插電式混合動力汽車路徑規(guī)劃算法

研究了插電式混合動力汽車（PHEV）的路徑問題，通過生成一個數(shù)學(xué)模型來研究其最小行車總成本。此外，該數(shù)學(xué)模型通過考慮充電或加油站的情況，還分析了普通電池和燃料電池的可用性。

PHEV的路徑通過各公司組織的混合動力汽車車隊來確定。該路徑的目標(biāo)首先是創(chuàng)建m個行程，每個行程都由混合動力汽車提供服務(wù)且包含不同電源類型的電站（普通電池充電站和燃料電池充電站），每個充電站都可以給電動汽車充電。每個行程中的PHEV都保持不耗盡電力，而且在行程中使用的每輛車都不能超過預(yù)定的最大時間。模型的假設(shè)條件包括：該模型是靜態(tài)的；混合動力汽車的路徑包括客戶、站點和充電站；每次車輛訪問站點時，車輛電力容量都被再填充，直至達(dá)到最大容量。

在該模型的構(gòu)想圖中，頂點代表客戶，還包括兩種類型的充電站和站點。在站點開始，設(shè)置PHEV客戶，并在預(yù)先指定的時間限制內(nèi)返回到該站點。在每次行程中，PHEV可以停在充電站充電。該模型基于局部搜索的算法，從局部優(yōu)化中尋找全局最優(yōu)。該算法在C++2012中編碼，并且在具有包括3.60MHz、RAM容量為16M的計算機(jī)上執(zhí)行，同時在64位的Windows7操作系統(tǒng)下平臺上運(yùn)行。

將該模型的仿真結(jié)果與從隨機(jī)初始化方法獲得的結(jié)果進(jìn)行比較。比較結(jié)果表明，該模型的仿真結(jié)果始終優(yōu)于初始化方法獲得的結(jié)果，平均為74.28%。此外，該模型會達(dá)到更優(yōu)的結(jié)果，比平均結(jié)果高0.32%。

刊名：Applied Soft Computing（英）

刊期：2016年第23期

作者：Vincent F.Yua et al

編譯：楊欣