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电机优化设计一直是工程数学、电机设计理论、计算机科学等众多领域的一个研究热点。它是一种多变量、有约束、非线性的多目标问题，要求在满足约束前提下，借助最优化方法实现目标函数的最优化，最终得到可行的最优设计方案。
本文在对模拟退火算法和模式搜索算法进行理论研究的基础上，提出了一种混合模拟退火算法，来解决电机的多目标优化设计问题。
首先介绍了模拟退火算法和多目标优化的相关理论，在此基础上，介绍了一种基于pareto支配适应度的多目标模拟退火算法。
其次，在对模拟退火算法和模式搜索算法进行深入分析的基础上，提出了一种混合模拟退火算法(HSA)，把模式搜索的思想引入模拟退火算法的候选解的产生过程，提高了模拟退火算法的搜索质量和收敛速度。在这种混合策略的基础上，提出了几点改进，来进一步完善这种混合算法。1.自适应的步长调节机制。通过对模拟退火算法中候选解的接受情况的判断，调整算法搜索步长，增大或缩小算法的搜索区域。2.自适应的退温策略。通过对算法较差解被接受概率的判断，来决定加速或减慢温度下降速度。3.增加记忆功能。在混合模拟退火算法增加一个记忆器来记录搜索过程中曾经达到过的最好解，防止搜索过程中放弃最好解的现象发生。
本文对混合模拟退火算法(HSA)和其他的多目标模拟退火算法(SMOSA、PDMOSA)进行测试试验对比及分析，证明了混合模拟退火算法在处理多目标问题时能够表现出良好的性能，且迭代次数有所下降。
最后，总结了电机优化设计软件的基本情况，确立了电机优化设计的数学模型。把混合模拟退火算法用于电机槽形优化设计中，并对最终的设计方案进行了对比分析。试验表明，混合模拟退火算法在电机优化设计中，能够表现出较为理想的性能。