一種改進(jìn)的蟻群算法及其在電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文對(duì)改進(jìn)的蟻群算法及其在電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。電機(jī)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)和人們?nèi)粘Ｉ钪杏兄鴱V泛應(yīng)用。隨著人們對(duì)電機(jī)產(chǎn)品的性能要求不斷提高，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)優(yōu)化技術(shù)不斷被用在電機(jī)設(shè)計(jì)中。電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)已成為電機(jī)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。蟻群算法(ACO)是由意大利學(xué)者Dorigo于20世紀(jì)90年代提出一種現(xiàn)代啟發(fā)式算法。算法具有較強(qiáng)的魯棒性、優(yōu)良的分布式計(jì)算機(jī)制、易于與其他算法結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，目前蟻群算法已經(jīng)滲透到多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域：

2、不但能解決一維的靜態(tài)優(yōu)化問題，也能解決多維的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題；不但能解決離散問題，而且在連續(xù)問題也有不少應(yīng)用?；鞠伻核惴ū举|(zhì)上是離散的，為了將其適用于連續(xù)域的優(yōu)化問題，需要對(duì)基本蟻群算法作出一些改進(jìn)策略。在基本蟻群算法中，螞蟻從當(dāng)前城市轉(zhuǎn)移到另一個(gè)城市時(shí)，每一個(gè)可到達(dá)的城市都有一個(gè)轉(zhuǎn)移概率，根據(jù)這些轉(zhuǎn)移概率可以制成螞蟻轉(zhuǎn)移的離散概率分布圖，算法根據(jù)這個(gè)概率分布指導(dǎo)螞蟻尋優(yōu)。當(dāng)可到達(dá)的城市數(shù)目增加到無窮多個(gè)時(shí)，螞蟻的離散的轉(zhuǎn)移概率分布就成了

3、連續(xù)的概率分布。受此啟發(fā)，螞蟻在連續(xù)的空間中尋優(yōu)時(shí)，空間中的任何一點(diǎn)都是螞蟻可能到達(dá)的城市。因此可以在連續(xù)的定義域空間中制成一個(gè)螞蟻的連續(xù)的轉(zhuǎn)移概率分布，以這個(gè)概率分布指導(dǎo)蟻群的尋優(yōu)，尋優(yōu)過程中動(dòng)態(tài)地更新這個(gè)分布，以此形成正反饋機(jī)制，最終使得蟻群找到最優(yōu)解。這一改進(jìn)策略一方面可以不丟失最優(yōu)解，另一方面保持了蟻群算法的基本框架。電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)中會(huì)出現(xiàn)很多自變量的約束，在處理約束條件時(shí)，使用了懲罰函數(shù)法并加入了一種自適應(yīng)懲罰因子的自適應(yīng)策略，