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混合动力车的受约束最优燃料消耗：受约束强化学习方法
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了混合动力汽车的数学表达式和优化方法，以减少燃料消耗。通过研究Prius混合动力系统，发现CVPO和基于Lagrange方法都可以在保持SOC平衡的同时获得最低燃料消耗。
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关键要点
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混合动力汽车结合了内燃机和电动机的工作特性，越来越受欢迎。
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本文首次从有限增强学习的角度提供了优化燃料消耗的数学表达式。
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采用有限变分策略优化（CVPO）和基于Lagrange方法的有限方法来实现最低燃料消耗。
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案例研究基于Prius TOYOTA混合动力系统在NEDC条件下进行。
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CVPO和基于Lagrange方法在保持SOC平衡的同时实现最低燃料消耗。
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CVPO方法收敛稳定，而基于Lagrange方法的最低燃料消耗为3.95升/百公里，但存在振荡现象。
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结果验证了提出的CRL方法在COFC问题上的有效性。
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