基于服务站区域互联的共享电动汽车调度方法

用户出行的不规律性和不均衡性造成服务站点保有的共享电动汽车数量存在动态供需不平衡的问题,一定程度上限制了共享车辆服务行业的发展。为此,在准确预测共享电动汽车需求量的基础上,提出了基于服务站区域互联架构的共享电动汽车调度方法。在充分考虑用户实际需求影响因素的基础上,提出服务站区域互联调度模型,采用改进的Elman神经网络预测区域互联站点的车辆需求,以满足用户的出行需求。结合上海EVCARD共享电动汽车行业的实际数据,通过仿真实验将改进的Elman神经网络预测模型和未改进的Elman神经网络预测模型的预测结果与实际需求量进行对比,采用不同指标进行计算和分析,验证了该方法的合理性和优越性。

融合分层规划和A;算法的共享电动汽车换车与充电路径规划

电池续航能力不足以及充电设施的地域限制给共享电动汽车的路径规划带来了挑战。为此,在准确评估续航里程的基础上,提出共享电动汽车换车与充电路径规划方法。首先,结合当前的租车收费方式,计及共享电动汽车的充电特性,构建综合费用最小和时间最短的目标函数。然后,依据道路的连通性和路径寻优搜索方向的有效性,建立路径选择约束,接着虑及交通流量、道路坡度以及空调能耗等因素,对电动汽车电池的续航能力进行准确评估,进而形成满足共享电动汽车出行需求的换车与充电路径规划模型。针对所建模型的高维复杂性,运用分层规划与A*算法结合的方法,实现求解问题的降维。此外,针对电池电量不足的情况,灵活利用换车和充电方案,确定共享电动汽车的最优行驶路径。最后,在某市不同区域的实际交通路网进行仿真分析,验证所提模型和方法的有效性和正确性。