工程电磁场综合问题的研究可以分为两个方面,即工程电磁场的正问题和逆问题。在实际工程问题中,人们经常遇到的是对电磁装置的优化求解,也就是电磁场的逆问题。顾名思义,电磁场逆问题就是依据电磁装置在理想情况下的参数以及性能指标来进行优化设计,使得该装置的性能或参数达到要求。现阶段用于求解电磁场逆问题的优化算法,包括蚁群算法、遗传算法、神经网络算法、粒子群算法和模拟退火算法等全局随机优化算法,但面对比较复杂的实际工程问题时,这类优化算法的收敛速度和计算精度都难以满足工程电磁场逆问题数值计算的需要。为了实现电力变压器绕组导线换位优化设计,本文提出了一种粒子群算法和泛克里金模型相结合的新型混合全局优化算法,它不同于传统的随机优化算法,每次迭代都要进行电磁场数值计算,它是由半参数化构建更准确的响应模型,解决了由复杂的电磁场逆问题计算时带来的计算时间长,收敛速度慢,占用计算机内存大等缺点。论文具体工作如下:首先,在学习基于克里金模型全局优化算法的基础上,根据克里金模型的高精度要求,研究了克里金模型精度的影响因素——协方差函数和基函数,达到用最少的采样点构造高精度的泛克里金模型的目的。基于Matlab语言,编制了构建克里金模型程序。其次,在深入分析克里金插值技术的基础上,研究了一种较为精确的泛克里金插值模型,并与粒子群算法相结合提出一种具有高效率、高精度的多次迭代逐步细化的全局优化算法。并基于C++语言编写该优化算法的计算机程序。最后,根据单相电力变压器的特点,利用Maxwell有限元分析软件建立单相电力变压器的二维仿真模型,并通过分析绕组导线换位的特点,设计减小导线环流损耗的优化设计变量,并利用本文提出的多次迭代逐步细化的全局优化算法对这个单相电力变压器进行优化设计。经过优化后,极大的减小了环流损耗,同时,证明了本文所提出的算法的有效性。