基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车(HEV)相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx 排放量和 CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进 化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto 支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候 选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽 车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.