作为重要的水利工程，水库大坝在国家的经济发展和生产安全中有举足轻重的地位。由于历史问题，一些水库大坝施工质量不高，加上长时间的使用，大多存在渗水、漏水的问题，不仅造成了水资源的浪费，而且对人民的生命财产以及国家的生产安全带来了极大的威胁。为了避免这些事情的发生，就要做好日常的检测，其中探地雷达是比较方便的一种无损检测方法，相比于其他方法，探地雷达具有操作便捷、对检测区域无伤害、检测效果明显等优点。为了得到好的检测结果，就要求探地雷达有合理的天线设计，本文主要针对探地雷达阵列天线的优化方法展开了研究。　　首先，介绍了探地雷达电磁波的传播特点，从麦克斯韦方程入手，结合本构关系，以及传播介质的电性和磁性，分析了电磁波在传播过程中的损耗以及反射折射的规律。　　其次，对探地雷达进行了机理分析，介绍了天线中心频率、时窗、采样率、测量点距等参数的选择对探地雷达分辨率和深度的影响。在此基础上，根据Yee网格离散化的原则，利用MATLAB建立二维坝基渗漏模型并进行正演模拟，模拟结果表明，对于深度为5～6米的目标，100MHz的探测结果在成像效果和分辨率上比较优秀。　　然后，介绍了基本蚁狮优化算法(ALO)并提出了改进的混沌蚁狮优化算法(CALO)。在蚁狮优化算法的初始化方面，通过对比不同的概率密度分布函数，选定威布尔分布，提升了算法的收敛速度。由于混沌搜索有助于自适应参数提升陷阱坑收缩的速度，在威布尔分布的基础上，引入了混沌自适应因子，提出了混沌蚁狮优化算法，极大程度避免算法陷入局部最优，从而找到最优解，提升收敛精度。　　最后，将提出的CALO算法应用到天线阵列的优化中，对于不同拓扑结构的线性阵列天线(LAA)和圆形阵列天线(CAA)，选定不同的条件参数，例如第一零点波束宽度(FNBW)的选择和零点的叠加等等。对具有不同元素数量的LAA和CAA优化其激励振幅和元素间距，从优化结果可以看出，采用CALO算法同其他元启发式算法的优化结果应用于天线阵列的结果进行对比。可以看出，CALO算法有明显的优势，天线阵列副瓣峰值(SLL)降低远低于其他优化算法，最大程度抑制了SLL。