文献

J-GLOBAL ID：201902259778248509   整理番号：19A2176922

多目的微分進化アルゴリズムの改良とハイブリッド電気自動車への応用【JST・京大機械翻訳】

Improvement of multi-objective differential evolutionary algorithm and its application for Hybrid electric vehicles

著者 (4件)： Liu Mou (Institute of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Wang Xingcheng (Institute of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Sheng Yang (Institute of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China) ,  Wang Longda (Institute of Marine Electrical Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, 116026, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 553-558  発行年： 2019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： 微分進化アルゴリズム(DE)は実用的で簡単な知的アルゴリズムである。多目的問題におけるその改良と応用は,本論文の主要研究であった。DEの収束速度と安定性を改善するために,多目的問題を解決するためにそれを使用して,混合突然変異戦略,自己適応パラメータと最小隣接距離を本論文で用いて,このアルゴリズムのより良い性能を目的とした。これらのイデアルと組み合わせて,本論文で提案した多目的自己適応微分進化(MOSDE)を用いてベンチマークテスト関数を解き,SPEA2と比較した。ハイブリッド電気自動車(HEV)の最適化は,非線形で制約された多目的最適化問題である。燃料と排出負荷の低消費のために,著者らはいくつかの成分のパラメータと制御戦略変数を最適化するためにMOSDEを使用して,パレート解法セットから最も良い妥協解を提供した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  イデアル ,  突然変異 ,  *ハイブリッド自動車 ,  多目的計画法
準シソーラス用語： Pareto解 ,  制御戦略 ,  ベンチマークテスト ,  *微分進化 ,  自己適応 ,  収束速度 ,  *微分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 微分進化アルゴリズム ,  ハイブリッド電気自動車 ,  応用