Algorithms for the location problem of electric vehicles charging stations
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Produção Online |
Texto Completo: | https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3324 |
Resumo: | The Problem of Location of Electric Vehicle Charging Stations (PLEVCS) is an important problem in transportation, logistics and involves the determination of an efficient network that guarantees for all customers to access its stations with the minimum travel distance. The problem is NP-hard and complex because involving a number of the constraints and the scale of real-world applications. Thus, the heuristic methods to solve the PLEVCS are fundamental and this paper presents algorithms using an adapted optimization model from the literature. The model selects a set of charging stations to place from the candidate location sites. The objective is to minimize the charging station fixed cost and the electric vehicles travel cost. The model was applied to a metropolitan region using straight-line and realistic trips. The results showed that the algorithms for the PLEVCS found feasible solutions at a low computational time. The proposed algorithms were performed on the existing literature database. |
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Algorithms for the location problem of electric vehicles charging stationsAlgoritmos para o problema de localização de estações de carregamento de veículos elétricosElectric vehicles. Optimization. Metaheuristics. Chemical Reaction Optimization. Greedy algorithm.Veículos elétricos. Otimização. Metaheurística. Otimização por reações químicas. Algoritmo guloso.The Problem of Location of Electric Vehicle Charging Stations (PLEVCS) is an important problem in transportation, logistics and involves the determination of an efficient network that guarantees for all customers to access its stations with the minimum travel distance. The problem is NP-hard and complex because involving a number of the constraints and the scale of real-world applications. Thus, the heuristic methods to solve the PLEVCS are fundamental and this paper presents algorithms using an adapted optimization model from the literature. The model selects a set of charging stations to place from the candidate location sites. The objective is to minimize the charging station fixed cost and the electric vehicles travel cost. The model was applied to a metropolitan region using straight-line and realistic trips. The results showed that the algorithms for the PLEVCS found feasible solutions at a low computational time. The proposed algorithms were performed on the existing literature database.O Problema de Localização de Estações de Carregamento de Veículos Elétricos (PLECVE) é um problema importante no transporte, na logística e envolve a determinação de uma rede eficiente que garanta que todos os clientes acessem suas estações com a distância mínima de deslocamento. O problema é NP-difícil e complexo porque envolve várias restrições e a escala de aplicações do mundo real. Assim, os métodos heurísticos para resolver o PLECVE são fundamentais e esse trabalho apresenta algoritmos utilizando um modelo de otimização adaptado da literatura. O modelo seleciona um conjunto de estações de carregamento para alocar nos sites de localização candidatos. O objetivo é minimizar o custo fixo da estação de carregamento e o custo de viagem dos veículos elétricos. O modelo foi aplicado a uma região metropolitana usando viagens em linhas retas e as realistas. Os resultados mostraram que os algoritmos para o PLECVE encontraram soluções viáveis em um tempo computacional baixo. Os algoritmos propostos foram testados no banco de dados da literatura existente.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2019-03-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfvideo/mp4https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/332410.14488/1676-1901.v19i1.3324Revista Produção Online; Vol. 19 No. 1 (2019); 290-320Revista Produção Online; v. 19 n. 1 (2019); 290-3201676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3324/1772https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3324/1773Copyright (c) 2019 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessda Silva, Yngrith SoaresMestria, Mário2019-03-15T10:27:51Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/3324Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2019-03-15T10:27:51Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false |
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