基于支持向量机（SVM）和非支配排序遗传算法（NSGA-II）的非晶合金变压器结构优化 Matlab 仿真

随着科技的不断发展，电力领域对高效、可靠的变压器需求不断增加。非晶合金材料由于其独特的磁性和导电性能，被广泛应用于变压器的制造中。然而，变压器的结构对其性能有重要影响，因此，进行变压器结构优化是提高其性能的关键。

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和非支配排序遗传算法（NSGA-II）的非晶合金变压器结构优化方法。该方法综合利用了SVM和NSGA-II的优势，以实现多目标优化。首先，使用SVM建立了一个预测模型，该模型能够根据给定的变压器结构参数预测其性能。然后，利用NSGA-II算法对变压器的结构参数进行优化，以寻找最佳的结构设计。

以下是使用Matlab实现该非晶合金变压器结构优化的源代码：

% 设置变量和参数
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数

% 初始化种群