改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用

1、    改进蚁群算法在ykk系列中型高压电机优化设计中的应用    贾荣生摘 要：在工业领域当中，则主打高效电机，通过对电机进行优化设计以有效提升其工作效率、降低工作能耗。在此基础之上，本文将通过对蚁群算法进行改进，并简要分析改进蚁群算法在ykk系列中型高压电机优化设计中的应用。关键词：蚁群算法；高压电机；优化设计；应用doi：10.16640/ki.37-1222/t.2017.13.1491 蚁群算法及其改进蚂蚁算法即蚁群算法，简单来说就是一种在图中进行优化路径找寻的机率型算法。如果假设在图中共有n个城市，在转移概率的影响之下每一只蚂蚁将随机从城市i

2、向相邻城市j进行转移，则可以用公式表示蚂蚁的转移概率。在这一公式当中城市i与j在t时刻信息搜索下的信息素强度用表示，作为两个参数和的值分别大于零，而城市i与j的距离倒数则用表示，其也被看做是启发信息之一。下一步蚂蚁将选择的城市则用进行表示，在经过一定时间之后，信息将不断更新，以往信息将慢慢消失，此时使用代表信息消失的程度，蚂蚁最后将经过n个时刻完成一次循环。通过运用公式：及时调整路径中的各个信息量，但由于存在也就是信息量坏法系数，因此会在很大程度上减小未能被所搜索到的信息量，使得算法无法进行全局搜索，因此本文通过提出对值进行变化，使得，以完成对蚁群算法的优化。当在n次循环当中利用算法求得的最优

3、值仍然保持相对固定的情况下，可以要求减小至。其中最小值为，此举能够有效避免因无限制减小到使得算法收敛速度受到影响。考虑到ykk系列中型高压电机中优化目标函数相悖于约束函数，其设计数值函数不仅具有较高的非线性程度，且十分复杂，因此经过多次斟酌考量最终将迭代次数和蚂蚁数分别设置为15和5，值取0.3，而和则均取值为1。2 改进蚁群算法在ykk系列中型高压电机优化设计中的应用（1）路径的构建。在进行路径构建的过程当中，需要将原来的设计变量向优化变量进行转化，使之可以形成蚁群算法当中，以矩阵形式进行表示的蚂蚁可行域。（2）处理约束条件。将作为目标函数，并且受不小于零（i=1，2，3，m）的限制，其中具

4、体的约束数量用m表示，之后可以运用公式表示等价的优化非约束问题。如果目标函数为惩罚函数，并将对任意一种违背约束进行相应惩罚，同时要求放优化非约束能够无限靠近可行域，那么我们可以将惩罚函数表示为 在这一公式当中惩罚参数即惩罚因子用表示，其会根据具体的违背程度进行不断变化2。（3）信息素矩阵的构建。当蚂蚁从原来的第i行变量进行第j行变量期望度选择时，同样可以使用矩阵的形式表示信息素，并且信息素和变量矩阵相互对应。（4）启发式信息。在每一条路径当中，信息量受到的重视程度均通过值的具体大小进行判断，如果值非常大，则搜索会在短时间内出现深陷局部最小点的情况，因此本文将值设定为1，即可有效避免这一问题的发

5、生。而启发式信息受到的重视程度则通过值的大小进行判断，值越大则越能代表启发式信息受重视。（5）构建解。通过利用相关公式完成随机概率的计算，此时，蚂蚁能够从其尚未访问和搜索过的变量当中进行下一变量的选择，并按照此步骤逐渐选择每一个优化变量，在利用接口将选擇的优化变量转化为设计变量之后，将其放入至主程序当中，从而通过电磁核算的方式精确、科学地完成评估优化设计电机方案的工作。（6）信息素的更新与检验。在进行信息素矩阵更新的过程当中可以通过使用公式：此后需要对结束条件的检验环节，在这一检验环节中如果眼下的迭代次数与之前设定的最大次数相吻合，则代表符合结束条件，此时可以不同继续进行迭代而直接进行最优解的

6、输出。（7）应用案例。本文通过以ykk系统中型高压电机为例，使用改进后的蚁群算法优化电机，发现在使用改进后的蚁群算法优化方案之后，电机不仅能够与标准设计要求相符合，同时其效率得到明显提升，平均最大转矩倍数能够到达2.36左右，相比于之前1.80的平均转矩倍数也有着明显提升。3 结束语总而言之，通过立足于电机优化设计的实际特点，在改进蚁群算法并经过相关实验验证后发现，在ykk系统中型高压电机当中，使用改进蚁群算法的优化设计方案确实能够有效提升效率、最大转矩以及其他相关参数，同时对于节约有效材料使用量等也具有较好的效果，因此这一方案基本上能够起到预期的优化效果，具有一定的实用性和推广意义。参考文献：1孟大伟，徐磊.自适应蚁群算法在ykk系列中型