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摘要首先介紹了粒子群優化算法（PSO）的基本原理，根據實驗提出了改進措施，增強了粒子群優化算法的全局尋優能力。然后結合直線感應電機的設計特點，利用改進的粒子群優化算法對電機進行了優化設計，取得了較為滿意的結果。
粒子群優化算法（PSO）是一種源于對鳥群捕食行為的研究而發明的進化計算技術（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能力，通過調整參數，PSO還可同時具有較強的局部尋優能力。由于沒有個體雜交，變異等運算操作，PSO的參數調整變得簡單而易行，更適合于計算機編程處理。直線感應電機優化設計屬于復雜的非線性約束規劃問題。目前在這方面已有論文發表，由于算法本身存在著局限性，使得優化結果，優化時間不很令人滿意。本文詳細分析了PSO的算法原理，提出了改進措施，并用典型函數進行了驗證，實驗證明該算法全局尋優能力好，計算速度快，適合于電機優化設計。
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