基于自适应遗传算法的循环工况整车参数优化

针对传统遗传算法空间搜索速度慢,交叉和变异率选定依赖经验且无法得到真实最优解的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法。以机械式传动系统为例,建立了循环工况的整车传动系统参数化优化模型,并把优化前传统遗传算法、自适应遗传算法和改进自适应遗传算法进行对比分析。结果表明,改进自适应遗传算法搜索速度最快,优化结果最理想;与自适应遗传算法对比,改进的自适应遗传算法中的六循环工况油耗降低了0.18%,最高车速提高了0.8%,连续换挡加速时间降低了5.02%。这些结果表明,改进的自适应遗传算法结果可靠且有效。