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李亮（Li，Liang）;张亚辉;杨超;焦晓红;张立鹏;宋健

基于混合遗传算法的插入式混合动力电动客车动力总成和控制参数优化。 （英语） Zbl 1307.93290号

J.富兰克林研究所。 352，第3期，776-801（2015）.
摘要：本文提出了一种新的混合遗传算法，用于同时优化插入式混合动力电动客车（PHEB）的动力总成和控制参数，同时兼顾经济性和动态性能。PHEB是缓解能源短缺和城市环境污染的潜在公共交通工具。PHEB动力总成和控制参数对车辆性能和经济性有显著影响，需要一个优化过程来为给定的驾驶路线设计一组优化参数。提出了一种将增强型遗传算法（EGA）与模拟退火算法（SA）相结合的混合遗传算法（HGA）。通过将EGA与SA相结合，对EGA操作后较好的一半种群应用模拟退火过程，然后引入自适应冷却调度。此外，还实现了正交设计方法、交叉和变异概率的自适应机制等多种技术，以实现保持种群收敛能力和保持种群多样性的目标。定义了解的相对误差距离来表示标准遗传算法（SGA）、EGA和HGA的性能。在以下两个行驶循环中进行优化：（1）行驶循环{中国青年}_{-}873\)从真实的公交路线收集；（2）城市测功机工况+中国典型城市工况（UDDS+CTUDC）。仿真结果表明，HGA的收敛速度和全局搜索能力明显优于PHEB动力总成优化设计和控制参数优化设计。对于给定的中国城市行驶循环，最佳参数可能会获得PHEB的最佳综合性能。

引用于4文件

理学硕士：

93立方厘米 控制理论中的应用模型
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
93C40型 自适应控制/观测系统
49N90型 最优控制和微分对策的应用

关键词：

混合动力电动客车;遗传算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Li}等人，J.Franklin Inst.352，No.3，776--801（2015；Zbl 1307.93290）
全文： 内政部

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