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　　優化前，該高壓繞組采用中部進線方式，有96段，劃分為48單元，上下24個單元以高壓入線端為中心對稱排列。僅考慮從高壓入線端入波的情況，沖擊波是標準全波。每一種參數的遺傳算法都重復計算10次，得到平均意義下該參數每一代的好適應值和平均適應值，用于算法比較。

　　基于單元編碼的遺傳算法為了便于說明問題，下面僅考慮一種決策變量，即每單元的線圈類型。在此簡化之下，沒有約束條件。本文介紹的遺傳算法采用位串編碼方式，24位基因對應于繞組上半部24個單元，每個位點上等位基因的取值范圍為19，分別代表連續式、二段內屏蔽屏14匝、四段內屏蔽屏14匝。易知算法的編碼空間規模為1022。

　　本算法的目標函數，這是一個小化問題。再用將當代種群中大的目標函數值減去其它個體目標函數值的方法，使小化問題轉化為目標函數全為正數的大化問題，便于遺傳算法操作。算法的選擇方式采用比例式選擇，雜交算子采用單點式雜交方式，變異算子采用在1至9的范圍內選取均勻分布的隨機整數方法。種群的初始值由在1至9的范圍內均勻分布的隨機整數產生。

　　本文首先應用了基礎參數遺傳算法，然后對其進行改進?；A算法參數為：種群規模為10，雜交概率為0.8，變異概率為0.1，采用比例式選擇，并采用了讓算法加速收斂的方法。對于基礎遺傳算法的改進主要體現在：在計算過程中對種群規模、雜交概率、變異概率等遺傳參數值的設置進行了比較。

　　基于傳統設計方法編碼的遺傳算法結合有關傳統設計方法在繞組線圈排列方面的經驗，采用與基于單元編碼方式相同的簡化方法，得到9位基因?？梢杂嬎愕镁幋a空間規模為107。本遺傳算法的目標函數、選擇方式、加速收斂等均與基于單元編碼方式的遺傳算法相同，同時采用算子修正法處理約束條件?；A算法的參數與基于單元編碼方式的遺傳算法相同。

　　經過2種遺傳算法的優化，該變壓器的目標函數分別下降為工廠原設計的37.12和24.86，優化的結果令人滿意。對比工廠設計結果和優化結果的線圈排列方式可知，除了個別單元的線圈類型需要進行調整外，優化的結果基本上滿足工廠的生產工藝要求。

　　對于規模為107數量級的編碼空間來說，采用適當的種群規模（在本例中理想的種群規模為40左右）能加快收斂速度，同時又防止算法陷入局部優解中去。改變算法參數的實驗表明，對于該問題而言，采用較大的種群規模能夠明顯改進收斂性能。