基于混合遗传算法的混合动力汽车优化设计研究

【摘要】：针对混合动力汽车驱动系统参数优化设计问题的特点,将自适应遗传算法与序列二次规划算法相结合,构成用于求解该问题的混合遗传算法。一方面该算法提出了新的自适应交叉和变异概率调整公式,以保证全局收敛性。另一方面通过改进自适应遗传算法与序列二次规划算法的结合方式,以加快局部搜索的速度和求解质量。实例优化结果表明,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在混合动力汽车驱动系统参数优化设计中的应用是有效的。 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 混合动力汽车 优化设计 混合遗传算法 序列二次规划
【基金】：北京市教委、市基金委重点项目(KZ20041000501)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 优化设计作为混合动力电动汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)的一项关键技术,直接决定着整车的动力性能和经济性能,在整车研制过程中处于重要地位。由于HEV的优化设计空间具有高度非线性、不连续,多模态等特点,传统基于梯度的搜索算法往往会失效[1],因此,选择并开发新的高效

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