Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Применение алгоритма пчел на основе феромонов для одновременной оптимизации размеров ключевых компонентов и стратегии управления гибридными электромобилями

Длинная ЖТ

Алгоритм пчел на основе феромонов (PBA) используется для оптимизации размеров ключевых компонентов и стратегии управления для представленных параллельных гибридных электромобилей (параллельных HEV). Алгоритм пчел на основе базовых феромонов (BBA) — это интеллектуальный инструмент оптимизации, имитирующий поведение медоносных пчел при поиске пищи. Однако в этом исследовании применяется новая версия BBA, которая использует феромоны — химические вещества, выделяемые пчелами и другими насекомыми в окружающую среду, что позволяет им общаться с другими представителями своего вида. PBA использует феромоны для привлечения пчел к исследованию перспективных областей поискового пространства, а конфигурация параллельного HEV и стратегия управления электрической помощью используются для формулирования исследования. Значение размера ключевых компонентов и параметров стратегии управления корректируется в соответствии с PBA для получения минимизации взвешенной суммы расхода топлива (FC) и выбросов при производительности транспортного средства, которая удовлетворяет ограничениям PNGV. В этом исследовании программное обеспечение ADVISOR использовалось в качестве инструмента моделирования, а циклы вождения, FTP, ECE-EUDC и UDDS, использовались для оценки FC, выбросов и динамических характеристик. После описания алгоритма в статье показаны результаты, полученные для одновременной оптимизации размеров ключевых компонентов и стратегии управления для параллельных гибридных электромобилей. Результаты доказывают, что PBA является сильным алгоритмом для определения оптимальных параметров размеров компонентов и стратегии управления, что приводит к улучшению FC и выбросов без ущерба для производительности автомобиля. По сравнению с BBA, новая версия, PBA, показала улучшение примерно на 25% в скорости сходимости с почти такими же результатами целевых показателей оптимизации.