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遗传算法是一种模拟生物进化原理的优化算法，适用于多目标问题。在多阵元的阵列稀疏问题中，遗传算法能够根据目标函数的要求进行优化，使得目标函数得到最优解。

针对多目标旁瓣问题，遗传算法可以基于阵元数进行搜索和优化，比如可以通过限制阵列中的有效阵元数量，来达到降低旁瓣的目标。同时，由于阵列的稀疏性对阵列输出会产生较大影响，因此可以将稀疏度作为一个遗传算法中的变量进行优化调整，以期降低旁瓣幅度。

在多阵元问题中，遗传算法能够更灵活地调整阵列的阵元布局，以最大限度地减少旁瓣幅度。同时，遗传算法还可结合多目标问题，通过多次优化实验来得出最优配置方案。

总之，遗传算法是解决多目标旁瓣问题的有效手段，适用于多阵元阵列稀疏问题中。它可以降低旁瓣幅度，提高信号质量，为实际应用提供技术支持。