基于解決電動汽車節能路徑問題的禁忌搜索算法

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基于解決電動汽車節能路徑問題的禁忌搜索算法

目前，車輛路徑算法的設計多適于化石燃料車輛。而電動汽車的節能路徑則需要采用新的算法。

電動汽車是提供減少碳排放的短期最佳解決方案。但電動汽車有很多的限制，使節能路徑問題具有獨特性和挑戰性。由于電動汽車是由高密度、高功率的鋰離子電池供電，因此能夠再生能源。這種電池有嚴格的溫度范圍，充電和放電速率，功率和能源約束。這些約束隨著溫度和電池充電狀態的動態變化，大部分電動汽車的節能路徑成為一個高度非線性的問題。

禁忌搜索算法（TS）的思想最早由Glover在1977年提出。TS是對局部鄰域搜索的一種擴展，是一種全局領域搜索算法，是人工智能的一種體現，是一種全局逐步尋優的算法，是對人類智力過程的一種模擬。TS通過引入一個靈活的存儲結構和相應的禁忌準則來避免迂回搜索，并通過藐視準則來赦免一些被禁忌的優良狀態，進而保證多樣化的有效探索以最終實現全局優化。開發出TS以解決組合優化問題，其基本思想就是在搜索過程中將近期歷史上的搜索過程存放在禁忌表中，阻止算法重復進入，有效地防止了搜索過程的循環。由于較少約束施加在實施方法上，因此禁忌搜索表現出高度機動性。不同于需要遵守特定規則的粒子群算法和蟻群優化算法，TS有更高的靈活性。本文提出基于禁忌搜索的算法能夠解決電動汽車電力能源路徑問題。該算法將應用于簡化的地圖中。仿真結果表明，該算法能成功尋找到節能路徑問題的最優解。TS被證明是高效、快捷、準確的方法，可以進一步擴大和改善并應用于實際。

Rami Abousleiman et al. Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC), 2014 IEEE 15- 18 June 2014.

編譯：倪媛媛