Page 17 - 电力与能源2024年第三期

方 苏，等：基于多邻域算子组合策略和模拟退火算法的线束截面布局优化设计及仿真验证方法 291

解的概率会减小。
通过不断改变温度，模拟退火算法会逐渐降
低接受较差解的概率，从而使算法在搜索过程中趋
向于接受更好的解。这样，算法可以在全局搜索空
间中寻找到更优的解决方案。算法流程见图 5。

图 6 线束截面排布格局优化的 4 个实例

结果表明，算法运算速度和运算结果的误差
都在设计范围内，满足实用化需求。对于给定的任
意线束截面，均能给出优化后的截面排布格局。算
法可以在全局搜索空间中寻找到最优的解决方案。

4 结语

本文将线束截面排布优化的问题转化为不等
圆排布优化模型，然后基于多邻域算子组合策略
和模拟退火算法对线束截面布局进行优化设计。
（1）首先，本文提出的邻接属性值和引入的非
邻圆判定矩阵，提高了计算各圆之间总的挤压弹
性 势 能 的 速 度 ，将 底 层 算 法 的 计 算 复 杂 度 从 O

（N ）降低到 O（N），大大缩短了运算时间，满足了
2
实用化需求。
（2）其次，本文将线束的材料、线束的尺寸、线
性弹性模型和胶黏弹性模型等因素纳入整个布局
弹性势能总和的考量中，使得布局 X 的整体能量
计算更加符合实际情况，测量结果更加精确可靠。

（3）再次，基于多邻域算子组合策略和模拟退
火算法实现布局优化设计，在搜索过程中接受一
定概率的差解，避免陷入局部最优，并以较高概率

图 5 基于多邻域算子组合策略和模拟退火算法的线束截面 接受更好的解。
布局优化设计流程 （4）最后，给出了最优布局中各圆的圆心位置

3.3 线束截面排布格局优化实例验证 O i （x i，y i ）、等效半径、孔隙率和能量值等具体数
为了验证以上两种线束截面排布格局优化方 据，这在后续的线束设计及现场安装等场景中，具
法结合的可行性，选用了 4 捆线束样件进行算法 有很强的实用性和可操作性。
运算验证，运算结果如图 6 所示。 （下转第 334 页）