在介绍这篇关于应用多目标粒子群算法进行车辆传动系参数优化仿真研究的文献之前，先来梳理一下关键词所涉及的几个核心概念。
“多目标优化”是一个在决策过程中需要同时满足多个目标的优化问题。在工程应用中，往往存在相互冲突的多个目标，而多目标优化的目的就是在这些目标之间寻找最佳的平衡点，即Pareto最优解。Pareto最优是指在没有使至少一个目标变差的情况下，不可能使任何一个目标变得更好。
“多目标粒子群算法”（MOPSO），是一种群体智能优化算法，它是粒子群优化（PSO）算法的扩展。PSO算法受到鸟群觅食行为的启发，通过模拟鸟群的社会行为来寻找最优解。MOPSO在单目标PSO基础上加入了处理多个目标的机制，并试图找到Pareto最优解集。
“信息熵”是信息论中的一个基本概念，用于衡量信息量的多少。在决策过程中，信息熵可以用来衡量决策所需信息的不确定性。一个系统的熵值越大，表示系统的不确定性越高。将信息熵应用于多属性决策方法中，可以帮助决策者根据各个决策方案的熵值来评估和比较方案的优劣。
现在我们来详细说明文章所涉及的知识点：
一、车辆传动系参数优化
车辆传动系的参数优化是一个典型的多目标优化问题。传动系参数包括但不限于齿轮比、轴距、发动机功率等因素，这些参数决定了车辆的动力性、燃油经济性、排放等性能。在设计车辆时，需要在满足性能需求的同时，考虑到经济性、安全性、舒适性等其他因素。
二、整车模型搭建与验证
为了进行传动系参数优化，需要首先建立目标车辆的整车模型。整车模型不仅包括了传动系，还有悬挂、车身、制动系统等部分。通过搭建整车模型可以模拟车辆在各种工况下的行为。
整车模型的验证通常通过台架试验来进行，台架试验是指在实验室条件下，用特定的测试设备对车辆部分系统或总成进行测试。通过对整车模型进行台架试验，可以验证模型的准确性和适用性。
三、多目标优化模型的建立
在确定了传动系参数为设计变量，动力性和经济性为优化目标后，研究人员建立了一个多目标优化模型。这个模型需要将动力性和经济性量化，并建立起它们与传动系参数之间的数学关系。
四、多目标粒子群算法的应用
为了求解多目标优化模型，研究者应用了多目标粒子群算法。这种算法将每个候选解称为一个“粒子”，粒子在解空间中运动，根据目标函数值不断更新自己的位置和速度。算法中的粒子通过信息共享机制，可以快速向全局最优解或Pareto最优解收敛。
五、基于信息熵的多属性决策
在获得了Pareto最优解集后，研究人员进一步采用基于信息熵的多属性决策方法确定最优传动系参数。信息熵在这里用作评估方案优劣的依据，具体方法可能包括为每个目标函数分配权重、计算每个解的熵值、然后根据信息熵的大小来确定最终的最优解。
六、研究结果与结论
文章最后提到，通过该方法优化后的整车动力性能和燃油经济性均得到提升。燃油经济性提高了4.83%，全负荷0～100km/h加速性能提升了2.03%。这表明多目标粒子群算法结合信息熵的多属性决策方法，在车辆传动系参数优化中是非常有效的。
七、专业指导与参考文献
在文献的通常会列出相关的参考文献，为对该领域感兴趣的研究者提供进一步的阅读材料。参考文献是科研工作的重要组成部分，它能够帮助读者了解某项研究的来源、发展以及相关领域的研究进展。
通过对这篇文献的阅读和分析，我们可以了解到多目标粒子群算法在车辆工程领域的应用，并且看到其在解决实际工程问题中的潜力。这种将理论应用于实际问题，并通过实验验证的科研过程对于推动技术进步和创新具有重要意义。
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