System-Level Impacts of Flexible Data Center Load Scheduling on Cost, Emissions, and Transmission Congestion
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
本文研究了灵活数据中心负载调度对运营成本、系统压力和排放的影响，发现最佳努力任务可调整至低边际电价时段，减少温室气体和有毒排放，降低传输拥堵，提升电网效率与可持续性。
2026-04-25 cs.SY eess.SY
Coordinated Scheduling of Electric Vehicles Within Zero Carbon Emission Hybrid AC/DC Microgrids
具有AC/DC架构的微电网受益于AC和DC功率两者的优点。研究了电动汽车（EV）存在下的零碳交直流微电网的日常运行问题。在这个框架中，电动汽车的电池是移动能量存储系统，它允许微电网在高峰需求时间的理想操作。研究表明，在没有储能系统的情况下，电动汽车的电池可以得到适当的管理，以满足系统的要求。在案例研究中，几个敏感性分析的基础上的变化，电池退化成本，太阳辐照度，逆变器容量进行了研究。
2021-11-16 cs.SY eess.SY
Considering the multi-time scale rolling optimization scheduling method of micro-energy network connected to electric vehicles
针对电动汽车接入微能源网带来的调度挑战，提出基于Minkowski求和聚合电动车、结合两类需求响应的多时间尺度两阶段滚动调度方法，可提升新能源消纳效率与系统经济性。
2025-06-17 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
Electric Vehicle E-hailing Fleet Dispatching and Charge Scheduling
随着汽车和电池技术的最新发展，电动汽车（EV）正迅速成为传统化石燃料汽车的可持续替代品。这使得大规模电动化的乘车外包业务具有实际可行性，为实现城市可持续发展目标提供了机会。尽管电动汽车的行驶里程与化石燃料汽车相似，但其充电时间长，影响了车队的总服务时间。为了有效地管理电动汽车车队，运营商需要将充电调度问题作为调度策略的一部分来解决。本文介绍了一种概率匹配的方法，评估最佳的行程和充电决策的完全电气化的e-hailing车队，与运营商的预期市场利润最大化的目标。在向自动驾驶汽车的技术转型过程中，在本文所述的交通模型中纳入随机驾驶员行为也至关重要。由于司机可以遵守行程调度或选择拒绝充电行程订单考虑额外的费用，相反，通常假设的车队自主权，所提出的方法设计了一个激励计划（充电折扣），以鼓励司机遵守，使计划的充电行程和相关的利润可以实现。
2023-02-24 cs.SY eess.SY
Optimal Scheduling of Multi-Energy Systems with Flexible Electrical and Thermal Loads
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Cambridge Centre for Advanced Research and Education in Singapore Ltd.（新加坡剑桥先进研究与教育学院有限公司）
本文提出了一种多能源系统的详细最优调度模型，考虑了联合循环发电厂、电池储能系统、可再生能源、锅炉、热储能系统、电力负荷和热负荷的详细启停功率轨迹，通过利用柔性电力泵负荷、可中断电力负荷和柔性热负荷的灵活性，降低系统整体能耗。
2018-11-23 cs.SY eess.SY
Multi-Variant Time Constrained FlexRay Static Segment Scheduling
FlexRay总线是汽车工业中使用的现代标准。它提供零抖动的确定性消息传输，同时在静态段中使用时间触发调度。当多个车型（即不同的车型及其版本）共享同一信号时，汽车制造商要求在所有车型中同时调度该信号。该要求简化了使用相同平台的不同车辆变体中的信号可追溯性和诊断，并简化了组件和工具的重复使用。在本文中，我们提出了一个第一次适合的启发式算法，它创建的时间表，同时在所有的时间表中发送一个给定的信号的几个车辆变量。调度算法还考虑了发布日期和截止日期等时间约束。最后，不同的算法版本进行了比较基准集和低计算时间的需求进行了验证，在大型实例。
2020-06-20 cs.SY eess.SY
