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多目标演化算法在混合电动车设计和控制中的应用: 收藏
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引用; 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2004年第3期28卷 384-387页; 作者：胡晓林王仲范廖连莹肖志勤武汉理工大学汽车工程学院武汉430070; 以混合电动车 ( HEV)的性能仿真软件 ADVISOR为平台 ,应用一种高效的多目标演化算法——非占优排序遗传算法 ( NSGA-II) ,将一辆并联 HEV的百公里油耗和 HC,CO,NOx的排放等4个目标同时进行了优化 ,优化变量同时包含了部件尺寸参数和能...; 以混合电动车 ( HEV)的性能仿真软件 ADVISOR为平台 ,应用一种高效的多目标演化算法——非占优排序遗传算法 ( NSGA-II) ,将一辆并联 HEV的百公里油耗和 HC,CO,NOx的排放等4个目标同时进行了优化 ,优化变量同时包含了部件尺寸参数和能源管理策略参数 ,得到了一组Pareto解 .针对该 Pareto解集的分析表明 ,在不牺牲动力性的前提下 ,NSGA- 大大提高了原车的经济性能和排放性能 ,并且为; 来源：详细信息评论

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