效地探索优化策略。总之,本论文基于机器学习实现了一系列优化算法,针对微波传感器的谐振结构进行自动优化设计,可有效提高传感器的灵敏度性能。