Semi-autonomous Intersection Collision Avoidance through Job-shop Scheduling
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文设计监督器防止交叉口车辆碰撞，将交叉口建模为包含多个冲突点的区域，通过作业车间调度问题解决碰撞验证难题，利用混合整数线性规划求解。
2015-10-23 cs.SY eess.SY
Profit-aware Online Vehicle-to-Grid Decentralized Scheduling under Multiple Charging Stations
Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)（光州科学技术院）；Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)（韩国电力研究院）
本文研究了在多个充电站环境下，通过定义权重参数最大化供需双方整体利润的车辆到电网调度问题，并提出了一种在线去中心化贪心算法来解决混合整数非线性规划问题，通过模拟验证了该算法在整体可实现利润和最终电力负荷平坦度方面的优越性能。
2018-12-26 cs.SY eess.SY
Joint Load and Capacity Scheduling for Flexible Radio Resource Management of High-Throughput Satellites
针对高通量卫星非均匀业务需求，提出结合灵活波束-用户映射与带宽分配的负载和容量联合调度方法，实验表明其在可接受复杂度下具有更优需求满足性能。
2024-09-08 cs.SY eess.SY
Coordinated Battery Electric Vehicle Charging Scheduling across Multiple Charging Stations
本文提出一种结合碳排放计划与动态经济调度的多目标优化框架，通过G2V和V2G技术协调多充电站BEV充放电，实现V2G参与率提升超10%、EVCS收益增加超20%并降低网络损耗。
2025-09-22 cs.SY eess.SY
Value of Optimal Trip and Charging Scheduling of Commercial Electric Vehicle Fleets with Vehicle-to-Grid in Future Low Inertia Systems
交通电气化被视为全球脱碳议程的重要一步。由于电动汽车（EV）对电力系统的预期负载如此之大，因此协调充电以平衡电力的供应和需求是重要的。通过车辆到电网（V2G）技术实现的双向充电将从插入的固定电动汽车中释放出大量的存储容量。为了进一步推动这一概念，本文量化了商业电动汽车车队运营商从提前一天同时安排其行程以及充电中获得的潜在收入。这使得车队能够完成其行程（用户定义的行程长度和距离），同时利用波动的能源和辅助服务价格。提出了一个数学框架，制定为一个混合整数线性规划，并适用于几个相关的情况下，现在和未来的英国电力系统的最优行程调度。结果表明，最佳的旅程开始时间可以增加商业船队的收入高达38%，在夏季和冬季12%。这意味着维修车队的一辆电动汽车每年可以增加高达729英镑的额外收入。灵活的出行时间表在夏季更有价值，因为在太阳能输出高峰期间保持电动汽车的插入将使电网和车队运营商受益最大。还发现，5，000辆电动汽车的车队将导致相当于从系统中删除一台联合循环燃气轮机的$\textrm{CO}_2$。这种收入和碳节约的显着增加表明这种方法值得研究潜在的未来应用。
2022-04-25 cs.SY eess.SY
Benchmarking Flexible Electric Loads Scheduling Algorithms under Market Price Uncertainty
由于电力系统中间歇性和分布式发电机的数量不断增加，许多需求响应程序已经被开发来调度灵活的能量消耗。然而，缺乏适当的基准比较这些方法，特别是当决策的基础上反复更新的信息。本文提出了一种新的基准测试工具，旨在弥合这一差距。对灵活性规划算法进行分类的调查是定义基准标准的输入。该框架可以用于不同的目标，并在不同的条件下所面临的电力能源利益相关者感兴趣的灵活性调度算法。它包括一个模拟环境，捕捉前瞻性的信息，这使得比较在线规划和调度算法的演变。基准测试工具是用来测试七个规划算法测量其性能在不确定的市场条件下。结果表明，在线决策的重要性，数据质量对算法性能的影响，使用强大的随机规划方法的好处，值得信赖的基准测试的必要性。
2020-02-04 cs.SY eess.SY
