摘要：随着换电模式的兴起，以智联电动车为主要交通工具的短途出行方式变得越来越流行，这促使提供换电服务的公司在城市中扩张业务规模。扩张时，公司倾向于在用户活跃度较高的区域设置换电站，活跃度水平可以通过智联电动车区域流量来体现。然而，在实际部署换电站之前，缺乏新区域的运营数据，使得依赖历史数据进行部署优化的数据驱动方法难以发挥作用，形成“数据缺失—难以部署—无法获取数据”的循环困境。为解决上述困境，文中提出了一种基于智联电动车流量生成的跨区域换电站部署算法。首先，构建基于去噪扩散概率模型的区域流量生成模型，捕捉区域流量时空特征，利用已部署区域的数据来生成待部署区域的数据。然后，将区域流量纳入换电站部署问题，构建最大化换电站部署效益的优化模型。最后，基于自适应遗传特性做出跨区域换电站部署决策。基于四川省成都市真实换电数据集对所提算法进行了性能评估，实验结果验证了文中解决方案的有效性。
文章目录
1 引言
2 相关工作
3 基于智联电动车流量生成的跨区域换电站部署算法
3.1 基于去噪扩散概率模型的智联电动车区域流量生成
3.1.1 智联电动车区域流量分析
3.1.2 智联电动车区域流量生成模型
3.2 基于自适应遗传特性的换电站部署优化问题求解
3.2.1 换电站部署优化问题建模
3.2.2 换电站部署优化问题求解
4 实验评估
4.1 数据集与实验设置
4.2 智联电动车区域流量生成模型评估
4.3 基于自适应遗传特性的换电站部署算法评估
5 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
