Congestion Forecasting for Electric Vehicle Charging Scheduling with Fluid Queues
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
提出一种基于流体的拥塞预测方法，用于电动汽车充电调度，在考虑不确定性到达和容量约束下预测充电站可用性，并减少等待时间高达14%。
2026-05-26 cs.SY eess.SY
Re-Routing Strategy of Connected and Automated Vehicles Considering Coordination at Intersections
在本文中，我们提出了一种重路由策略连接和自动车辆（CAV），考虑协调和控制的所有CAV在网络中。每个CAV的目标是找到最小化所有CAV的总旅行时间的路线。我们协调CAV在无信号交叉口，以准确地预测行程时间的路由问题。虽然可以通过比较路线的所有可能组合来找到系统最优解决方案，但这可能会造成计算负担。因此，我们反而找到一个人对人的最佳解决方案，以减少计算时间，同时仍然得出一个更好的解决方案比自私的路由。我们验证我们的框架，通过模拟在网格网络。
2023-02-19 cs.SY eess.SY
A Compositional Algorithm for the Conflict-Free Electric Vehicle Routing Problem
无障碍电动车辆路径问题（CF-EVRP）是车辆路径问题（VRP）的扩展，车辆路径问题是设计车辆访问客户的路径的组合优化问题，使得代价函数（通常是车辆的数量或总行驶距离）最小化。该问题在许多物流应用中存在，特别是对于用于材料处理的高度自动化的物流系统。CF-EVRP涉及诸如交付给客户的时间窗口、车辆的有限操作范围以及道路段可同时容纳的车辆数量的有限容量等约束。本文提出了一种求解CF-EVRP的组合算法ComSat。该算法迭代通过子问题，直到找到一个全局可行的solutions. The算法是使用优化SMT求解器实现的，并对以前提出的单片模型的实现进行评估。该算法的可靠性和完整性的证明，它是基准上的一组生成的问题，并发现能够解决问题的工业规模。
2022-03-14 cs.SY eess.SY
On the effects of a centralized computer routing and reservation system on the electric vehicle public charging network
University of Limerick（利默里克大学）
本文通过模拟模型研究集中式计算机路由和预约系统对电动汽车公共充电网络的影响，分析了电池电动车充电功率等级和充电点故障率对支持电动汽车数量的影响。
2016-07-23 cs.SY eess.SY
Connectivity-Aware Traffic Phase Scheduling for Heterogeneously Connected Vehicles
University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文提出一种考虑车辆连接异质性的交通相位调度算法，以提高交叉口通行效率，通过仿真验证其优于基线方法。
2016-08-26 cs.SY eess.SY
Combining Cooperative Re-Routing with Intersection Coordination for Connected and Automated Vehicles in Urban Networks
提出融合动态重路由与无信号交叉口最优轨迹规划的CAV分层控制框架，通过SUMO仿真验证其可减少总行程时间并预防拥堵。
2025-03-13 cs.SY eess.SY
Joint Optimisation of Electric Vehicle Routing and Scheduling: A Deep Learning-Driven Approach for Dynamic Fleet Sizes
本文提出一种深度学习辅助方法，通过卷积神经网络预测二元变量并结合填充机制，高效求解电动汽车数量可变的日前联合路径与调度问题，在保持高可行性和近最优性的同时将运行时间降低97.8%。
2025-07-21 cs.SY eess.SY
Air Traffic Management for Collaborative Routing of Unmanned Aerial Vehicles via Potential Fields
本文提出基于斥力势场的可量化路由限制标准及可扩展基础设施，实现独立利益相关方对货运无人机的协同路由，并通过国家级功能原型验证其可行性。
2024-03-17 cs.SY eess.SY
Integrated routing for a vehicle-robot pickup and delivery system with time constraints
本文考虑了一种无人驾驶车辆-机器人拾取和递送系统，其中，以母船的形式携带多个无人驾驶机器人的自驾驶车辆从仓库行驶到分布在附近的多个站点，以执行多个拾取和递送服务。首先，我们提出了它作为一个多模式车辆路径问题（MMVRP）的时间约束，这是典型的服务要求，杂货和食品配送在实践中。然后，我们制定它作为一个混合的二次约束规划（MIQCP）模型，以确定最佳的综合路由计划（车辆路由和机器人路由），以尽量减少所有服务的总加权延误。最后，使用Python中的Guidelines求解器解决了一个小型和中型问题实例，以证明所提出的MIQCP模型的有效性和性能。
2022-02-09 cs.SY eess.SY math.OC
Combined Optimal Routing and Coordination of Connected and Automated Vehicles
在这封信中，我们考虑了一个交通网络，其联网和自动化车辆（CAV）的渗透率为100\%，并提出了一种最佳路由方法，该方法考虑了通过在特定交通场景下协调CAV在网络中实现的效率，例如，交叉口、合并道路和环形交叉口。为了得到旅行请求的最佳路线，我们使用已经接收到路线解决方案的CAV的信息。这使得每个CAV都能够考虑道路上的交通状况。任何新的旅行请求的解决方案确定在每个交通场景下的最佳旅行时间，同时满足所有状态，控制和安全约束。我们通过数值模拟验证我们的框架的性能。据我们所知，这是第一次尝试考虑协调的CAV在路由问题。
