基于GPU并行计算的电动出租车新建充电站选址模型

论文摘要

针对电动出租车充电站优化选址问题,构建了以未满足的电动出租车充电需求量和新建充电站的固定成本最小为目标函数的电动出租车新建充电站选址模型,并提出基于改进的多目标粒子群算法的模型求解方法。为解决未满足充电需求量计算的性能瓶颈问题,设计了一个基于图形处理器(GPU)的未满足充电需求量并行计算算法,并通过实验验证其运行时间约为基于CPU串行算法运行时间的10%～12%。以北京为例,收集、处理相关多源数据,对提出的选址模型进行了应用示例分析,表明所提出的充电站优化选址方案具有可行性。

论文目录

0 引言

1 选址模型构建

1.1 充电站未能满足的充电需求量

1.1.1 现有充电站未能服务的充电需求量

1.1.2 超过充电站服务能力的充电需求量

1.2 新建电动出租车充电站的固定成本

1.2.1 充电站的土地成本

1.2.2 充电站的建设成本和运营成本

1.3 电动出租车新建充电站选址模型构建

1.3.1 新建充电站选址模型的基本假设

1.3.2 新建单个充电站的选址模型构建

2 选址模型求解

2.1 一种改进的多目标粒子群算法

2.2 基于RMOPSO的新建单个充电站选址模型求解

2.3 电动出租车新建充电站的优化选址策略

3 基于GPU的未满足充电需求量并行计算

4 应用示例分析

4.1 电动出租车新建充电站选址的候选建站区域

4.2 数据采集及预处理

4.2.1 基于电子地图的北京市现有充电站数据提取与处理

4.2.2 北京市出租车GPS位置数据获取及处理

4.2.3 某房产租售平台区域房价公开数据的提取与处理

4.3 北京市电动出租车新建充电站优化选址结果

4.3.1 新建充电站多目标选址算法的执行步骤

4.3.2 充电站优化选址模型的结果分析

5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 武旭晨,朴春慧,蒋学红

关键词: 电动出租车,充电站选址,多目标粒子群算法,图形处理器,多源数据

来源: 计算机应用 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 石家庄铁道大学信息科学与技术学院,中国银行股份有限公司河北省分行,河北省住房和城乡建设厅信息中心

分类号: U491.8

页码: 3071-3078

总页数: 8

文件大小: 5240K

下载量: 267

基于GPU并行计算的电动出租车新建充电站选址模型

论文摘要

论文目录

文章来源

相关论文文献

猜你喜欢