【摘 要】
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电动汽车电池换电站的选址定容是具有多变量和多约束的复杂非线性问题,难以用一般的数学方法进行求解,本文对此提出一种Voronoi图与改进蝙蝠算法(Improved Bats Algorithm,IBA)联合求解的选址定容方法。考虑集中充电站的影响,建立以年建设投资成本、选址满意度和年电池换电成本为目标的多目标决策模型。引入模糊熵权法避免主观赋权与客观赋权的不足,将多目标决策模型转化成单目标权重模型。通过引入惯性权重并考虑个体极值引导速度更新的IBA,以多目标决策的加权总值最小为条件,结合Voronoi图划分
【基金项目】
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中央财政支持地方高校发展专项资金资助项目([2016]202号)。
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电动汽车电池换电站的选址定容是具有多变量和多约束的复杂非线性问题,难以用一般的数学方法进行求解,本文对此提出一种Voronoi图与改进蝙蝠算法(Improved Bats Algorithm,IBA)联合求解的选址定容方法。考虑集中充电站的影响,建立以年建设投资成本、选址满意度和年电池换电成本为目标的多目标决策模型。引入模糊熵权法避免主观赋权与客观赋权的不足,将多目标决策模型转化成单目标权重模型。通过引入惯性权重并考虑个体极值引导速度更新的IBA,以多目标决策的加权总值最小为条件,结合Voronoi图划分
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