Autonomous Vehicle Public Transportation System: Scheduling and Admission Control
The University of Hong Kong（香港大学）；Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
本文提出基于自动驾驶车辆的新型公共交通系统，解决调度和接入控制问题，通过混合整数线性规划和双层优化方法提高效率与利润。
2015-09-20 cs.SY eess.SY
Double-Layer Game Based Wireless Charging Scheduling for Electric Vehicles
无线充电技术为电动汽车（EV）电池寿命不足提供了解决方案。然而，无线充电车道（WCL）和电动汽车之间的利益冲突难以解决。在日前电力市场环境下，考虑实际售电量与预购电量偏差对WCL的收益影响，以及电动汽车的续航能力和出行体验，提出了一种基于双层博弈模型的充电调度算法。在下层，采用势博弈模型对多车充电规划博弈进行建模。设计了一种基于三路贪婪策略的最短路径算法求解动态充电顺序问题，并采用改进的粒子群优化算法求解变序势博弈问题。在上层，采用反向Stackelberg博弈来协调无线充电车道和电动汽车的成本。WCL作为主导者，通过电价管制激励电动汽车进行合理的收费行为。作为跟随者，电动汽车在给定的电价下做出最佳充电决策。设计了一个迭代算法来保证博弈的纳什均衡收敛。仿真结果表明，本文提出的双层博弈模型能够有效抑制车辆无序充电行为导致的充电车道实际售电量与预售电量之间的偏差，保证电动汽车的高续航能力和出行体验。
2020-03-06 cs.SY eess.SY
Enhanced Battery Degradation-Aware Scheduling for Distribution Network with Electric Vehicle Load
该研究针对电池退化对配电网的影响问题，构建兼顾成本与电网性能的多目标调度框架，提出基于ε-约束和模糊逻辑的Bach方法，经IEEE 33节点网络验证可实现多目标优化且具备定制灵活性。
2024-07-09 cs.SY eess.SY
Scheduling for Flexible Manufacturing System with Objective Function to be Minimization of Total Processing Time and Unbalance of Machine Load
柔性制造系统（FMS）中的调度问题需要考虑的因素很多，很难在满足不同的标准（生产成本、系统利用率、工件移动次数、制造周期、交货期拖期等）和约束条件的情况下求解调度问题。为了平衡FMS中各机床的负荷，有效地利用各机床，提出了一种作业车间调度问题的数学模型。本文定义了机器负荷不平衡度的评价函数，建立了以机器负荷不平衡度和总加工时间最小为两个目标的优化问题，用整数线性规划法求解调度问题，从而解决了调度问题。计算结果表明，与以往的方法相比，该方法减少了所有机床的总加工时间，使机床负荷更均衡，并能更方便地进行FMS中的车间作业调度。
2019-06-21 cs.DC cs.SY eess.SY
Scheduling the Charge of Temporally Flexible Electric Vehicles: a Market-based Approach
EPFL（洛桑联邦理工学院）；MIT（麻省理工学院）
本文提出了一种基于市场的电动汽车充电调度方法，通过激励驾驶员延迟断开以提升车辆到电网服务，并利用时间灵活性缓解充电站拥堵。
2025-12-17 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
Resource-Oriented Optimization of Electric Vehicle Systems: A Data-Driven Survey on Charging Infrastructure, Scheduling, and Fleet Management
本文针对电动汽车发展中充电站拥堵、充电成本高、供需冲突等核心挑战，全面综述了覆盖充电部署、调度、车队管理全周期的数据驱动研究，探讨了多领域影响并指明未来方向。
2025-09-04 cs.SY eess.SY
Electrical Vehicle Charging Station Profit Maximization: Admission, Pricing, and Online Scheduling
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学深圳研究院）；College of Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学信息工程学院）
