永磁自启动同步电动机以其具有高效率和高功率因数而被广泛地应用在石油工业和纺织工业的领域之中，因此在设计这种永磁自启动同步电动机时要从高效率和高功率因数等方面进行考虑。由于该类的电机转子上安有鼠笼条，所以它的启动过程和牵入同步过程比一般的永磁同步电机更为复杂，设计难度更加增加，需要采取必要的电机优化设计方法对其进行优化设计，从而得到满足要求的电磁设计方案。文中首先介绍了蚁群算法的起源、发展的过程、应用的领域以及传统蚁群优化的原理，提出一种改进的自适应遗传蚁群算法，该算法确定了遗传算法和蚁群算法的融合时机，使得算法在寻优过程中同时具备两种算法的优点，给出了一种改进的信息素更新策略，设置了高效的算法参数。分别采用传统的蚁群算法和改进的自适应遗传蚁群算法对已知函数进行最小值优化计算，通过比较两者得到的进化曲线和平均值随着迭代次数变化的曲线，证明了改进的自适应遗传蚁群算法具有更好性能。其次，以一台4极7.5kW的永磁自启动同步电动机为研究对象，以提高效率为目标，建立了电机的优化设计的数学模型，模型中确立了目标函数，选择了对目标函数影响明显的结构参数作为优化变量，并且根据电机设计的要求设置了约束条件以及对应的惩罚函数。最后，采用改进的自适应遗传蚁群算法对电机进行优化，得到了一组新的电磁设计方案，与原设计方案相比较，证实了改进的算法对电机的优化是有效的。采用有限元方法对优化后的设计方案进行仿真，得到了堵转转矩随着时间变化的特性曲线、转速和转矩随着时间变化的特性曲线以及磁通密度和电流密度在某一稳定运行时刻下的分布云图，并且通过对以上的特性曲线和云图分析，证实优化结果满足电机设计的要求。