Artificial Bee Colony (ABC) アルゴリズムを用いた電磁機器の磁気回路最適設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA12025

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器研究会

発行日: 2012/01/27

タイトル(英語): Optimization Design for Magnetics Circuit of Electrical Machinery by Using Artificial Bee Colony Algorithm

著者名: 北川 亘(名古屋工業大学),竹下 隆晴(名古屋工業大学)

著者名(英語): Kitagawa Wataru(Nagoya Institute of Technology),Takeshita Takaharu(Nagoya Institute of Technology)

キーワード: Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｂｅｅ　Ｃｏｌｏｎｙ（ＡＢＣ）アルゴリズム|最適化|有限要素法|電磁機器|Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm|Optimization|Finite Element Method|Electrical Machinery

要約(日本語): 近年，電気機器設計において，電磁界数値解析と併用し最適化手法を用いて，形状パラメータを設計する手法が多く用いられている．通常，大域的最適解（厳密解）を求めることは，機器および磁気回路の複雑性より多大な計算時間を強いられるため，メタヒューリスティックが用いられる．代表的なものは進化論的計算手法に分類される遺伝的アルゴリズム（GA）や免疫アルゴリズム（IA）がある．また群知能アルゴリズムに分類されるものは粒子群最適化（PSO）やアントコロニー最適化（ACO）があげられる．本論文では，蜜蜂の行動に着想を得た多点探索アルゴリズムのArtificial Bee Colonyアルゴリズム（ABC）を用いてその性能をGAと比較・検証した．

要約(英語): Recently, As electrical machinery design is some techniques of using electromagnetic numerical analysis with optimization methods. Usually, meta-heuristics is used in order for calculating the global optimal solution (strict solution) to have forced. A typical thing has the Genetic Algorithm (GA) and Immune Algorithm (IA) which are classified into the evolutionistic calculation technique. Moreover, as swarm intelligence algorithm, Particle Swarm optimization (PSO) and the Ant Colony Optimization (ACO) and so on. In this paper, the performance was compared and verified with GA using the Artificial Bee Colony algorithm (ABC) of the multi-point search algorithm which obtained the idea to action of the honeybee.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,023 Kバイト