基于蚁群系统的新能源汽车订单分配研究

发布时间：2023-04-19 00:32

　　低碳经济正成为当今世界经济社会发展的趋势,在低碳型城市交通体系建设中,新能源汽车因其低能耗、环保等优点逐步被推广为燃油汽车的替代品。在物联网技术的大力发展之下,面向新能源汽车的线上打车服务成为一种新趋势。线上订单的接收和处理通常由一个中心化的服务平台完成,以便于车辆资源的统一管理。这种中心化的调度模式为客户提供了高安全性和高效率,同时也给调度平台带来了沉重的计算负担,需要一种高效的全局调度方法以支持日常服务请求的分配。线上订单分配研究在一个特定的时间窗内,如何为被提出的一系列订单请求分配合适的新能源汽车,以最大化总体效益,其本质属于离散组合优化问题。作为一种新型的交通工具,新能源汽车具有燃油汽车的特点,但由于主要依赖电池供能,且电池容量有限,充电时间长,其调度模式有所不同。在实际的交通规划中,需要考虑充电设施和电池特性等要素,为传统的规划设计方法带来挑战。由于近些年群体智能算法特别是蚁群优化算法在离散的组合优化问题中显示出良好的全局搜索能力,本文将研究蚁群优化在静态和动态环境下新能源汽车订单分配中的应用。首先分析其应用背景并提出新能源汽车调度框架,从底层的基础设施到上层的商业目标详细地...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 新能源汽车技术研究
        1.2.2 订单分配研究
    1.3 本文内容及结构
第二章 ACO算法及变种
    2.1 ACO算法简介
    2.2 ACO算法变种
    2.3 ACS算法
        2.3.1 状态转移规则
        2.3.2 信息素更新规则
    2.4 P-ACO算法
    2.5 本章小结
第三章 新能源汽车调度框架及建模
    3.1 新能源汽车调度框架
    3.2 新能源汽车调度模型
    3.3 本章小结
第四章 基于EACS的静态新能源汽车调度方法
    4.1 EACS算法流程
        4.1.1 初始化配置
        4.1.2 解构造
        4.1.3 信息素更新规则
        4.1.4 预选择策略
        4.1.5 局部剪枝策略
        4.1.6 完整的EACS算法
    4.2 实验对比及分析
        4.2.1 参数配置和测试用例
        4.2.2 实验结果及比较
        4.2.3 EACS效率验证
        4.2.4 EACS参数分析
        4.2.5 预选择和局部剪枝策略的有效性分析
        4.2.6 节约能源和碳排放
    4.3 静态新能源汽车调度系统演示
    4.4 本章小结
第五章 基于P-ACS的动态新能源汽车调度方法
    5.1 动态新能源汽车调度过程
    5.2 P-ACS算法流程
        5.2.1 种群列表机制
        5.2.2 完整的P-ACS算法
    5.3 实验对比及分析
        5.3.1 参数配置和测试用例
        5.3.2 实验结果及比较
        5.3.3 收敛性分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
答辩委员会对论文的评语



本文编号：3793352