群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

ハイブリッド電気自動車の主要部品サイズと制御戦略の同時最適化のためのフェロモンベースのミツバチアルゴリズムの応用

ロングVT

フェロモンベースのミツバチアルゴリズム (PBA) は、提示された並列ハイブリッド電気自動車 (並列 HEV) の主要コンポーネントのサイズと制御戦略を最適化するために採用されています。基本的なミツバチアルゴリズム (BBA) は、ミツバチの餌探し行動を模倣したインテリジェントな最適化ツールです。ただし、この研究では、フェロモン (ミツバチや他の昆虫が環境に分泌し、同種の他のメンバーと通信できるようにする化学物質) を使用する新しいバージョンの BBA が適用されます。PBA はフェロモンを使用してミツバチを引き寄せ、探索空間の有望な領域を探索します。並列 HEV 構成と電動アシスト制御戦略を使用して研究を策定します。主要コンポーネントのサイズと制御戦略パラメータの値は、PNGV 制約を満たす車両性能を維持しながら、燃料消費量 (FC) と排出量の加重合計を最小化するために、PBA に従って調整されます。この研究では、シミュレーションツールとしてADVISORソフトウェアを使用し、運転サイクル、FTP、ECE-EUDC、UDDSを採用して、FC、排出量、動的性能を評価しました。アルゴリズムの説明に続いて、パラレルハイブリッド電気自動車の主要コンポーネントサイズと制御戦略の同時最適化で得られた結果を示します。結果は、PBAがコンポーネントサイズと制御戦略の最適パラメータを決定するための強力なアルゴリズムであり、車両性能を犠牲にすることなくFCと排出量の改善をもたらすことを証明しています。BBAと比較して、新しいバージョンのPBAは、最適化ターゲットのほぼ同じ結果で、収束速度が約25％向上しました。