本文選題：交通工程　切入點：布局優(yōu)化　出處：《公路交通科技》2017年06期

【摘要】：針對帶有充電站服務要求和用戶充電需求限制的電動汽車充電站布局優(yōu)化問題,構(gòu)建了以充電站服務成本和用戶需求成本之和最小為目標的優(yōu)化模型。將K中心點算法和云模型混合自適應粒子群算法相結(jié)合,提出了一種提高全局搜索能力的自適應參數(shù)改變算法。利用云模型混合自適應粒子群算法的特點,構(gòu)建了求解電動汽車充電站布局優(yōu)化問題的K中心點云模型混合自適應粒子群算法。仿真結(jié)果表明:求解帶有充電站服務要求和用戶充電需求限制的電動汽車充電站布局優(yōu)化問題時,改進的K中心點云模型混合自適應粒子群算法優(yōu)于云模型粒子群算法和基本粒子群算法;與基本算法相比,改進的算法效率更好,收斂性更好,證明了改進算法的有效性與可行性。
[Abstract]:Aiming at the problem of layout optimization of charging stations for electric vehicles with charging station service requirements and user charging requirements, An optimization model with the goal of minimizing the sum of service cost of charging station and cost of user demand is constructed, which combines the K-center algorithm with the hybrid adaptive particle swarm optimization algorithm of cloud model. In this paper, an adaptive parameter changing algorithm is proposed to improve the global search ability. The K-center point cloud model hybrid adaptive particle swarm optimization algorithm for the layout optimization of charging stations of electric vehicles is constructed. The simulation results show that the charging of electric vehicles with charging requirements and user charging requirements is limited. When the power plant layout optimization problem, The improved K-center point cloud model hybrid adaptive particle swarm optimization algorithm is superior to the cloud model particle swarm optimization algorithm and the basic particle swarm optimization algorithm, compared with the basic algorithm, the improved algorithm has better efficiency and better convergence. The effectiveness and feasibility of the improved algorithm are proved.
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;
【分類號】：TP18;U491.8

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本文編號：1687055