插电式混合动力汽车路径规划算法

插电式混合动力汽车路径规划算法

研究了插电式混合动力汽车（PHEV）的路径问题，通过生成一个数学模型来研究其最小行车总成本。此外，该数学模型通过考虑充电或加油站的情况，还分析了普通电池和燃料电池的可用性。

PHEV的路径通过各公司组织的混合动力汽车车队来确定。该路径的目标首先是创建m个行程，每个行程都由混合动力汽车提供服务且包含不同电源类型的电站（普通电池充电站和燃料电池充电站），每个充电站都可以给电动汽车充电。每个行程中的PHEV都保持不耗尽电力，而且在行程中使用的每辆车都不能超过预定的最大时间。模型的假设条件包括：该模型是静态的；混合动力汽车的路径包括客户、站点和充电站；每次车辆访问站点时，车辆电力容量都被再填充，直至达到最大容量。

在该模型的构想图中，顶点代表客户，还包括两种类型的充电站和站点。在站点开始，设置PHEV客户，并在预先指定的时间限制内返回到该站点。在每次行程中，PHEV可以停在充电站充电。该模型基于局部搜索的算法，从局部优化中寻找全局最优。该算法在C++2012中编码，并且在具有包括3.60MHz、RAM容量为16M的计算机上执行，同时在64位的Windows7操作系统下平台上运行。

将该模型的仿真结果与从随机初始化方法获得的结果进行比较。比较结果表明，该模型的仿真结果始终优于初始化方法获得的结果，平均为74.28%。此外，该模型会达到更优的结果，比平均结果高0.32%。

刊名：Applied Soft Computing（英）

刊期：2016年第23期

作者：Vincent F.Yua et al

编译：杨欣