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(shí)驗(yàn)提出了改進(jìn)措施，增強(qiáng)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(jī)的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)電機(jī)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，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(duì)鳥(niǎo)群捕食行為的研究而發(fā)明的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)（evolution—arycomputation），最先由Eberhart博士和Kennedy博士文獻(xiàn)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(guò)調(diào)整參數(shù)，PSO還可同時(shí)具有較強(qiáng)的局部尋優(yōu)能力。由于沒(méi)有個(gè)體雜交，變異等運(yùn)算操作，PSO的參數(shù)調(diào)整變得簡(jiǎn)單而易行，更適合于計(jì)算機(jī)編程處理。直線感應(yīng)電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)屬于復(fù)雜的非線性約束規(guī)劃問(wèn)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(shí)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(jìn)措施，并用典型函數(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)證明該算法全局尋優(yōu)能力好，計(jì)算速度快，適合于電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)。