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结合遗传算法的群体进化和模拟退火算法可避免迂回搜索的特点,在多目标遗传优化方法的基础上,引入混合优化算法,对HEV能量管理控制参数进行了优化.结果表明,所提出的混合优化算法在解决HEV控制策略多目标优化问题中,避免了传统遗传优化早熟收敛和无方向性等缺点,提高了收敛速度和计算效率. 相似文献
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分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化.将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比.结果表明,经MLPS算法优化后,燃油消耗和HC与NOx排放分别下降了11.98%、6.01%和4.03%,但CO排放增加了25.18%;经SAPSO算法优化后,燃油消耗和HC、CO与NOx排放分别下降了13.61%、9.57%、27.78%和18.53%,且电池荷电状态(SOC)比MLPS优化略高.说明SAPSO算法在混合动力车控制参数优化效果上明显优于MLPS算法. 相似文献
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为有效地找寻和管理交通网络的关键节点,以免网络陷入大规模的交通瘫痪,构建了基于级联失效行为的节点重要度测算方法.首先,基于双层网络提出了一个交通网络级联失效模型,该模型:(1)考虑了上层出行网络与下层道路网络的相互影响;(2)给定节点、边初始容量,初始容量与初始流量无关,而初始流量由初始容量等决定:(3)用出行时间描述边的状态;(4)采用可变的边容量,边的容量随下游拥挤程度的变化而变化.然后,基于节点删除法提出了考虑级联失效的交通网络节点重要度评估方法,用级联失效网络的阻塞程度刻画了节点重要度,设计了能测算所有节点重要度的算法流程.试验分析表明,出行网络结构、出行者行为对节点重要度有重要影响. 相似文献
837.
以减少机动车在交叉口的延误时间和尾气排放为目标,针对目前交通信号控制模型中普遍采用单一目标进行求解的问题,以非饱和交叉口为研究对象建立了信号交叉口多目标动态决策模型(MODD模型),对信号周期时长、绿信比和相序3个信号配时参数同时进行优化,提出交叉口多目标评价满意度函数,制定交叉口信号控制决策准则并应用混合遗传算法求解最优决策变量.算例的求解结果显示,混合遗传算法能够均匀地逼近Pareto最优前端,多目标优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和停车次数,对单交叉口信号配时有理论指导和应用价值. 相似文献
838.
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