综合孔径辐射计(Aperture Synthesis Radiometer,ASR)作为一种干涉测量技术在地球遥感等领域得到了广泛应用。ASR采用孔径综合的思想解决了大口径实孔径辐射计加工困难、需要机械扫描等问题,有效提高了空间分辨率等探测性能。通常,阵列排布中的基线组合影响UV空间频率域采样分布,进而决定了反演成像的效果以及ASR系统的性能。鉴于此,本文将新型烟花算法用于综合孔径阵列的排布及其优化中,针对阵列优化中的单目标和多目标优化问题分别进行了深入研究,为综合孔径阵列排布优化提供了一种新的方法。本文首先针对大阵元数低冗余线阵排布中搜索时间较长的问题进行分析,在低冗余线阵排布规律的基础上,将烟花算法运用于低冗余阵列排布的搜索,并分析烟花算法在低冗余阵列优化方面的适用性以及优势,并给出了运用烟花算法寻找到的新的低冗余阵列排布。其次,对一维线阵的灵敏度最优问题进行研究,采用烟花算法进行灵敏度最优阵列排布的优化,并将搜索到的最优结果与贪婪算法、模拟退火算法做比较,突出了烟花算法较强的全局搜索能力。最后,本文针对阵列设计中可能需要同时对多个指标进行优化的问题,采用烟花算法对阵列进行多目标优化。针对一维线阵,将冗余度和退化因子作为优化指标;针对二维平面阵,将阵元填充数目和退化因子作为优化指标。利用烟花算法对这些指标进行多目标优化,将得到的Pareto前端和理论Pareto前端进行比较,并利用多目标Pareto最优解集评价准则对得到的Pareto最优解集进行评价。