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
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».