[發(fā)明專利]基于遺傳算法的共享汽車定價規(guī)劃模型的多目標優(yōu)化方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010987510.8
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112507506A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王澍
• 申請（專利權(quán)）人: 長安大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/12;G07F17/00;G06F111/04;G06F111/06
• 代理公司: 西安智大知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61215
• 代理人: 弋才富

1.基于遺傳算法的共享汽車定價規(guī)劃模型的多目標優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一:首先獲取路網(wǎng)各路徑共享汽車車流的歷史數(shù)據(jù)，路徑行駛速度與駕駛時長；通過大數(shù)據(jù)方法對各路徑各時間段共享電動汽車流量進行日前預(yù)測與地圖映射，然后建立多目標模型；

步驟二:構(gòu)建約束條件，并通過遺傳算法對多目標模型進行求解并找到非支配解解集，利用折衷解方法，在所有非支配解中尋找最優(yōu)的方案。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的共享汽車定價規(guī)劃模型的多目標優(yōu)化方法，其特征在于，

步驟一所述的建立多目標定價決策模型，為三個模型：最大化共享系統(tǒng)利潤收益目標模型、最大化用戶共享服務(wù)滿意度目標模型和最小化配電網(wǎng)系統(tǒng)電壓波動影響目標模型，具體為：

最大化共享系統(tǒng)利潤等于用戶出行收入RCR與其他電動汽車共享系統(tǒng)成本RCS之差，最大化共享系統(tǒng)利潤收益目標模型WPR由下式計算表示：

式中：k,j表示路徑起點與終點，A1為時間t內(nèi)路徑kj上的共享電動車數(shù)量集合，K’表示共享充電站點集合，T’為時間集合，表示路徑kj的行駛時間；R_CS由站點維護成本、電動汽車折舊成本、電動汽車充電成本、電動汽車維護成本和移動成本組成；

其中，用戶出行收入R_CR與其他電動汽車共享系統(tǒng)成本計算如下：

式中：為價格決策變量，表示價格變化后的路徑kj車在t至時段的共享電動車流量，Cv、Cre、Cmv、Cmp分別表示共享電動汽車每分鐘折舊成本、重新安置車輛成本、車輛維護成本、停車場地維護成本；Zk表示充電站k的總停車位數(shù)量，PELt表示時間t時從電網(wǎng)購買電能的電價，PCH表示共享電動汽車的充電功率，η_ch表示共享電動汽車充電的充電效率，表示時間t時從站點k遷移到j(luò)的共享電動汽車數(shù)量，為共享電動車在t時刻在站點k處車輛數(shù)；

最大化用戶共享服務(wù)滿意度目標W_SAT模型，用下式表示：

式中：共享客戶滿意度因素包括由于電動汽車共享價格變化而導(dǎo)致的客戶不滿意成本R_PL；服務(wù)需求損失的不滿意成本R_DL；當客戶使用出租車作為類似的替代交通方式時的不滿意替代成本R_AT；以及客戶等待可用共享電動汽車的時間成本R_WC；

其中，對共享汽車駕駛行為進行分析且計算出用戶的等待時長方法如下：

式中：為路徑kj在t時刻共享電動汽車的等待隊列長度，為路徑kj在t-1時刻共享電動汽車的等待隊列長度，為路徑kj在t時刻電池容量不低于e的共享電動車出發(fā)數(shù)量，共享電動車出發(fā)流量計算如下：

其中：

式中：為共享電動車電池站點在t時刻到達k點且電量不低于e的車輛數(shù)；為共享電動車在t時刻在站點k處電量不低于e的車輛數(shù)，f為單位時間段內(nèi)總充電量。

最小化配電網(wǎng)系統(tǒng)電壓波動影響目標模型W_GRID，用下式表示：

min W_GRID＝||J^-1[ΔP,ΔQ]||²

式中：△P與△Q是共享電動車充電引起的有功功率和無功功率變化的矢量，J^-1是電力系統(tǒng)逆雅可比矩陣。