6.5.1  各种优化方法

磁场分析被广泛用于电气设备的设计。如果想通过改变永磁体的形状和尺寸达到设备的预期性能，则必须进行大量的计算，这将导致CPU计算时间过长，参数检验和调试程序变得不实际。因此，理想的设计方法是把优化设计法与电磁场分析相结合。(https://www.daowen.com)

优化设计有若干种，如确定性（deterministic）设计、随机（stochastic）设计、混合（hy-brid）设计、启发式近似（heuristic approach）设计、试验设计（design of experiment），拓扑优化（topology optimization）设计以及多目标优化（multi-objective optimization）设计等。在试验设计法中利用统计学的数据分析法，使用由正交阵列指定的一个小组进行计算就能得到优化值的趋势。在确定性算法中，如最速下降法、牛顿法等，都是采用以设计参数形式的目标函数的导数来搜索更小的目标函数的方向。在这种情况下，通常也只能得到一个局部最优结果。在随机算法中，例如遗传算法（GA）、模拟退火法（SAM）、进化策略（ES），都采用概率理论实现全局优化。Rosenbrock方法就是一种随机算法，在拓扑优化中，例如ON/OFF算法，通过判断磁性材料是否存在就能自动确定出永磁体的形状。由于在ON/OFF算法中，设计者不必去想象永磁体的最佳形状，所以可以让设计者获得意想不到的新产品。