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

• 作者: 杨开欣 程旭 董长青 郭谨玮 陈辰
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力汽车 多目标优化决策 油耗 排放
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 150-156
• 页数: 7页
• 分类号: U473.9
• 字数: 4736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2018.11.037

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MATLAS/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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程旭		19	19	3.0	3.0
2	董长青		5	3	1.0	1.0
3	陈辰		10	8	2.0	2.0
4	郭谨玮		3	0	0.0	0.0
5	杨开欣		3	0	0.0	0.0