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基于差分进化算法的混合动力系统多目标优化
作者单位:
;1.重庆交通大学机电与车辆工程学院
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
Multi-objective Optimization for Hybrid Power System based on the Differential Evolution Algorithm
Abstract:
Keywords:
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