分会场

控制与测试

摘要

关注到柴电混合动力总成模块化设计问题，本文提出了一种基于混合整数混沌增强粒子群算法（MCPSO）的智能设计方法。该算法在传统粒子群算法的基础上进行了两方面的创新性升级：一是通过引入一种Floor函数，实现针对零部件选型和控制参数优化的混合整数参数优化（例如，电池的个数为整数）；二是通过引入逻辑混动吸引策略，使得提出的MCPSO具有更强的全局最优搜索能力。通过对比NSGA-II算法，提出的MCPSO能够利用更少的计算资源获得理想的多目标搜索结果；MCPSO相比于传统的粒子群算法和其常用的变种算法，能够有更高的概率获得全局最优结果。

关键词

模块化设计;混合动力车辆;粒子群算法;混沌增强;整数参数

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