在进化计算中,人工蜂群算法是一种适应性更强、全局搜寻能力更优、收敛速度更快且控制参数极少的新型群智能优化算法,因此备受专家和学者的关注,并将其应用于科学研究和工程优化等众多领域,且优化效果较好。但是由于基本人工蜂群算法的蜜源选取机制随机性较强,致使算法容易陷入局部极值而停滞搜索,算法后期收敛速度缓慢。断路器是配电系统中用于保护和控制电路、分配和传输电能以及现场总线双向通信的重要电子器件。现阶段常采用经验试算、虚拟样机技术等方式对断路器进行设计,但设计周期长,设计结果体积大、能耗高、分断性能差,断路器的可靠分断关键在于触头弹簧,但放置弹簧的装载空间有限,因此设计小型化和低能耗的断路器尤为重要。因此本文主要研究人工蜂群算法及其改进方法,并将改进的算法应用于断路器触头弹簧和自身能耗的优化设计,拓展了蜂群算法的应用范畴,提升了断路器的设计效率,主要工作与创新如下:(1)人工蜂群算法常用改进方法及仿真分析。对三种常用改进方法进行仿真分析,指出人工蜂群算法易早熟和后期收敛速度慢的缺陷,并提出平衡算法的开采与开发能力和增加候选解的方式来改进算法的思路。(2)人工蜂群算法改进。研究结合鲶鱼效应及云交叉操作改进的人工蜂群算法(CCE-ABC),为克服算法早熟和算法收敛慢的缺点,首先结合粒子群算法的全局最优思想和扰动机制的鲶鱼效应,产生多样候选解,引导全局搜索;再结合遗传算法的交叉操作和云模型,提出云交叉操作,适时调整交叉因子,加快算法的收敛速度提高全局寻优能力。通过经典测试函数仿真实验,证明改进的CCE-ABC算法性能比基本ABC算法、自适应粒子群优化算法以及自适应遗传算法性能更优。(3)断路器模型研究。首先分析断路器触头系统工作原理,推导触头弹簧的工作条件,构造新型弹簧的约束条件和优化模型;再分析断路器能耗来源,考虑成本、铜耗、触头个数等因素,建立可靠的能耗优化模型。(4)改进的CCE-ABC算法优化设计断路器。采用改进的CCE-ABC算法对提出的触头弹簧模型函数和能耗模型函数进行迭代寻优。实验结果表明通过CCE-ABC算法所设计的弹簧参数更加合理,体积更小,可以降低触头磨损,且改进算法所设计能耗更低,耗材量更少,节约成本。