将人工智能领域的演化算法应用于天线的优化设计中，可以有效提高微带天线设计的效率和性能，是现代天线设计和优化的一个发展趋势，具有重要的理论意义和应用前景。论文概述了微带天线和可重构天线理论，结合遗传算法、高频电磁仿真软件与矩阵实验室应用程序编程接口（HFSS-MATLAB-API）和HFSS，设计了一套微带天线优化方案。叙述了优化步骤，讨论了基因串的定义、每代个体适应度值的计算、适应度函数的设计和优化、遗传策略问题。基于该方案编写了一套优化程序。微带开窗天线经过优化后带宽达到10%左右，E型微带天线优化之后达到了34.5%，实现了超宽带的设计要求。频率可重构微带天线经过优化之后可动态地工作在L波段、S波段和X波段，辐射方向图覆盖了上半空间。单频PIFA天线在工作频段处优化出精美的尺寸，在单频的基础上优化出双频的效果，两个谐振频率分别为1.79GHz和2.44GHz，与目标值1.8GHz、2.4GHz基本一致。通过这些实例证明了优化方案的有效性和可行性。最后，利用BP（Back Propagation）神经网络工具箱优化微带天线，得出一副超宽带扇形微带天线。将神经网络和演化算法进行对比，分析了各自的优缺点。