Implementation of a fast non-dominated sorting firefly algorithm and a vehicle simulation model for multi-objective component sizing of a power-split PHEV powertrain: a comparative numerical study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the current investigation, the authors take advantage of a well-known emerging swarm intelligence-based metaheuristic method, i.e., firefly algorithm (FA), to cope with a tedious automotive optimisation problem, known as component sizing. As far as the authors are concerned, the presented research can be considered as one of the rare archived reports which substantiate the applicability and efficacy of metaheuristics for the component sizing of power-split plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) powertrains. Here, the authors take one further step and formulate a complex multiobjective optimisation problem to clearly investigate the potentials of metaheuristics. It is worth pointing out that most of the existing classical optimisation approaches are unable to successfully solve a multiobjective component sizing problem, and are often trapped into local minimums and offer local Pareto solutions. Moreover, through a numerical comparative study, the superiority of the proposed fast non-dominated sorting firefly algorithm (FNSFA) over the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is demonstrated. The outcomes of this research encourage automotive engineers to take advantage of nature-based optimisers, e.g., FNSFA, for component sizing problems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle