猴群算法优化混合动力汽车能量管理策略研究

"这篇论文研究了基于猴群算法的混合动力汽车能量管理策略，旨在解决如何有效分配动力源输出以最小化油耗的问题。混合动力汽车（HEV）因其能提高燃油经济性而受到关注，但其能量管理策略的优化是一个挑战。文章探讨了几种常见的能量管理策略，包括基于规则、全局优化、瞬时优化、传统优化方法以及群智能算法。其中，猴群算法作为一种优化方法，被提出用于改进串联HEV的能量管理，以快速找到全局最优解。通过仿真对比，显示猴群算法在较小的计算规模下也能达到良好的优化效果，从而实现低油耗。" 本文深入研究了混合动力汽车的能量管理策略，这是混合动力技术中的关键问题。首先，论文概述了现有的几种策略，如基于规则的策略，虽然具有鲁棒性，但可能无法得到全局最优解；全局优化需要整个工况信息，而瞬时优化仅考虑当前状态，可能导致优化结果不理想；传统优化方法因简化汽车模型而结果不尽人意；遗传算法等群智能算法在高维优化问题上受限。这些策略的局限性突显了寻找更高效优化方法的必要性。 猴群算法，由赵瑞清提出，是一种模拟自然界中猴子行为的优化算法，能够在解空间中迭代搜索以找到全局最优解。论文将猴群算法应用到串联HEV的能量管理策略中，并对其进行了改进。通过仿真分析505及NEDC等标准工况，结果显示，猴群算法在小规模的猴群中就能快速收敛到全局最优，表明其具有强大的寻优能力，为实现低油耗提供了有效途径。 这项研究为混合动力汽车的能量管理提供了一个新颖且高效的解决方案，利用猴群算法解决了动力源分配的优化问题，为未来的混合动力汽车设计提供了理论依据和技术支持。该方法有望改善混合动力汽车的燃油效率，降低排放，符合当前绿色可持续发展的趋势。