近年来,随着无人驾驶的发展,汽车四化即电动化、智能化、网联化、共享化逐渐成为汽车行业未来的发展方向,汽车电子电气架构必须支撑未来汽车“四化”和车载软件的快速发展,为此必须满足的基本需求包括高计算性能、高通讯带宽、高功能安全、高信息安全性和软件持续更新。然而目前的电子电气架构存在着计算性能需要提升、通讯带宽需要提高、软件需要逐步升级的问题,不能满足未来智能汽车发展的需求。智能电动汽车的发展对于车载电子电气架构的要求进一步的提升,需要更加合理完善的电子电气架构对智能电动汽车予以支撑。因此,需要对于目前的传统汽车的EE架构进行进一步地改进和优化。本文首先对Pareto多目标优化原理进行深入研究,并将精英控制策略快速非支配排序遗传算法(Fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)应用到后期架构模型优化的求解中。之后分析三款竞标车型宝马7系、奥迪A8和特斯拉的电子电气架构网络拓扑图,总结三款车型的控制器、驾驶辅助系统控制器、总线协议并结合L4级标准来确定下一代智能电动汽车的功能需求,然后制定出架构方案,架构方案包括网关方案、网络拓扑、电源分配方案、接地点设计。然后在PREEvision中进行基于功能域和中央网关的电子电气架构系统即EE架构模型的搭建和评估。PREEvision是一款基于模型的汽车电子电气架构二次开发工具,其覆盖了整个V模型开发的阶段。该软件可以在不同的层面对电子电气架构进行建模,而且每个层都是相互映射的。其中模型搭建主要包括需求分析层、逻辑架构层、部件网络层、通信层、电气原理层、线束层和拓扑层,对搭建后的模型采用JAVA语言编程实现的评估算法对总线重量、成本和负载率进行评估。最后使用NSGA-Ⅱ算法对该模型的架构总线成本、总线重量和总线负载率进行了多目标优化。在总线成本或者总线重量不变的基础上,可以将总线负载率由35.67%降至27.85%。使用东风柳汽某款车型进行验证,在原有车型上进行更改,增加了高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、夜视摄像头等传感器,并将原来的部分CAN通信改成以太网通信,新增加以太网和LVDS通信。在满足和前面评估与优化的架构总线重量和成本相似的情况下,使用VN5640进行总线数据的采集并分析架构总线负载率,测试了12次,架构总线负载率均在24%—28%之间,符合优化的结果,降低了负载率,为实现高级无人驾驶基础奠定了基础。