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2017-08-13 发布于上海
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基因控制遗传算法在变压器优化设计中的应用 application of gene handling genetic algorithm to optimum design for transformer

第46卷第5期要．屋孑 voI．46 No．5 2009年5月TRANSF翻R-,ClERMm／ 2009 基因控制遗传算法在变压器优化设计中的应用汤赐，张志文 (湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082) 摘要：提出了采用基因控制遗传算法实现变压器优化设计的方法。关键词：变压器；遗传算法；优化设计中图分类号：TM40l+．1文献标识码：B 文章编号：1001—8425(2009)05—0038-04 ofGene Genetic to ApplicationHandling AlgorithmOptimum forTransformer Design TANG Zhi-wen Ci，ZHANG 41 (HunanUniversity，Changsha0082，China) Abstract：BasedonGene Genetic methodfortrans- Algorithm，theoptimum Handling design formerispresented． words；Transformer；Geneticdesign Key algorithm；Optimum 坏这样的基因块。正是传统遗传算法的这种根本问 1前言题导致了结果的不收敛或早熟。笔者又尝试用改进变压器的优化设计有着明显的社会经济效益，遗传算法H，由于该改进算法针对的只是无约束问因此在国内外引起广泛重视。从优化方法来看，目前题，所以对约束条件多且严格的实际工程问题效果用到的传统优化方法主要有两种：直接法(即罚函数也不理想，而且也同样存在会破坏特征基因块的问法)和解析法111。由于变压器优化设计属于多离散变题。量、非线形及约束条件严格的复杂工程优化设计问通过仔细分析可知：①变压器的结构变量和优题，因此传统优化设计方法根本无法胜任，其共同缺化目标及约束条件之间存在确定的联系，例如导线点在于收敛速度慢，且难于找到全局最优解。的截面越小，则通过相同电流时损耗将增大，因而引为了从工程角度来解决这个问题，采用遗传算起的温升就越高。②对于优化目标、约束条件而言，法是合适的，它对优化设计的目标函数和约束条件各设计变量之间在一定的范围内有着明显的数量关限制较少，并能较好地处理实际优化问题中存在的系。在这个范围内，设计变量并不是独立变量，例如问题：目．标函数具有多个局部极值点或在某一局部变压器的线规要求扁导线的宽厚比必须为1．4≤旦- 连续但不可微12I。 a ≤8。因此，在本文中笔者采用基因控制遗传算法对但笔者采用传统遗传算法时发现，进化过程极