基于模拟退火遗传算法的电动汽车网络优化调度  

Optimized Scheduling of Electrical Vehicle Network Based on Genetic Simulated Annealing Algorithm

作　　者：谢经明[1] 徐小凤[1] 陈冰[1] 陈幼平[1] 艾武[1] 

机构地区：[1]华中科技大学,武汉430074

出　　处：《中国机械工程》2007年第14期1697-1700,共4页China Mechanical Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(5991076861);武汉市重点科技攻关项目

摘　　要：介绍了基于TTCAN协议的电动汽车控制网络的结构组成;在分析TTCAN协议的基础上,设计了一种利用模拟退火遗传算法进行系统矩阵优化的方法,并给出了该算法的具体实现过程;最后利用汽车工业的SAE标准报文子集对该算法进行验证,结果表明,该算法在减小网络抖动方面具有良好的效果。The architecture of electrical vehicle based on time-triggered CAN （TTCAN） protocol was introduced firstly. With analyzing the TTCAN protocol, an algorithm of optimizing the system matrix was designed. Then the implementation of the algorithm was given in detail. In the end, a standard message set--SAE which was usually used in automotive industry was adopted to verify the algorithm and positive results are presented with reduced jitter in the network.

关 键 词：TTCAN 电动汽车网络 模拟退火遗传算法 系统矩阵 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]