基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

【摘要】：介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择. 【作者单位】： 贵州大学教育部现代制造技术重点实验室;中国科学院成都计算机应用研究所;湖南理工学院信息与通信工程学院;
【关键词】： 混合动力汽车 带约束多目标优化 Pareto最优原理 进化算法
【基金】：教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-09-0094) 国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA043203) 国家自然科学基金资助项目(60975049) 贵阳市科技局科技计划项目(筑科合同[2012101]2-7号)
【分类号】：U469.72
【正文快照】： 混合动力系统的高效运行依赖于各部件的匹配及控制策略,其优化模型具有不可微、不连续、多维、带约束和非线性等特点[1],是典型的多目标优化问题.针对控制策略的优化,有学者应用动态规划算法[2]、DIRECT搜索方法[3]、逻辑门限控制策略与等效燃油消耗最小原理相结合的方法[4]

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