Badanie skuteczności nieewolucyjnych niedeterministycznych metod optymalizacji w projektowaniu silników indukcyjnych

W pracy przedstawiono wyniki badań skuteczności trzech algorytmów niedeterministycznych w optymalizacji silników indukcyjnych. Badano algorytmy: optymalizacji rojowej (PSO - Particie Swarm Optimization); bazujący na zachowaniach społeczeństw tworzących cywilizację (SBBOA -Social Behawiour Based Optimization Algorithm) oraz immunologiczny (CSA - Clonal Selection Algorithm). W wymienionych algorytmach, podobnie jak metodach ewolucyjne operuje się na zbiorach (populacjach) rozwiązań, jednak nie wykorzystując bezpośrednio mechanizmów doboru naturalnego oraz dziedziczenia. Eksperymenty obliczeniowe wykazały przydatność algorytmu immunologicznego w optymalizacji silników indukcyjnych oraz nieprzydatność algorytmu opartego na zachowaniach społeczeństw.

---

In the paper the application possibility of three non-deterministic algorithm for induction motors optimization have been tested. The following algorithms has been taken into consideration: the swarm optimization algorithm (PSO - Particle Swarm Optimization); the algorithm based on social behaviour of human societies grouped in the civilization (SBBOA - Social Behaviour Based Optimization Algorithm) and the immune algorithm (CSA - Clonal Serlection Algorithm). The mentioned algorithms, similarly to evolution methods, operates on sets (populations) of solutions, but without to used directly mechanisms of natural selection and succession. Computational experiments raised the usefulness of the immune algorithm for the induction motors optimization and - non-usefulness of the algorithm based on social behaviour.