基于差分进化算法的混合动力系统多目标优化
邓涛
林椿松
李亚南
卢任之
1.重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆,4000742.重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆,4000743.重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆,4000744.重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆,400074
摘要：针对混合动力能量管理系统多目标优化问题通常采用加权求和等方法的缺点,采用Pareto 最优原理处理燃油经济性与排放性(CO、NOx、HC)评价指标,提出一种基于非支配排序的自适应差分进化算法,并应用于混合动力能量管理多目标优化系统之中并进行仿真分析.结果表明,提出的优化方法能够得到一组非支配Pareto最优解集,且燃油经济性最大提高了5.30％,CO排放物最大下降了3.65％,NOx最大下降了14.40％,HC最大下降了3.26％.
关键词：混合动力多目标优化非支配排序自适应差分进化算法能量管理
资助基金：国家自然科学基金(51305473)中国博士后科学基金(2014M552317)重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyjA60007)重庆市教委科学技术研究项目(KJ120421)重庆市博士后研究人员科研项目(xm2014032)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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