Effectiveness of non-evolutionary non-deterministic optimization methods in design of electrical machines

• Autorzy: Dąbrowski M. , Rudeński A.

Warianty tytułu

PL

Skuteczność nieewolucyjnych niedeterministycznych metod optymalizacji w projektowaniu maszyn elektrycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Application possibilities of three non-deterministic algorithms for induction motors optimization have been tested. These are the following algorithms investigated: the swarm optimization algorithm (PSO - Particle Swarm Optimization); the algorithm based on the social behavior of human societies grouped in the civilization (SBBOA - Social Behavior Based Optimization Algorithm), and the immune algorithm (CSA - Clonal Selection Algorithm). The mentioned algorithms, which are similar to the evolution methods, operate on sets (populations) of solutions, but without the use of direct mechanisms of the natural selection and succession. For this reason they are named the non-evolutionary methods. Calculation results of two 3-phase induction motors with double-cage rotor are presented in this paper. The computational experiment shows usefulness of the immune algorithm for the induction motors optimization and rather a non-usefulness for these purposes of the algorithm based on the social behavior.

PL

W pracy rozpatrzono możliwości zastosowania trzech niedeterministycznych algorytmów w optymalizacji maszyn elektrycznych. Zbadano algorytmy optymalizacji: rojowej; bazującej na zachowaniach społeczeństw tworzących cywilizację; immunologiczny. W tych algorytmach, podobnie jak w metodach ewolucyjnych, operuje się na zbiorach (populacjach) rozwiązań, jednak nie wykorzystując bezpośrednio mechanizmów doboru naturalnego oraz dziedziczenia. Eksperymenty obliczeniowe wykonane na przykładzie optymalizacji trójfazowych silników indukcyjnych dwu klatkowych wykazały m.in. dużą przydatność algorytmu immunologicznego oraz nieprzydatność algorytmu opartego na zachowaniach społeczeństw. Natomiasl algorytm optymalizacji rojowej jest wprawdzie skuteczny, ale prowadzi do gorszych wyników niż algorytm ewolucyjny oraz strategia ewolucyjna (μ + λ)-ES.

Słowa kluczowe

EN

non-deterministic algorithms; optimization; design of electric machines

PL

algorytmy niedeterministyczne; optymalizacja; projektowanie maszyn elektrycznych

• Wydawca: Polish Academy of Sciences, Committee on Electrical Engineering
• Czasopismo: Archives of Electrical Engineering
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 58, nr 1-2
• Strony: 31--42
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dąbrowski M.

autor

Rudeński A.

• Institute of Industrial Electrical Engineering, Poznań University of Technology,

Bibliografia

• 1. Arabas J.: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych (Lectures in evolutionary algorthms - in Polish). WNT, Warszawa 2001.
• 2. Campelo F., Guimaräes G., Igarashi H., Ramirez J. A.: A Clonal Selection Algorithm for Optimization in Electromagnetics. I.E.E.E. Trans. on Magnetics, Vol. 41, No. 5, May 2005, pp. 1736-1739.
• 3. Dąbrowski M., Rudeński A.: Dyskretne zmienne niezależne w niedeterministycznej optymalizacji maszyny elektrycznej (Discrete independent variables in non-deterministic optimization of electrical machine - in Polish). Proc. of XLI International Symposium on Electrical Machines SME-2OO5, pp. 731-737.
• 4. Dąbrowski M., Rudeński A.: Metody ewolucyjne optymalizacji silników indukcyjnych jednofazowych z uwzględnieniem zmiennych decyzyjnych dyskretnych {Evolutionary methods in optimization with discrete independent variables of single-phase induction motors - in Polish). Przegląd Elektrotechniczny Nr 6/2005, pp. 10-15.
• 5. Dąbrowski M., Rudeński A.: Application of evolutionary ałgorithms for optimization of electrical machines. Proc. of ZKwE 2005, pp. 106-113.
• 6. Dąbrowski M., Rudeński A.: Application of non-deterministic hybrid method for optimization of three-phase induction motors by increased number of independent variables. Poznań University of Technology Academic Journals, No. 52, 2005, pp. 145-157.
• 7. Dąbrowski M., Rudeński A.: Zastosowanie niedetermimstycznej metody hybrydowej w optymalizacji silników indukcyjnych (Application of non-deterministic hybrid method in optimization of induction motors - in Polish). Prace Instytutu Elektrotechniki. Nr 231/2007, pp. 17-35.
• 8. Dąbrowski M., Rudeński A.: Influence of the to be chosen parameters on the optimization effectiveness. Computer Applications in Electrical Engineering, Edited by Ryszard Nawrowski, Poznan University of Technology, Published by POLI-GRAF-JAK 2007, pp. 97-112.
• 9. Dąbrowski M., Rudeński A.: Badanie skuteczności nieewolucyjnych niedeterministycznych metod optymalizacji w projektowaniu silników indukcyjnych (Effectiveness investigation of non-evolutionary non-deterministic optimization methods in induction motors design — in Polish). Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, Studia i Materiały nr 28, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2008, pp. 131-137.
• 10. De Castro L.N., Von Zuben F.J.: Learning and Optimization Using the Clonal Selection Principle. I.E.E.E. Trans, on Evolutionary Computation, Vol. 6, No 3, June 2002, pp. 239-251.
• 11. Kennedy J., Eberhart R. C.: Particle Swarm Optimization. Proc. of the IEEE Conf. on Neural Networks, Piscataw NJ, 1995, pp. 1942-1948.
• 12. Michalewicz Z.: Genetic Algorithms+Data Structures = Evolution Program. Springer-Verlag, Heidelberg 1992.
• 13. Ray T., Liew K.M.: Society and Civilization: An Optimization Algorithm Based on the Simulation of Social Behavior. I.E.E.E. Trans, on Evolutionary Computation, Vol. 3, No. 4, August 2003, pp. 386-396.
• 14. Rudeński A.: Zagadnienia kary za przekroczenie ograniczeń w projektowaniu optymalnych maszyn elektrycznych za pomocą metod ewolucyjnych (Interior penalty function problem in design of electrical machines using evolutionary methods - in Polish). Przegląd Elektrotechniczny, Nr 12/2007, pp. 73-78.
• 15. Rudeński A.: Zastosowanie algorytmu immunologicznego do optymalizacji silników indukcyjnych (Application of immunologic algorithm in optimization of electrical motors - in Polish). Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, Studia i Materiały nr 28, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2008, pp. 144-149.
• 16. Subramanian S., Bhuvanesvari R.: Optimal design of single-phase induction motor using particle swarm optimization. COMPEL Vol. 26, No 2, 2007, pp. 418-43.