論文の概要: Efficient algorithms for electric vehicles' min-max routing problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03333v2
- Date: Fri, 30 Apr 2021 17:14:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:37:42.487758
- Title: Efficient algorithms for electric vehicles' min-max routing problem
- Title（参考訳）: 電気自動車のmin-max経路問題に対する効率的なアルゴリズム
- Authors: Seyed Sajjad Fazeli, Saravanan Venkatachalam, Jonathon M. Smereka
- Abstract要約: 輸送部門から排出される温室効果ガスの増加は、企業や政府が電気自動車(EV)の増産と支援を図っている。
近年の都市化と電子商取引の進展により、輸送会社は従来の車両をEVに置き換え、持続的で環境に優しい運転の取り組みを強化している。
EV車両の展開は、限られた範囲を緩和し、バッテリー劣化率を軽減するために、効率的なルーティングと充電戦略を要求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336652
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An increase in greenhouse gases emission from the transportation sector has
led companies and the government to elevate and support the production of
electric vehicles (EV). With recent developments in urbanization and
e-commerce, transportation companies are replacing their conventional fleet
with EVs to strengthen the efforts for sustainable and environment-friendly
operations. However, deploying a fleet of EVs asks for efficient routing and
recharging strategies to alleviate their limited range and mitigate the battery
degradation rate. In this work, a fleet of electric vehicles is considered for
transportation and logistic capabilities with limited battery capacity and
scarce charging station availability. We introduce a min-max electric vehicle
routing problem (MEVRP) where the maximum distance traveled by any EV is
minimized while considering charging stations for recharging. We propose an
efficient branch and cut framework and a three-phase hybrid heuristic algorithm
that can efficiently solve a variety of instances. Extensive computational
results and sensitivity analyses are performed to corroborate the efficiency of
the proposed approach, both quantitatively and qualitatively.
- Abstract（参考訳）: 輸送部門から排出される温室効果ガスの増加は、企業や政府が電気自動車(EV)の増産を支援している。
近年の都市化と電子商取引の進展により、輸送会社は従来の車両をEVに置き換え、持続的で環境に優しい運転の取り組みを強化している。
しかし、EV車両の展開は、限られた範囲を緩和し、バッテリー劣化率を軽減するために、効率的なルーティングと充電戦略を要求する。
本研究では, 輸送能力とロジスティック性, バッテリー容量の制限, 充電ステーションの容量の不足を考慮した車両群について検討した。
本稿では、充電ステーションを考慮しつつ、任意のEVが走行する最大距離を最小化するミニマックス電気自動車ルーティング問題(MEVRP)を提案する。
本稿では,様々なインスタンスを効率的に解くことができる効率的な分岐・切断フレームワークと三相ハイブリッドヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
提案手法の効率を定量的かつ定性的に相関させるため,計算結果と感度解析を行った。
関連論文リスト
- Real-Time Energy-Optimal Path Planning for Electric Vehicles [13.38255011577359]
エネルギー計算にキーカーの動力学パラメータを組み込んだ正確なエネルギーモデルを構築した。
また、2つの新しいオンラインリウェイト機能を導入し、より高速で、前処理のないパスフィニングを可能にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T01:39:08Z) - Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.37592437398933]
電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。
我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。
本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:38:59Z) - Recent Progress in Energy Management of Connected Hybrid Electric
Vehicles Using Reinforcement Learning [6.851787321368938]
電気輸送へのシフトは、化石燃料消費に関する環境問題を抑制することを目的としている。
HEVからコネクテッドハイブリッド電気自動車(CHEV)へのエネルギー管理システム(EMS)の進化は、重要なシフトを表している。
このレビューは、将来の持続可能な輸送システムに対するRLベースのソリューションのギャップを橋渡しし、課題、進歩、潜在的貢献を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T14:12:52Z) - Federated Reinforcement Learning for Electric Vehicles Charging Control
on Distribution Networks [42.04263644600909]
マルチエージェント深部強化学習(MADRL)はEV充電制御において有効であることが証明されている。
既存のMADRLベースのアプローチでは、配電ネットワークにおけるEV充電/放電の自然な電力フローを考慮できない。
本稿では,マルチEV充電/放電と最適電力流で動作する放射分布ネットワーク(RDN)を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T05:34:46Z) - Federated Reinforcement Learning for Real-Time Electric Vehicle Charging
and Discharging Control [42.17503767317918]
本稿では、動的環境下で異なるEVユーザに対して最適なEV充電/放電制御戦略を開発する。
多様なユーザの行動や動的環境に適合する水平連合強化学習法(HFRL)を提案する。
シミュレーションの結果,提案したリアルタイムEV充電/放電制御戦略は,様々な要因において良好に機能することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:22:46Z) - Data-Driven Chance Constrained AC-OPF using Hybrid Sparse Gaussian
Processes [57.70237375696411]
入力不確実性を伴う潮流方程式をモデル化するために,スパースプロセスとハイブリッドガウスプロセス(GP)フレームワークを用いた高速データ駆動構成を提案する。
提案手法の有効性は,複数のIEEEテストケースに対して,最大2倍の高速かつ高精度な解を示す数値的な研究によって主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-30T09:27:59Z) - A Multi-Objective approach to the Electric Vehicle Routing Problem [0.0]
電気自動車ルーティング問題(EVRP)は、燃料ベースの車からより健康的で効率的な電気自動車(EV)に移行するために、研究者や工業者から大きな関心を集めている。
以前の作業では、ロジスティクスや配送関連のソリューションをターゲットにしており、複数の停止を行った後、同質の商用EVが最初のポイントに戻らなければならない。
我々は、旅行時間と充電の累積コストを最小化する多目的最適化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-26T05:09:59Z) - A new Hyper-heuristic based on Adaptive Simulated Annealing and
Reinforcement Learning for the Capacitated Electric Vehicle Routing Problem [9.655068751758952]
都市部では環境汚染と地球温暖化を減らすために電気自動車(EV)が採用されている。
社会と経済の持続可能性に影響を与え続けているラストマイルロジスティクスの軌道をルーティングするのにはまだ不足がある。
本稿では,高ヒューリスティック適応アニーリングと強化学習というハイパーヒューリスティックなアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T11:10:38Z) - A Reinforcement Learning Approach for Electric Vehicle Routing Problem
with Vehicle-to-Grid Supply [2.6066825041242367]
EVルーティングに強化学習(RL)を用いたQuikRouteFinderを提案する。
RLの結果は混合整数線形プログラム(MILP)と遺伝的アルゴリズム(GA)のメタヒューリスティックスに基づく正確な定式化と比較される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T06:13:06Z) - An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended
Federated-learning [50.85048976506701]
本稿では,フェデレートラーニングモデルに基づく不安度を測る新しい手法を提案する。
バッテリー消費を推定し、車両ネットワークにエネルギー効率の高いルートプランニングを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-13T15:03:44Z) - Risk Adversarial Learning System for Connected and Autonomous Vehicle
Charging [43.42105971560163]
我々は、コネクテッドかつ自律的な自動車充電インフラ(CAV-CI)のための合理的意思決定支援システム(RDSS)の設計について検討する。
検討されたCAV-CIでは、配電系統オペレーター(DSO)が電気自動車供給装置(EVSE)を配備し、人間駆動のコネクテッドカー(CV)と自動運転車(AV)のためのEV充電設備を提供する。
人力EVによる充電要求は、実際の需要よりもエネルギーと充電時間を必要とすると不合理になる。
我々は,CAV-CIが解決する新たなリスク対向型マルチエージェント学習システム(ALS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T02:38:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。