为了降低电动汽车复合电源初始成本、更换成本及电耗,提出了基于动态精英受控NSGA-Ⅱ算法的参数优化方法。对研究对象的复合电源连接方式进行了介绍,制定了车辆能量管理方法。以降低复合电源成本和电耗为目标,建立了复合电源参数的多目标优化模型。在NSGA-Ⅱ算法中引入了动态拥挤度排序策略,可以有效提高基因多样性,从而提出了动态精英受控NSGA-Ⅱ算法的模型求解方法。在UDDS循环工况下对复合电源参数进行优化,与NSGA-Ⅱ算法优化结果比,动态精英受控NSGA-Ⅱ算法优化结果的锂电池和超级电容放电深度更低、制动能量回收量和电池放电效率更高,有效降低了复合电源成本和电耗。