摘要
一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法,包括以下步骤:S1、由云端系统采集换电预约信息和换电站信息,以全体电动重卡的行驶距离总和为目标函数,建立集中式调度模型,结果作为非合作博弈模型的初始解;S2、以每辆电动重卡为博弈主体,以其换电价格、行驶距离和排队时间为目标函数,建立非合作博弈模型;S3、建立基于Jacobi最优响应方法的非合作博弈求解框架。S4、基于历史数据设计并训练深度神经网络,结合分支‑切割法求解每次迭代中各电动重卡的最优策略。本发明所要解决的技术问题是提供一种基于非合作博弈的电动重卡换电调度方法,通过Jacobi最优响应算法进行重卡间最优策略的迭代以达到纳什均衡,并利用深度神经网络结合分支‑切割法来加速每次迭代中各电动重卡的最优策略的求解,以实现换电过程的高效运行,减少司机换电等待时间。
技术关键词
非合作博弈
重卡
换电站
训练深度神经网络
决策
云端系统
排队等待时间
变量
分支
策略更新
传播算法
站点
关系
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