董长青，陈 辰，程 旭，杨开欣，郭谨玮

（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）

0 引言

近年来，温室气体排放引发全球气候变暖，导致气候异常，备受国际社会关注。能源和环境问题已经成为制约汽车产业健康可持续发展的重要因素。电动汽车具有零排放、无污染的特点，已经成为当今世界汽车工业技术发展的重要方向[1]。而混合动力汽车作为电动汽车的重要技术产品[2]，具备内燃机和电池电机两大驱动系统，是一个高维、不可微的复杂非线性系统。如何通过优化控制参数和控制策略将两大动力系统高效融合在一起，已经成为当前该领域的热点问题[3,4]。

在混合动力汽车油耗和排放的性能优化方面，国内外学者做了大量研究。文献[5～7]将多目标粒子群算法引入到混合动力汽车整车参数优化中，实现了燃油经济性和排放性的多目标优化，有效的降低了整车的油耗和排放。文献[8]采用进化算法对混合动力汽车的燃油经济性和排放性进行了优化，得到了油耗和排放的Pareto最优解集。文献[9,10]将序列二次规划方法和DIRECTDE方法结合起来，对混合动力汽车的能量管理策略进行优化。文献[11]将多目标粒子群算法和加权尺度法结合起来，对混合动力汽车增程器进行了离线优化，以微弱的燃油经济性的代价，有效改善了整车排放性能。在多目标决策方面，文献[12～14]主要研究了基于模糊、LSSVM、ACO等算法的TOPSIS方法在多目标决策问题上的应用，文献[15～17]中研究了基于信息熵权法的TOPSIS方法。……