改進(jìn)的PSO算法及其電機(jī)優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、在21世紀(jì)，最優(yōu)化理論和相關(guān)算法都得到了極大地發(fā)展。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法雖然具有理論成熟，應(yīng)用廣泛的優(yōu)點(diǎn)，但是隨著對(duì)優(yōu)化方法要求的不斷提高和現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)優(yōu)化方法不能有效解決優(yōu)化問題。同時(shí)，粒子群優(yōu)化(PSO)算法作為群體智能算法的一種，具有簡單有效的特點(diǎn)，把該算法引入優(yōu)化領(lǐng)域?yàn)閮?yōu)化方法提供了廣闊的研究空間，因而受到廣泛的關(guān)注。
　　 本文在閱讀大量國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，首先全面分析了PSO算法和電機(jī)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀及研究意義。

2、其次，探討了與PSO算法和電機(jī)優(yōu)化相關(guān)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，為算法的改進(jìn)和其在具體電機(jī)優(yōu)化項(xiàng)目上的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。第三，與多目標(biāo)優(yōu)化算法相結(jié)合，提出了改進(jìn)的多目標(biāo)PSO算法，并通過Matlab實(shí)現(xiàn)改進(jìn)算法仿真實(shí)驗(yàn)，用實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證本算法優(yōu)于某些同類算法。第四，與復(fù)合形算法相結(jié)合，提出了一個(gè)混合復(fù)合形PSO算法，并通過Matlab實(shí)現(xiàn)混合算法仿真實(shí)驗(yàn)，用實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證混合算法具有很強(qiáng)的全局搜索能力。最后，對(duì)基于微軟公司.NET平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)項(xiàng)