【摘 要】
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随着人们对环境污染和能源消耗问题的不断重视,电动汽车近年来受到广泛的关注,成为交通领域的研究热点。相比于传统的燃油汽车,电动汽车具有节能环保,使用成本低,驾驶体验好等优点,但也面临着续航里程短,充电慢,充电难等问题,这在一定程度上限制了电动汽车的普及使用。科学合理地引导电动汽车出行,完善充电设施规划布局可以缓解出行者的里程焦虑,促进电动汽车的有序发展。本文基于交通网络流理论,以电动汽车出行为研究对
【基金项目】
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国家自然科学基金（51578150,51378119）；
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随着人们对环境污染和能源消耗问题的不断重视,电动汽车近年来受到广泛的关注,成为交通领域的研究热点。相比于传统的燃油汽车,电动汽车具有节能环保,使用成本低,驾驶体验好等优点,但也面临着续航里程短,充电慢,充电难等问题,这在一定程度上限制了电动汽车的普及使用。科学合理地引导电动汽车出行,完善充电设施规划布局可以缓解出行者的里程焦虑,促进电动汽车的有序发展。本文基于交通网络流理论,以电动汽车出行为研究对象,系统深入地研究了不确定交通网络环境下的个体路径优化,交通网络分配和充电设施布局等问题。具体而言,本文的研究工作主要包含以下几个方面:（1）电动汽车中短距离出行路径优化:约束可靠最短路问题同时考虑交通网络中路段出行时间的随机性和电动汽车的续航里程,建立了约束可靠最短路模型,它是一个广义的最短路模型,根据不同的参数取值,该模型可以退化为可靠最短路模型,约束最短路模型或普通的最短路模型。为了减小问题规模,首先提出了预处理方法和网络缩减技术,然后在此基础上设计了拉格朗日松弛算法和多准则标号算法对问题进行求解,并在多准则标号算法中融合了A*算法将优先搜索权分配给距离终点更近的节点标号,进一步提升了算法的运算性能。（2）电动汽车长距离出行路径优化:考虑充电行为的可靠最短路问题为了适应电动汽车长距离的城际出行,将交通网络中的随机路段出行时间和充电节点停留时间,以及电动汽车的续航里程和充电行为等因素融入最短路径模型中。基于不同的建模思路和决策变量,分别建立了基于路段-节点-状态的模型和基于充电行为子路径的模型。针对两类模型的建模思路,分别提出了多准则标号算法和两阶段算法对问题进行求解,并在方格网络中分析了两类算法的适用场景,其中多准则标号算法适用于少O-D对的具有高密度充电节点的交通网络,而两阶段算法适用于多O-D对的具有低密度充电节点的交通网络。（3）电动汽车混入下的交通网络流量分布:可靠交通网络均衡问题考虑交通需求的不确定性作为源头,解析地推导了路段出行时间和充电节点停留时间的均值和方差,并根据出行时间的独立性假设和中心极限定理,估计了路径的可靠出行时间。基于交通网络均衡理论建立了电动汽车混入下的多用户变分不等式模型,证明了模型至少存在一个解,并推导了等价的Wardrop第一原则表达式。在求解算法上,以电动汽车长距离出行可靠路径优化问题求解算法为基础,引入了列生成算法的基本框架,提出了基于列生成的相继平均算法（CG＿MSA）对可靠交通网络均衡问题进行求解。（4）电动汽车充电设施布局优化:随机需求下的离散网络设计问题建立了随机需求条件下电动汽车充电设施布局优化的双层规划模型:上层模型方面:根据随机需求条件,解析地推导了交通网络系统总出行时间预算作为目标函数,并加入了资金投资预算作为约束条件;下层模型方面,通过构建具有次可加性的路径出行时间预算,建立了基于路段的交通网络均衡模型。采用遗传算法和CG＿MSA算法分别对上下层模型进行求解,并在一个双向ND网络中分析了各类输入参数对充电设施布局优化的影响。
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