混沌遗传算法优化PHEV能量管理：燃油经济性提升5.15%

"这篇论文是2013年发表在湖南大学学报(自然科学版)上的，主题是基于混沌遗传算法优化插电式混合动力电动汽车（PHEV）的能量管理策略。作者通过改进混沌映射和遗传算法的结合，提高了算法的遍历性，解决了遗传算法可能出现的局部最优问题。在ADVISOR2002软件中，他们用这个新算法优化了一辆采用模糊能量管理策略的PHEV的隶属函数和控制规则，结果显示优化后能提高燃油经济性和减少CO排放。" 正文: 混沌遗传算法是一种结合了混沌理论与遗传算法的优化技术，旨在解决复杂的全局优化问题。在这篇2013年的研究中，作者针对插电式混合动力电动汽车(PHEV)的能量管理系统，提出了一个新颖的混沌遗传算法。PHEV的能量管理策略对于车辆性能至关重要，因为它涉及到电力和燃油的高效利用，直接影响到汽车的燃油经济性和排放。 传统的遗传算法在解决多模态优化问题时可能会陷入局部最优，而混沌系统的遍历性则能帮助跳出这种局限。论文中的新算法通过改进混沌映射与遗传算法的融合，使得种群在进化过程中能够进行混沌搜索，从而增强了算法在解空间中的探索能力，有助于找到全局最优解。 在实际应用中，研究者选择了一辆采用模糊逻辑控制的PHEV作为模型，并在ADVISOR2002这个专业工具中进行仿真分析。模糊逻辑控制是一种灵活的控制策略，它通过模糊推理来处理不确定性和非线性问题，但在参数选取上可能存在优化空间。通过混沌遗传算法，研究者对模糊控制器的隶属函数和控制规则进行了优化，以提升系统性能。 仿真结果表明，混沌遗传算法成功地实现了对模糊控制器的全局优化。与原始模糊控制策略相比，优化后的PHEV燃油经济性提升了5.15%，这意味着车辆在相同行驶条件下可以节省更多燃料。同时，CO排放量减少了6.39%，这不仅对环境友好，也符合严格的排放标准。 这篇论文的贡献在于提供了一种有效的优化工具，对于PHEV能量管理策略的改进具有指导意义。混沌遗传算法的引入不仅改善了模糊控制器的性能，还为未来混合动力汽车的控制策略设计提供了新的思路。未来的研究可能还会探索如何将这种方法应用于其他类型的电动汽车，或者进一步优化算法以适应不同的驾驶条件和车辆配置。