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基于大爆炸優(yōu)化理論的太陽(yáng)能汽車優(yōu)化策略

基于大爆炸的緊縮優(yōu)化方法提出了太陽(yáng)能汽車的優(yōu)化策略。研究是以伊斯坦布爾技術(shù)大學(xué)太陽(yáng)能汽車團(tuán)隊(duì)參加世界太陽(yáng)能汽車挑戰(zhàn)賽為技術(shù)支持。世界太陽(yáng)能汽車挑戰(zhàn)賽是一個(gè)每?jī)赡昱e辦的比賽，3021km長(zhǎng)的賽道是世界各地的太陽(yáng)能汽車車隊(duì)的競(jìng)賽場(chǎng)地。研究了太陽(yáng)能汽車模型的優(yōu)化。對(duì)于沿路線的預(yù)定義段，通過(guò)各種仿真研究了最佳速度的參考計(jì)算值，所得到的計(jì)算結(jié)果用來(lái)設(shè)計(jì)太陽(yáng)能電動(dòng)汽車，以參加世界太陽(yáng)能汽車挑戰(zhàn)賽。

介紹了控制系統(tǒng)電子控制單元的開(kāi)發(fā)，使其用于運(yùn)行控制、系統(tǒng)支持，從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)優(yōu)化。優(yōu)化的目的是使車輛保持在最有效的操作條件下，盡可能最大限度地提高車輛速度。對(duì)幾種主要?dú)夂驐l件下的控制策略進(jìn)行如下分類：①在多云天氣的情況下，低速行駛；②在陽(yáng)光充足的天氣情況下，高速行駛；③在多云的天氣情況下，高速行駛；④在陽(yáng)光充足的天氣情況下，低速行駛。

在這項(xiàng)研究中，提出了一種新的優(yōu)化策略，即大爆炸–大緊縮為基礎(chǔ)的優(yōu)化方法。該方法已經(jīng)應(yīng)用在許多領(lǐng)域，特別是在解決相對(duì)少采樣時(shí)間的優(yōu)化方面，在模糊模型反演、模糊自適應(yīng)模型和在線模糊規(guī)則加權(quán)上都有很好的應(yīng)用。此外，在高度非線性工程的優(yōu)化方面得到了推廣應(yīng)用。通過(guò)模擬太陽(yáng)能汽車模型，得到與其子組件（如電氣模型、負(fù)荷模型、道路模型和比賽規(guī)則），以及與道路測(cè)試結(jié)果的比較。基于各種模擬優(yōu)化賽道的預(yù)定義段參考速度值，還采用Matlab軟件改善實(shí)際比賽的性能。

Engin Yesil. Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI)，Budapest, HUNGARY，Nov 19-21,2013.

編譯：袁建昆