近年来,各大汽车制造厂商相继推出混合动力汽车发展战略规划,且不断增加混合动力系统的研发投入。在混合动力系统研发前期,基于能量管理策略的构型方案经济性对比分析是一项非常关键的基础性工作,因而倍受企业重视。本文面向企业的研发需求,开展了多目标优化方法及其在混合动力汽车能量管理策略中的应用研究。主要的研究工作如下:针对现有多目标优化算法无法便捷而有效地求解多目标多阶段决策问题,基于动态规划理论和多目标优化基本理论,将最优性原理从传统单目标优化拓展至多目标优化研究领域,提出了一种新的求解多目标多阶段决策问题的优化方法——非支配排序动态规划法（Non-dominated Sorting Dynamic Programming,NSDP）。但NSDP求解效率低,难以应用于复杂系统求解,因此从充分利用计算机算力、提升非支配排序效率、降低非支配排序负担三个方面提出了NSDP的改进方法。在此基础上,提出了应用NSDP求解多目标多阶段决策问题的求解流程。通过应用NSDP求解常用多目标优化问题测试函数集中的FON测试函数,证明了NSDP求解多目标参数优化问题的可行性。应用NSDP与当前主流多目标优化算法（加权系数法和NSGA-Ⅱ）求解多目标单向旅行商问题,求解结果表明NSDP能够有效地求解多目标最优控制问题,且求解效率更高,所获得的非支配解集质量更好。在建立了混合动力汽车准静态后向仿真模型的基础上,以燃油消耗量和电池寿命为优化目标,分别构建了某串并联式混合动力汽车和某功率分流式混合动力汽车能量管理的多目标多阶段决策问题,并应用NSDP进行数值求解。与基于加权法的动态规划的求解结果对比表明,NSDP能够便捷而有效地获得混合动力汽车多目标能量管理优化问题的非支配解集。此外,利用NSDP求解了不同工况下的功率分流式混合动力汽车和串并联式混合动力汽车多目标能量管理优化问题。以多目标优化理论作为分析基础,对数值求解结果进行了对比分析,从而对比了上述两种混合动力系统的综合经济性,说明了NSDP能够为企业在混合动力系统开发前期选取合适的构型方案提供决策基础。