基于遗传K-均值聚类的电动汽车充电站选址优化研究

• 作者: 张进 李萌
• 来源期刊: 农业装备与车辆工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电动汽车 充电站 遗传优化 K-均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 81-83
• 页数: 3页
• 分类号: TM71|U469.72
• 字数: 2037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3142.2017.06.018

摘要

针对电动汽车充电问题,提出了一个优化的算法来进行电动汽车充电站的选址.该算法的主要目标是寻找充电站最优的位置,以尽量减少电动汽车使用者在路上寻找充电站的损失,并且减少充电站的投资成本.通过考虑几个约束因素,以找到充电站的最佳数量和位置.优化算法包括改进的K-均值聚类算法和遗传算法,可以用来找到充电站的最佳数量和位置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李萌	陕西省西安市长安大学汽车学院	4	3	1.0	1.0
2	张进	陕西省西安市长安大学汽车学院	2	1	1.0	1.0