蚁群算法求电动汽车最优行驶路径与充电方案

被引：21

作者：

冯智泉 ^{[1
]}

黄亦翔 ^{[1
,2
]}

李杰 ^{[1
,2
]}

刘成良 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

[2] 美国辛辛那提大学智能维护系统研究中心

来源：

机电一体化 | 2013年 / 19卷 / 08期

关键词：

蚁群算法(ACA); 电动汽车(EV); 行驶路径; 充电方案; 充电站;

D O I：

暂无

中图分类号：

U469.72 [电动汽车]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对目前电动汽车动力电池容量有限、充电时间较长的问题,为缓解用户出行顾虑,提出蚁群算法优化电动汽车行驶路径与充电方案。在基本路网结构中加入了对充电站分布的考虑,应用蚁群算法分别对分段路线和全局充电方案进行优化,最终将两部分结合形成全局的最优行驶路径。试验结果表明,算法推荐的行驶路线可以做到所需的充电时间最短且全局的耗电值最小,算法是有效的。

引用

页码：43 / 48

页数：6

共 8 条

[1]

动力电池.[M].桂长清等; 编著.机械工业出版社.2009,

[2]

基于惯性蚁群算法的机器人路径规划 [J].