基于差分进化算法的混合动力系统多目标优化

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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%。 In order to solve the multi-objective optimization problem of hybrid energy management system, the method of weighted summation is usually adopted. The evaluation index of fuel economy and emission (CO, NOx, HC) is treated by Pareto optimal principle. Adaptive differential evolution algorithm, and applied to hybrid energy management multi-objective optimization system and carried out simulation analysis. The results show that the proposed optimization method can obtain a set of non-dominated Pareto optimal solutions with the maximum fuel economy of 5.30%, the maximum CO emission of 3.65%, the maximum of NOx of 14.40% and the maximum of HC of 3.26 %.
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