关于自主电动汽车共享系统中动态车辆分配与充电策略的研究论文

简介：
本文探讨了在自主电动汽车共享系统中的动态车辆分配和充电管理策略，旨在提高系统的效率和用户体验。通过优化算法，研究如何有效解决车辆分布不均及充电需求的问题，为未来智能交通提供解决方案。 共享自动驾驶电动汽车的平台需要根据剩余电池电量以及与充电站的距离来决定如何调度车辆以服务不同类型的客户，并确定何时为这些车辆进行充电。为了评估此类系统的性能并优化其运作，我们首先将系统建模成具有多个同步站的半开放排队网络（SOQN），以便于匹配客户的电池需求类别和拥有充足剩余电量的车辆。 当一辆车的电池电量低于设定阈值时，它会被引导至最近的充电点进行部分或完全充电。通过分析这种SOQN模型并求解其解析形式，我们可以得到已知路线下的系统性能近似值。接下来，在马尔可夫决策过程（MDP）框架内应用该模型，并寻求以最小化总成本为目标的良好启发式策略。 仿真结果表明，对于给定的车辆路径而言，接近于实际表现的SOQN网络模型是准确无误的。我们还针对小型网络测试了各种不同的政策性能。实验发现，基于状态变化制定的战略能够达到近似最优的效果，并且这些战略也在真实世界的共享汽车案例中进行了验证。 研究结果表明，在满足大量客户需求的情况下保留少量闲置车辆以服务未来的短途客户可以有效提高效率，同时动态的车辆分配和充电策略也可以显著降低运营成本。此外，我们还发现即使有长途乘客等待用车时，部分充电方式依然能够有效地提升客户的吞吐量。