2022-05-17 cs.SY eess.SY
Two-stage battery recharge scheduling and vehicle-charger assignment policy for dynamic electric dial-a-ride services
考虑到充电排队延迟和随机客户需求，协调电动汽车的充电调度以实现动态拨号服务是具有挑战性的。我们提出了一个新的两阶段解决方案的方法来处理动态车辆充电调度，以尽量减少车队的日常充电业务的成本。该方法包括两个组成部分：每日车辆充电调度和在线车辆充电器分配。提出了一种新的电池充电调度模型，以最小化车辆日常充电运营成本，同时满足车辆驾驶需求，为客户提供服务的车辆充电计划。在第二阶段，在线车辆充电器分配模型的开发，以尽量减少总的车辆空闲时间的充电，考虑排队延迟在充电器的水平。提出了一种有效的拉格朗日松弛算法来求解具有小最优间隙的大规模车辆-充电器分配问题。将该方法应用于卢森堡一个实际的动态叫车服务案例研究，并与不同充电基础设施场景下的最近充电站充电策略和先到先得最小充电延迟策略进行了比较。我们的计算结果表明，该方法可以实现显着节省的运营商在充电等待时间（-74.9%），充电时间（-38.6%），并收取能源成本（-27.4%）。进行灵敏度分析，以评估不同的模型参数的影响，显示在随机环境中的方法的可扩展性和鲁棒性。
2021-04-15 cs.SY eess.SY math.OC
The Penetration Rate Effect of Connected and Automated Vehicles in Mixed Traffic Routing
Boston University（波士顿大学）
本文研究了在混合交通环境中连接和自动化车辆的路由问题，提出了一种算法以处理CAVs与非CAVs之间的路由交互，并探讨了不同CAV渗透率下系统中心路由的影响，结果表明CAVs的协同路由决策能改善所有车辆的成本并缓解网络拥堵。
2019-05-14 cs.SY eess.SY math.OC
A Two-Phase Safe Vehicle Routing and Scheduling Problem: Formulations and Solution Algorithms
University of Florida（佛罗里达大学）；FAMU-FSU College of Engineering（佛罗里达农工大学-佛罗里达州立大学工程学院）；University of Tehran（德黑兰大学）
本文提出一种两阶段时间依赖车辆路径与调度优化模型，通过避免重复拥堵和选择事故概率较低的路线，替代传统最短距离或行驶时间目标。第一阶段利用混合整数规划模型确定安全路径；第二阶段通过调整出发时间和速度避免拥堵，采用改进的模拟退火算法求解。
2017-10-18 cs.AI cs.SY eess.SY
Developing a Vehicle Re-routing Algorithm using Connected Vehicle (CV) Technology
车辆自组织网络（VANELS）作为车辆通信的核心，并提供基本的无线通信架构以支持车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）通信。因此，通过仅利用通信技术，联网车辆（CV）可以在动态道路网络中导航。然而，这种车辆仍处于起步阶段，但预计将对安全性和机动性产生重大影响，例如在车辆故障或其他道路事故的情况下减少非经常性拥堵。为了评估其影响，本研究通过开发智能主动改道算法来考察车辆发生故障时拥有简历的好处。由于缺乏真实世界的数据，本文采用了一个集成的仿真框架组成的V2X（OMNET++）通信模拟器和交通微观模拟器（SUMO）。所开发的算法的功能是，当车辆在实时交通车道内发生故障时，系统会检测到故障，立即生成警告信息，并将其发送给接近的车辆。根据实时通知，知情车辆主动改道至替代道路以避开故障区。开发了两种场景，其中故障发生在启用V2X和禁用V2X的系统的交叉点内外。结果表明，支持V2X的CV重新路由机制可以通过减少拥堵来提高交通效率，并通过平滑受影响车辆的加速和减速来提高交通安全，同时降低基础设施成本。该算法将有助于公路机构（运输部）和车辆制造商在现有的道路网络中引入CV。
2022-08-30 cs.NI cs.SY eess.SY
Incorporating demand response of electric vehicles in scheduling of isolated microgrids with renewables using a bi-level programming approach
在这项工作中，提出了一种新的优化调度方法，孤立的微电网（MG）与可再生能源发电的电动汽车（EV）的需求响应。首先，提出了一种基于双层规划的MG调度模型下的实时定价环境中，上层和下层寻求最小化MG净运营成本和电动汽车充电成本。其次，提出了一种求解该模型的混合算法JAYA-内点法。仿真结果表明，引入电动汽车需求响应能够引导电动汽车用户积极参与MG调度，实现调峰，为平衡MG和电动汽车用户之间的利益提供了根本途径。
2019-08-18 cs.SY eess.SP eess.SY
Communication-Constrained Routing and Traffic Control for Autonomous Vehicles
自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles，AV）是一种先进的技术，可以带来便利，提高道路网络的吞吐量，减少交通事故。为了实现更高水平的自动化（LoA），需要将大量的传感数据上传到网络进行处理，然后必须将机动决策返回给AV。此外，乘客可能对各种数据饥饿和延迟敏感的应用有更高的传输速率需求。
2019-09-26 cs.NI cs.SY eess.SP
Combinatorial Optimization enriched Machine Learning to solve the Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows
针对带时间窗的动态车辆路径问题中现有方法计算成本高或在高维组合问题表现不佳的缺陷，提出结合组合优化层的机器学习流水线，在 NeurIPS 2022 竞赛中排名第一并验证了其鲁棒性。
2023-04-03 cs.SY eess.SY math.OC
