基于多目标混合差分进化算法的电机优化设计

摘要

随着生产和自动化水平的不断提高，电机优化设计被广泛地应用到电机产品设计中。电机的优化设计是指从预定目标出发，在满足约束的前提下，根据电机的数学模型，并借助最优化方法来得出最优的电机设计方案。
　　 首先，介绍了多目标差分进化算法和模式搜索算法的相关理论，分析了差分进化算法和模式搜索算法的优缺点，提出了多目标混合差分进化算法。
　　 其次，本文对混合算法进行了以下改进：1)改进的变异策略。为了使多目标优化算法在全局搜索和局部搜索达到平衡，本文提出将全局搜索能力强和局部搜索能力强的两种不同特征的变异策略相结合，并利用模拟退火技术在线调整这两种变异策略在搜索不同时期被选择的概率。2)改进的精英保留策略。针对NSGA-Ⅱ的精英保留策略的不足，本文引入拥挤阈值算子和动态拥挤距离算子来更好地维持种群的多样性。拥挤阈值算子增加相同等级个体的选择压力，当个体的拥挤距离小于拥挤阈值时，淘汰该个体；动态拥挤距离算子动态更新个体的拥挤距离，截断非劣集中的多余个体，直到达到种群规模。然后用经典测试函数在Matlab上进行仿真实验，并与DE和NSGA-Ⅱ进行比较，实验证明混合差分进化算法在Pareto解集性能上有明显的改善。
　　 最后，本文对电机优化设计系统进行分析研究，将混和差分算法应用在电机优化设计上，并和原设计方案进行比较，结果证明混合差分进化算法的收敛精度更高，优化性能更好。将混合差分进化算法应用到电机优化设计系统中，具有较高的应用价值。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 引言

1.1 研究背景和意义

1.2 论文的工作和内容

第2章 多目标差分进化算法

2.1 基本差分进化算法

2.2 多目标差分进化算法

2.3 多目标差分进化算法分析

2.4 本章小结

第3章 模式搜索算法

3.1 模式搜索算法的基本思想

3.2 模式搜索算法的计算步骤

3.3 模式搜索算法分析

3.4 本章小结

第4章 优化的混合多目标差分进化算法

4.1 混合差分进化算法的思想

4.2 混合算法的具体实现

4.3 混合算法的改进

4.4 测试

4.5 本章小结

第5章 混合差分进化算法在电机优化设计中的应用

5.1 电机优化设计系统

5.2 电机优化设计的实现

5.3 优化结果及分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 研究前景与展望

参考文献

硕士期间论文及科研情况

致谢