多目标分解随机粒子群优化算法及其在直线电机优化设计中的应用.pdf

在介绍多目标分解随机粒子群优化算法（MDSPSO）及其在直线电机优化设计中的应用之前，我们先了解几个基础概念，包括多目标优化问题、粒子群优化算法（PSO）、改进Tchebycheff解方法以及直线电机的特点。 多目标优化问题是指在优化过程中需要同时考虑两个或两个以上的目标函数，并且这些目标函数之间可能存在矛盾，无法同时达到最优。在现实世界中，这样的问题广泛存在，如在直线电机设计中，同时追求大推力和高效率就构成一个典型的多目标优化问题。 粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化技术。其思想是通过模拟鸟群捕食行为来解决优化问题。在PSO中，每一个粒子代表问题的一个潜在解，粒子会根据自己的经验和群体经验来调整自己的位置和速度，最终找到问题的最优解或满意解。 Tchebycheff解方法是一种多目标优化问题的求解策略，通过将多目标转化为单目标来简化问题。具体来说，它会在不同目标间权衡，以实现“非支配”解，即无法通过改进一个目标而不损害其他目标的解。改进Tchebycheff解方法是为了提高原方法在某些特定条件下的性能而提出的。 直线电机是一种将电能直接转换成直线运动机械能的电机，它由定子和动子两部分构成，其中动子在定子产生的磁场中做直线运动。直线电机由于其结构特点，相较于传统旋转电机有着在某些应用领域更为显著的优势，如在高速直线驱动、精密定位等方面的应用。但是直线电机的磁路设计复杂，性能评估往往需要复杂的有限元分析，计算成本高。 在本文中，作者提出的MDSPSO算法，是针对多目标优化问题的改进。算法中每个粒子携带一个固定的权重向量，表示不同目标的重要性。算法首先利用改进Tchebycheff解方法将原始的多目标优化问题分解为多个单目标优化问题。然后，粒子群中的每个粒子在局部最优解和全局最优解的指导下更新自己的位置和速度，寻求最优解。在优化过程中，每个粒子在自身位置、个体历史最优参考位置以及群体最优参考位置的几何中心区域内随机生成新的起始位置，并根据当前的速度进行下一步的位置更新。 在算法的测试阶段，通过对测试函数多次计算后得到的数据进行统计分析，结果显示提出的MDSPSO算法在收敛性和多样性方面都优于另外三种对比算法，这三种对比算法分别是基于分解的多目标粒子群优化算法(dMOPSO)、基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)以及非支配排序遗传算法II(NSGA-II)。 针对直线电机优化设计应用的问题，由于直线电机的磁路设计复杂，进行有限元计算耗时较长。为了克服这一难点，研究者使用神经网络来拟合直线电机的结构参数与性能之间的关系，作为优化设计模型。利用MDSPSO算法，对直线电机的结构参数进行了优化。通过这种方式，他们能够在减少计算成本的同时，提高直线电机的性能，优化后的直线电机推力大、效率高，并且有效控制了推力波动和生产成本。 从实际应用结果来看，该算法及优化模型有效地解决了直线电机设计中的多目标优化问题，并且具有较好的实用价值。这不仅为直线电机设计提供了新的思路，也为其他领域涉及多目标优化问题的解决提供了参考。通过将改进的Tchebycheff解方法和粒子群优化算法结合起来，并应用神经网络拟合模型，MDSPSO算法在工程应用上展现出巨大的潜力和优势。