汽车数量的迅速增加导致全球能源消耗和温室气体排放量不断增大,如何减少能源消耗和碳排放量成为汽车工业面临的一个重要挑战。诸多学者正致力于研究的以减小车辆能耗为目的的新技术主要专注于对车辆本身的改进和控制,而把道路坡度作为影响车辆能耗的外部因素。不同于现存的许多方法,本文从优化道路坡度的角度研究降低车辆能源消耗的方法和技术。本论文主要贡献如下:本文提出了在车辆按照既定速度曲线行驶的条件下减少其总能耗的道路坡度优化问题,并分别利用庞特里亚金最小原理和动态规划求解最优道路坡度解析解和数值解。解析解求解过程主要包括三个步骤:首先,简化车辆能耗模型并将道路坡度优化问题转换成哈密尔顿优化控制问题;然后,应用庞特里亚金最小值原理分别在车辆加速、减速和匀速三种情况下求出最优道路坡度解析解;最后,通过仿真验证车辆行驶在最优道路上耗能最少。数值解求解过程包括两个步骤:首先,将连续的道路坡度优化问题离散化并采用动态规划算法求出最优道路坡度的数值解;然后,通过蒙特卡洛方法计算行驶在道路上所有车辆的总能耗,证明由动态规划求解出的最优道路具有节能优势。当既定速度曲线未知,但已知车辆行驶的大量历史数据时,本文建立基于马尔科夫链的车辆速度模型,并在此模型下提出降低道路上车辆总能耗的道路坡度优化问题,利用具有马尔科夫链特性的动态规划方法求解最优道路坡度。该方法分为三个步骤:首先,建立道路坡度优化问题的离散模型;其次,分别利用模拟仿真的车辆行驶数据和一段现有道路上实际车辆行驶数据评估优化后道路的节能效果;最后,应用蒙特卡洛算法模拟验证此方法在道路坡度优化设计减小汽车能耗方面是有效的。马尔科夫链模型未考虑道路坡度对车辆速度的影响。当考虑道路坡度对车辆速度的影响时,本文建立基于马尔科夫决策过程的车辆速度模型并在此模型下进行道路坡度优化。首先,验证车辆行驶速度与道路坡度的相关性;然后,通过递归具有马尔科夫链性质的确定性动态规划求解最优道路坡度。该方法通过两个步骤反复迭代找到最优解:第一,在假定道路坡度下计算出车速概率转移矩阵,把马尔科夫决策问题转变成马尔科夫链问题;第二,用具有马尔科夫性质的确定性动态规划方法求出最优道路坡度,并作为下次迭代的初始坡度。最后,通过蒙特卡洛方法模拟得出,在最优道路上行驶的车辆更节能。