应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力,对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究,提出了一种改进遗传算法,并应用经典数学函数进行验证,结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法,并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明,文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度,对电力变压器的优化设计效果明显。