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摘要首先介紹了粒子群優(yōu)化算法（PSO）的基本原理，根據(jù)實驗提出了改進措施，增強了粒子群優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力。然后結(jié)合直線感應(yīng)電機的設(shè)計特點，利用改進的粒子群優(yōu)化算法對電機進行了優(yōu)化設(shè)計，取得了較為滿意的結(jié)果。
粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種源于對鳥群捕食行為的研究而發(fā)明的進化計算技術(shù)（evolution—arycomputation），最先由Eberhart博士和Kennedy博士文獻E13E23提出。同遺傳算法相比較，PSO不但具有遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，通過調(diào)整參數(shù)，PSO還可同時具有較強的局部尋優(yōu)能力。由于沒有個體雜交，變異等運算操作，PSO的參數(shù)調(diào)整變得簡單而易行，更適合于計算機編程處理。直線感應(yīng)電機優(yōu)化設(shè)計屬于復(fù)雜的非線性約束規(guī)劃問題。目前在這方面已有論文發(fā)表，由于算法本身存在著局限性，使得優(yōu)化結(jié)果，優(yōu)化時間不很令人滿意。本文詳細(xì)分析了PSO的算法原理，提出了改進措施，并用典型函數(shù)進行了驗證，實驗證明該算法全局尋優(yōu)能力好，計算速度快，適合于電機優(yōu)化設(shè)計。
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