徐 斌 姚缨英

（浙江大学电气工程学院 杭州 310027）

1 引言

随着计算机技术的发展，以及电磁场数值计算理论、方法的不断丰富完善，运用于电磁设备优化计算的电磁场逆问题已成为计算电磁学的研究热点。大多数电磁装置优化设计问题为复杂、非凸、非线性的多目标优化设计问题，传统的确定类搜索算法，很难搜索到这类多目标函数的全局最优解。通过对社会、自然或物理现象的模拟，人们转而探索出模拟退火算法、禁忌算法、粒子群算法、遗传算法等新的随机类优化算法。与确定类算法相比，这类算法突出优点在于具有“上山性”，因此可以跳出局部极值点搜索到全局最优解；与传统随机类算法相比，其“上山性”具有目的性，可以用较小的计算代价求得全局最优解。

遗传算法自1975年由Holland首次提出以来，已广泛运用于以电磁设备优化为代表的各种领域[1-4]，并表现出强大的全局寻优能力。电磁场优化设计变量个数多，它们或连续或离散，或者部分连续部分离散，与其他算法比较，标准遗传算法并不具有显著优势。众所周知，算法的早熟和局部寻优能力的不足是标准遗传算法的明显缺陷。针对其不足之处，国内外众多研究者从算法本身结构和结合其他算法两个方向来研究改进，部分工作取得令人满意的结果。

文献[5]提出一种自适应遗传算法，其交叉概率变异概率适应于种群个体相识度和种群适应度相识度，使算法搜索更加高效灵活。……