随着国家经济的快速发展，城市的现代化建设步伐加快，高层和超高层建筑的需求量将越来越大。因此，相应地对电梯的需求量和要求也越来越高。如果仍使用传统的吊绳式，电梯台数必须相应的增加，而且钢丝绳本身也成为电梯的一种负担。这种结构的直接后果是建筑物的可利用面积减少等问题。因此为了有效地解决这些问题，研究新型的电梯驱动方式势在必行。　　永磁直线电机作为电梯驱动方式，被认为具有很好的发展前景。用圆筒型永磁直线电机驱动的电梯结构简单，省去机房所占的空间，扩大可用面积，所以电梯所需空间较小。但圆筒型永磁直线电机的最突出缺点是生产成本较高。因此，在本文中从提高电机的单位体积推力出发，提出用人工搜索群算法对圆筒型永磁直线电机进行优化设计。　　人工搜索群算法（ArtificialSearchingSwarmAlgorithm，ASSA）是一种新型的仿生智能优化算法。该算法模拟人类士兵执行某一特定搜索任务的特点和过程，通过执行相应的规则找到搜索目标，从而解决相应的优化设计问题。同时，研究表明该算法具有较好的收敛性能和全局搜索能力。　　论文分析了人工搜索群算法（ASSA）的基本原理和实现步骤，进行了一些基准函数的性能测试，测试结果表明该算法是有效的;通过将该算法与粒子群算法和鱼群算法进行了性能测试比较，验证了该算法是一种具有潜在优越性的全局优化算法；通过分析直线电机的研究情况和圆筒型永磁直线电机的工作原理，对圆筒型永磁直线电机进行了电磁设计，建立了优化设计的数学模型；采用C++语言，编写了圆筒型永磁直线电机的优化程序。优化结果表明，优化后的电机性能有了较大的提高。