論文の概要: Optimizing Electric Vehicle Charging Station Placement Using Reinforcement Learning and Agent-Based Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01218v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 04:22:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.119083
• Title: Optimizing Electric Vehicle Charging Station Placement Using Reinforcement Learning and Agent-Based Simulations
• Title（参考訳）: 強化学習とエージェントベースシミュレーションによる電気自動車充電ステーション配置の最適化
• Authors: Minh-Duc Nguyen, Dung D. Le, Phi Long Nguyen,
• Abstract要約: 強化学習は、最適な充電ステーション位置を特定する革新的なアプローチを提供する。 本稿では,EVの動作をモデル化し,充電需要をリアルタイムで推定するために,ディープRLとエージェントベースシミュレーションを統合した新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,2つのQ-networksを持つハイブリッドRLエージェントを用いて最適な位置を選択し,充電ポートを設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6037668742884135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of electric vehicles (EVs) necessitates the strategic placement of charging stations to optimize resource utilization and minimize user inconvenience. Reinforcement learning (RL) offers an innovative approach to identifying optimal charging station locations; however, existing methods face challenges due to their deterministic reward systems, which limit efficiency. Because real-world conditions are dynamic and uncertain, a deterministic reward structure cannot fully capture the complexities of charging station placement. As a result, evaluation becomes costly and time-consuming, and less reflective of real-world scenarios. To address this challenge, we propose a novel framework that integrates deep RL with agent-based simulations to model EV movement and estimate charging demand in real time. Our approach employs a hybrid RL agent with dual Q-networks to select optimal locations and configure charging ports, guided by a hybrid reward function that combines deterministic factors with simulation-derived feedback. Case studies in Hanoi, Vietnam, show that our method reduces average waiting times by 53.28% compared to the initial state, outperforming static baseline methods. This scalable and adaptive solution enhances EV infrastructure planning, effectively addressing real-world complexities and improving user experience.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の急速な成長は、資源利用を最適化し、利用者の不便を最小化するために、充電ステーションの戦略的配置を必要とする。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、最適な充電ステーション位置を特定するための革新的なアプローチを提供するが、既存の手法は効率を制限する決定論的報酬システムのために困難に直面している。 実世界の条件は動的で不確実であるため、決定論的報酬構造は充電ステーション配置の複雑さを完全に捉えることはできない。 その結果、評価はコストと時間を要するようになり、現実のシナリオを反映しにくくなります。 この課題に対処するために,エージェントベースシミュレーションと深部RLを統合した新しいフレームワークを提案し,EVの動きをモデル化し,充電需要をリアルタイムで推定する。 提案手法では,2つのQ-networksを持つハイブリッドRLエージェントを用いて最適な位置を選択し,充電ポートを設定する。 ベトナムのハノイにおけるケーススタディでは,静的ベースライン法よりも平均待ち時間を53.28%削減した。 このスケーラブルで適応的なソリューションは、EVインフラストラクチャの計画を強化し、現実の複雑さに効果的に対処し、ユーザエクスペリエンスを改善します。

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