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摘要:
针对带有充电站服务要求和用户充电需求限制的电动汽车充电站布局优化问题,构建了以充电站服务成本和用户需求成本之和最小为目标的优化模型.将K中心点算法和云模型混合自适应粒子群算法相结合,提出了一种提高全局搜索能力的自适应参数改变算法.利用云模型混合自适应粒子群算法的特点,构建了求解电动汽车充电站布局优化问题的K中心点云模型混合自适应粒子群算法.仿真结果表明:求解带有充电站服务要求和用户充电需求限制的电动汽车充电站布局优化问题时,改进的K中心点云模型混合自适应粒子群算法优于云模型粒子群算法和基本粒子群算法;与基本算法相比,改进的算法效率更好,收敛性更好,证明了改进算法的有效性与可行性.
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文献信息
篇名 基于改进粒子群算法的电动汽车充电站布局优化
来源期刊 公路交通科技 学科 交通运输
关键词 交通工程 布局优化 改进粒子群优化算法 云模型 粒子群优化算法 Voronoi图 电动汽车充电站
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 智能运输系统与交通工程
研究方向 页码范围 136-143
页数 8页 分类号 U469.72|TP301.6
字数 6599字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0268.2017.06.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姚俭 上海理工大学管理学院 83 578 12.0 21.0
2 王心月 上海理工大学管理学院 5 36 3.0 5.0
3 齐琳 上海理工大学管理学院 2 18 2.0 2.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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布局优化
改进粒子群优化算法
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Voronoi图
电动汽车充电站
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
公路交通科技
月刊
1002-0268
11-2279/U
大16开
北京市西土城路8号
2-480
1984
chi
出版文献量(篇)
6909
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