基于MOPSO算法与改进熵权TOPSIS法的混合动力汽车多目标优化决策  

Multi-objective optimization decision for hybrid vehicle based on MOPSO algorithm and improved entropy weight TOPSIS method

作　　者：董长青[1] 陈辰[2] 程旭[2] 杨开欣 郭谨玮 DONG Chang-qing1;CHEN Chen2;CHENG Xu2;YANG Kai-xin2;GUO Jin-wei2

机构地区：[1]天津大学,天津300072 [2]中国汽车技术研究中心有限公司,天津300380

出　　处：《制造业自动化》2018年第11期150-156,共7页Manufacturing Automation

摘　　要：针对混合动力汽车油耗和排放优化问题,应用多目标粒子群算法(MOPSO)和改进熵权TOPSIS方法,对混合动力汽车的关键参数进行优化决策。首先以一款并联混合动力汽车为参考标准,在MATLAB/Simulink环境下搭建了整车仿真模型,并通过整车转鼓试验台对仿真模型的合理性和有效性进行验证;然后应用多目标粒子群算法对混合动力汽车关键参数进行优化,得到关于燃油经济性和污染物排放性能指标的Pareto最优解集;最后基于改进熵权TOPSIS方法,从Pareto最优解集中决策出一组最佳参考解。与优化前相比,混合动力汽车的油耗降低了4.28%,HC、NOx、CO三种污染物排放量分别降低了17.8%、12.47%和5.93%。

关 键 词：混合动力汽车 多目标优化决策 油耗 排放 

分 类 号：U473.9[机械工程—车辆工程]