Optimising Electric Vehicle Charging Station Placement Using Advanced Discrete Choice Models

启发式 计算机科学 数学优化 启发式 贪婪算法 双层优化 运筹学 电动汽车 充电站 贪婪随机自适应搜索过程 帧(网络) 最优化问题 算法 人工智能 工程类 数学 功率(物理) 物理 电信 量子力学
作者
Steven J. Lamontagne,Margarida Carvalho,Emma Frejinger,Bernard Gendron,Miguel F. Anjos,Ribal Atallah
出处
期刊:Informs Journal on Computing 卷期号:35 (5): 1195-1213 被引量:18
标识
DOI:10.1287/ijoc.2022.0185
摘要

We present a new model for finding the optimal placement of electric vehicle charging stations across a multiperiod time frame so as to maximise electric vehicle adoption. Via the use of stochastic discrete choice models and user classes, this work allows for a granular modelling of user attributes and their preferences in regard to charging station characteristics. We adopt a simulation approach and precompute error terms for each option available to users for a given number of scenarios. This results in a bilevel optimisation model that is, however, intractable for all but the simplest instances. Our major contribution is a reformulation into a maximum covering model, which uses the precomputed error terms to calculate the users covered by each charging station. This allows solutions to be found more efficiently than for the bilevel formulation. The maximum covering formulation remains intractable in some instances, so we propose rolling horizon, greedy, and greedy randomised adaptive search procedure heuristics to obtain good-quality solutions more efficiently. Extensive computational results are provided, and they compare the maximum covering formulation with the current state of the art for both exact solutions and the heuristic methods. History: Accepted by Andrea Lodi, Area Editor for Design & Analysis of Algorithms–Discrete. Funding: This work was supported by Hydro-Québec and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Discovery Grant 2017-06054; Collaborative Research and Development Grant CRDPJ 536757–19]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/ijoc.2022.0185 .
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
3秒前
wll1091完成签到 ,获得积分10
3秒前
7890733完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI2S应助小学徒采纳,获得30
5秒前
6秒前
酷波er应助芝士雪豹采纳,获得10
7秒前
8秒前
葡萄小伊ovo完成签到 ,获得积分10
11秒前
今后应助1028181661采纳,获得10
12秒前
YoLo完成签到 ,获得积分10
12秒前
司徒诗蕾发布了新的文献求助10
13秒前
小橙子完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
www完成签到,获得积分10
18秒前
沐雨清风完成签到,获得积分10
20秒前
小学徒发布了新的文献求助30
20秒前
木子完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
21秒前
白瑞雪完成签到,获得积分10
21秒前
糊辣鱼完成签到 ,获得积分10
22秒前
顾矜应助有点水采纳,获得10
22秒前
22秒前
hbhbj完成签到,获得积分10
22秒前
干饭啦完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
24秒前
干饭啦发布了新的文献求助10
26秒前
小背包完成签到 ,获得积分10
27秒前
楠楠发布了新的文献求助30
28秒前
29秒前
清酒完成签到,获得积分10
30秒前
黄文燕完成签到 ,获得积分20
31秒前
kiki完成签到,获得积分10
31秒前
海孩子完成签到,获得积分10
32秒前
科研通AI5应助Nancy采纳,获得10
33秒前
独孤刘完成签到,获得积分10
34秒前
脑洞疼应助顺利秋灵采纳,获得10
34秒前
zycdx3906发布了新的文献求助10
34秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 370
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3991118
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532372
关于积分的说明 11257141
捐赠科研通 3271249
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805357
邀请新用户注册赠送积分活动 882352
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809281