摘要
本发明公开了一种基于多智能体粒子群算法的双网融合下充电车流分配方法,包括下述步骤:构建双网融合场景仿真模型;统计双网融合场景内的实体元素,作为场景关键点;构建交通网络有向图,将车辆分配到道路,根据道路流量计算通行时间;将各条道路的通行时间作为道路阻抗,在交通网络有向图中生成充电车辆的可行路径;构建充电车流量分配问题的优化目标,根据每个智能体对应的适应度函数评估流量分配,根据适应度值进行智能体学习;迭代直至达到收敛条件时输出优化目标的综合解,得到最优充电车流量分配结果。本发明能够实现交通流的合理分配,同时优化电力系统的负荷分布,提高电网的稳定性和经济性。
技术关键词
多智能体粒子群
融合场景
充电站
道路通行时间
优化电力系统
执行存储器存储
路径搜索算法
车辆
平均等待时间
仿真模型
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