Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hướng tới các thuật toán lập kế hoạch tuyến đường cho xe điện với các ràng buộc thực tế
Tóm tắt
Các ứng dụng lập kế hoạch tuyến đường dành cho xe điện phải xem xét một số ràng buộc bổ sung. Với phạm vi di chuyển hạn chế và thời gian sạc tương đối dài, việc xem xét mức tiêu thụ năng lượng trong các ứng dụng định tuyến là điều cực kỳ quan trọng. Tuy nhiên, các phương pháp thuật toán được công bố gần đây để định tuyến xe điện chỉ tập trung vào các khía cạnh cụ thể của vấn đề này, chẳng hạn như tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng như một tiêu chí duy nhất. Trong công trình này, chúng tôi trình bày những bước đầu tiên hướng tới một khung tổng thể để tính toán các tuyến đường ngắn nhất cho xe điện với phạm vi hạn chế. Điều này bao gồm khả năng cung cấp hướng dẫn lái xe, chẳng hạn như điều chỉnh tốc độ lái để tiết kiệm năng lượng, mô hình hóa thực tế các quy trình sạc pin và tích hợp chi phí quay đầu.
Từ khóa
#lập kế hoạch tuyến đường #xe điện #tiêu thụ năng lượng #sạc pin #thuật toán tối ưu hóaTài liệu tham khảo
Dijkstra EW (1959) A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik 1:269–271
Bast H, Delling D, Goldberg AV, Müller-Hannemann M, Pajor T, Sanders P, Wagner D, Werneck RF (2014) Route planning in transportation networks. Technical Report MSR-TR-2014-4, Microsoft Research
Sachenbacher M, Leucker M, Artmeier A, Haselmayr J (2011) Efficient energy-optimal routing for electric vehicles. In: Proceedings of the 25th AAAI conference on artificial intelligence. AAAI Press, Palo Alto, California
Eisner J, Funke S, Storandt S (2011) Optimal route planning for electric vehicles in large network. In: Proceeding of the 25th AAAI conference on artificial intelligence. AAAI Press, Palo Alto, California
Baum M, Dibbelt J, Pajor T, Wagner D (2013) Energy-optimal routes for electric vehicles. In: Proceeding of the 21st ACM SIGSPATIAL international conference on advances in geographic information systems. ACM Press, New York
Storandt S, Funke S (2012) Cruising with a battery-powered vehicle and not getting stranded. In: Proceeding of the 26th AAAI conference on artificial intelligence. AAAI Press
Baum M, Dibbelt J, Hübschle-Schneider L, Pajor T, Wagner D. Speed-consumption trade-off for electric vehicles. In: Proceeding of the 14th workshop on algorithmic approaches for transportation modeling, optimization, and systems. OASIcs
Storandt S (2012) Quick and energy-efficient routes: computing constrained shortest paths for electric vehicles. In: Proceeding of the 5th ACM SIGSPATIAL international workshop on computational transportation science. ACM Press, New York
Garey MR, Johnson DS (1979) Computers and intractability. A guide to the theory of N P-completeness. W. H. Freeman and Company, New York
Hansen P (1979) Bricriteria path problems. In: Multiple criteria decision making—theory and application. Springer, Berlin, Heidelberg
Queiros Martins E (1984) On a multicriteria shortest path problem. Eur J Oper Res 26(3):236–245
Johnson DB (1977) Efficient algorithms for shortest paths in sparse networks. J ACM 24(1):1–13
Robert G, Peter S, Dominik S, Christian V (2012) Exact routing in large road networks using contraction hierarchies. Transp Sci 46(3):388–404
Geisberger R, Vetter C (2001) Effcient routing in road networks with turn costs. In: Proceeding of the 10th international symposium on experimental algorithms. Springer, New York
Delling D, Goldberg AV, Pajor T, Werneck RF (2011) Customizable route planning. In: Proceeding of the 10th international symposium on experimental algorithms. Springer, New York
Hausberger S (2003) Simulation of real world vehicle exhaust emissions. Mitteilungen des Institutes für Verbrennungskraftmaschinen und Thermodynamik, vol 82. Technische Universität Graz
Hausberger S, Rexeis M, Zallinger M, Luz R (2009) Emission factors from the model PHEM for the HBEFA version 3. Technical Report I-20/2009, University of Technology, Graz