申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2020-08-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112115385B

主分类号：G06F16/9537

分类号：G06F16/9537;G06N3/126;G06Q30/0645;G06Q50/06;G06Q50/43

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.01.08#实质审查的生效;2020.12.22#公开

摘要：本发明涉及一种考虑充电时间的单向共享汽车系统选址优化方法，可以给共享汽车运营商提供资源配置的建议，有效避免充电难、用车难等问题。具体实施方案是：采集电动共享汽车出行需求，根据需求预测确定备选站点；统计各备选站点之间不同时间步的共享汽车需求、每个时间步到达站点的需求量和离开站点的需求量；获取选址模型中的各项数据的变化规律，并将其作为约束；最后根据模型的特点设计一种改进的遗传算法，并用该算法对模型进行求解，得到共享汽车系统的站点选址方案。本发明使用数据的替代性较强，所构建的模型以及设计的算法具有通用性和灵活性，能够根据实际需要得到个性化的选址方案，具有实际的操作价值。

主权项：1.一种考虑充电时间的单向共享汽车系统选址优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将选址研究区域根据一定规则划分为若干小区域，根据需求预测结果统计所有小区域的需求量，当某个小区域的需求量大于设定的阈值时，将该小区域的中心作为共享汽车备选站点；步骤2：计算各备选站点之间的车辆耗电时间，以及每个时间步到达各个站点的需求量和离开各个站点的需求量；步骤3：根据现有订单数据挖掘实际需求和实际用车辆的变化规律，对其变化趋势进行拟合，并将其作为选址模型中的一项经验约束；步骤4：确定车辆到达各个备选站点充满电所需的充电时间；步骤5：以最小化运营商的总成本为目标函数，建立站点选址模型；步骤6：改进遗传算法；步骤7：设置参数，代入已知数据，固定站点选址模型中的整数变量，采用改进后的遗传算法，进行模型求解，得到不同情形下的选址结果；步骤3中，拟合函数为：V0.657·U+11.8912其中，U表示实际需求量，V表示满足这些需求的实际用车量；步骤4具体为：假设到达备选站点的充电电量和耗电电量是随相应的时间线性增长的，单位时间的充电速率和耗电速率是一定的，充电电量和耗电电量分别表示为：Qc＝kctc3Qm＝kmtm4其中，Qc表示充电电量，Qm表示耗电电量，kc表示充电速率，km表示耗电速率，tc表示充电时间，tm表示耗电时间；在模型假设中，假设车辆到站即充电，直至充满电才会再次被使用，所以充电电量等于耗电电量，耗电时间为车辆在备选站点之间的行驶时间，用最短行程时间表示，充电时间表示为： 其中，T表示备选站点之间的耗电时间；步骤5具体为：运营商的总成本包括站点成本、停车位成本、车辆成本以及耗电成本，考虑站点的基本约束、可用车辆数的更新、充电时间的变化、需求满足程度，其中在车辆数的更新的过程中考虑充电时间的影响，站点选址模型表示如下： fV,U≥015 其中，Z表示运营商的总成本；I为备选站点集合，Cs,Cp,Cv,Ce分别表示站点、停车位、车辆和耗电的单位成本，Xi表示备选站点i是否建立站点；Pi表示站点的容量；Vi表示车辆数，yik表示两个备选站点i、k是否同时建站；表示不同时间步的可用车辆数；uik表示从备选站点i到k的租车量；qik表示备选站点i、k之间的潜在需求量；表示在时间段t离开备选站点i，前往备选站点k的租车量；表示从备选站点k离开，在时间段t到达备选站点i的租车量；T1表示时间段的集合；τik表示从备选站点i到k的车辆在站k的充电时间；Pmax表示最大停车位数；β表示需求满足率；表示备选站点i在一个时间周期的初始时间段的可用车辆数；公式7-11表示站点的基本设施约束，公式12、13表示不同时间步的可用车辆数限制及可用车辆数的更新，公式14表示需求满足率约束，公式15-17表示车队规模与满足的需求之间的函数关系，是步骤3中的拟合函数的变形，公式15替换为：0.657∑i∑kuik+11.891≤∑iVi19。

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权利要求：

百度查询： 北京交通大学 一种考虑充电时间的单向共享汽车系统选址优化方法

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