基于引导式马尔可夫进化算法的汽车行驶工况构建方法

本发明公开基于引导式马尔可夫进化算法的汽车行驶工况构建方法。该方法通过车联网平台采集并预处理车辆行驶数据，提取短行程片段的特征参数，采用主成分分析进行降维处理，并基于K‑means聚类划分行驶工况类别。进一步构建速度与加速度双参数的状态转移概率矩阵，生成初始工况种群，并通过遗传算法进行迭代优化。在优化过程中引入引导式更新算法，设置两个接受算子分别对最优和最劣工况进行更新判断，从而有效引导算法收敛方向，提升工况构建的精度、效率和稳定性。本发明还可应用于车辆耐久性测试、排放测试及能耗评估等系统，用于模拟真实用户行驶行为，生成具有代表性的行驶工况序列。