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J-GLOBAL ID：201702265601572881   整理番号：17A1570286

インテリジェントエネルギー管理のためのMASに基づくハイブリッド戦略:電気自動車への応用【Powered by NICT】

Hybrid strategy based on MAS for an intelligent energy management: Application to an electric vehicle

著者 (3件)： Amrani Rachid El (Laboratory of Computer Sciences, Imaging and Numerical Analysis (L.I.I.A.N), College of Sciences Dhar Mehraz (F.S.D.M), Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Yahyaouy Ali (Laboratory of Computer Sciences, Imaging and Numerical Analysis (L.I.I.A.N), College of Sciences Dhar Mehraz (F.S.D.M), Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco) ,  Tairi Hamid (Laboratory of Computer Sciences, Imaging and Numerical Analysis (L.I.I.A.N), College of Sciences Dhar Mehraz (F.S.D.M), Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCV  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,電気自動車のエネルギー管理のためのマルチエージェントアプローチを提案した。車両電源はリチウム金属ポリマ(LMP)電池とスーパーキャパシタから構成されている。採用された管理戦略は,ファジィ論理に人工知能の三つの技術に基づいて,ハイブリッド戦略とマルチエージェントシステムの一方で,他方では,遺伝的アルゴリズムである。これらの主な方法は管理業務を行うために開発されたシステムに結合した。ファジィ推論システムは,最初に遺伝的アルゴリズムによるオフライン最適化した。は,不確実な場合を考慮するためにオンライン検査時に使用される。システムのアーキテクチャは,エージェントに基づいており,それらは制御タスクを分布し,ハイブリッド電気源の成分のコマンドをそれに応じて位置決めに適用した。シミュレーション試験(新ヨーロッパ運転サイクルに及ぼすNEDC)の間に,本研究の目的を達成するために,結果のために,成功した実際にシステムを用いて,この方法で効果的に動作する。ハイブリッド戦略である運転,エネルギーの観点から,電気自動車の自律性をすなわちにおいて重要なシースを実現した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電気自動車 ,  不確実性 ,  人工知能 ,  マルチエージェントシステム ,  *エネルギー管理 ,  シミュレーション ,  最適化 ,  計算機アーキテクチャ ,  遺伝的アルゴリズム ,  ヨーロッパ ,  ファジィ論理 ,  エージェント
準シソーラス用語： 自律性 ,  運転サイクル ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー管理 ,  MAS ,  戦略 ,  電気自動車 ,  応用