简介：遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法,其全局优化和隐含并行性的特点使得遗传算法能适应求解大规模的复杂优化问题。本文从遗传算法的基本原理着手,阐述了遗传算法在汽车动力性、经济性优化中的应用。
简介：以新欧洲驾驶循环（NewEuropeanDrivingCycle，NEDC）工况下整车能耗和首次提出的换挡点加速度差值和作为目标函数，选定换挡点车速及换挡延迟量为优化变量，建立兼顾经济性和动力性的综合换挡规律优化模型。在NEDC循环工况下，利用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对综合换挡规律的换挡点进行优化，利用Matlab／Simulink仿真平台对三种换挡规律进行仿真对比分析。结果表明，综合换挡规律既能满足整车的动力性，又能获得优异的经济性，从而验证了该优化方法的可行性。
遗传算法在汽车动力性、经济性优化中的应用
基于多目标遗传算法的纯电动汽车AMT综合换挡规律研究
