【摘 要】
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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MATLA
【机 构】
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天津大学,中国汽车技术研究中心有限公司
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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／simumk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
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