混沌蚁群算法及其在电机设计中的应用  

Chaos Ant Colony Algorithm and Its Application to Motor Design

作　　者：孙昌志[1] 曲春雨[1] 杨红敏[1] 陈冬阳[1] 

机构地区：[1]沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110023

出　　处：《自动化技术与应用》2007年第3期11-14,29,共5页Techniques of Automation and Applications

基　　金：基金项目:辽宁省自然科学基金项目(20031023);辽宁省科技计划项目(2005216010)

摘　　要：蚁群算法是一种模拟进化算法,它通过模拟蚂蚁搜索食物的过程,达到求解比较困难的组合优化之目的。混沌优化算法利用混沌序列精致的内部结构,以及它的随机性、遍历性和初值的敏感性来提高优化算法的效率。本文将混沌优化算法嵌入到蚁群算法中,充分利用了两种优化算法的优点,即蚁群算法的高精度性和混沌优化算法的快速性。用国际标准函数对该混合算法进行验证,并对一台的永磁同步电动机(PMSM)进行优化,取得了满意的优化结果,为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法。Ant colony algorithm （ACA） is a simulated evolutionary algorithm, which is used to solve some NP-hard combinatorial optimization problems through simulating the process of ants＇ hunting for food. And the chaos optimal algorithm can improve the computing speed because of its exquisite interior configuration, randomicity, ergodicity and sensitive to the initial value. The paper presents a chaos optimal algorithm in combination with ACA and it application to the design of a 15kW permanent synchronous motor （PMSM）

关 键 词：蚁群算法 电机设计 混沌优化算法 混合优化 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]