本文提出JoAP机制，通过联合优化电动汽车接入控制、定价和充电调度，提升充电站利润。通过 tandem 队列网络模型分析，设计最优算法并在模拟中验证其在不同等待时间惩罚率下利润提升达330%-531%。
2017-09-07 cs.SY eess.SY
Scheduling of Flexible Manufacturing Systems Based on Place-Timed Petri Nets and Basis Reachability Graphs
针对柔性制造系统调度中可达图随系统规模指数增长的问题，基于基可达图提出改进束搜索算法，通过基标识与变迁序列组状态、资源空闲时间估代价，在保证解质量的同时提升了搜索效率。
2025-05-19 cs.SY eess.SY
Obstacle Avoidance of Autonomous Vehicles: An LPVMPC with Scheduling Trust Region
本文针对自动驾驶中带静态障碍物的参考跟踪问题，提出一种带调度信任区域的LPVMPC方法，通过将非线性模型等价转化为LPV形式并以QP高效求解，同时引入信任区域约束保证可行性，实验表明其优于标准LPVMPC并与NMPC相当。
2024-05-03 cs.SY eess.SY
Optimal Scheduling of Flexible Power-to-X Technologies in the Day-ahead Electricity Market
只有通过可再生能源、无二氧化碳发电、新政策和规划才能实现《巴黎协定》雄心勃勃的二氧化碳排放目标。本文的主要动机是，未来从电力到X资产的绿色燃料应该以尽可能低的排放量生产，同时仍然保持低电力成本。为此，我们提出了一个电力到X调度框架，能够在日前电力市场调度中共同优化CO2排放强度和电价。三个现实的本地生产单位的灵活调度模型和电力市场调度的影响进行了研究。此外，可能的好处，使用CO2排放强度和电价权衡调度进行了讨论。我们发现，有一个非线性之间的权衡CO2排放强度和成本，有利于两个目标之间的加权优化。
2021-10-19 cs.CE cs.SY eess.SY
Online Charge Scheduling for Electric Vehicles in Autonomous Mobility on Demand Fleets
本文研究了一种基于在线充电调度策略的电动汽车按需充电策略。我们考虑的情况下，车辆完成行程，然后进入一整天的乘坐之间的状态，与他们的信息成为可用的车队运营商在一个在线的方式。在乘间状态下，车辆必须被安排充电，然后被路由到它们的下一个乘客上车位置。此外，由于未知的每日乘车请求序列，该问题无法通过任何离线方法解决。因此，我们研究了基于原始对偶方法的在线福利最大化启发式算法，该方法分配有限的车队充电资源并重新平衡车辆，同时避免充电设施和接送地点的拥堵。我们讨论了竞争力的比率结果比较我们的在线解决方案的千里眼离线解决方案的性能，并提供数值结果突出我们的启发式的性能。
2019-07-01 cs.MA cs.SY eess.SY
Dynamic Scheduling for Flexible Manufacturing Systems Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning and Petri Nets
Shaanxi University of Science and Technology（陕西科技大学）；Polytechnic University of Bari（巴里理工大学）；Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学）；University of Cagliari（卡利亚里大学）
针对柔性制造系统中的动态事件，将调度问题建模为带时Petri网的马尔可夫决策过程，利用基可达图压缩状态空间，设计分层稠密奖励函数，并采用多智能体近端策略优化算法进行集中训练与分散执行，实验表明该方法有效处理动态事件且性能优于传统方法。
2026-07-03 cs.SY eess.SY
Multi-objective Scheduling of Electric Vehicle Charging/Discharging with Time of Use Tariff
电动汽车（EV）的增加导致对电力的需求增加，有时会对电网造成压力。电动汽车的不协调充电可能会对配电网络造成压力，并且在充电过程中通常需要某种形式的优化。最优协调充电本质上是一个多目标优化问题（MOOP），目标函数包括最低价格充电和最小化对电网的干扰。在这篇手稿中，我们提出了一个通用的多目标电动汽车充电/放电时间表（MOEVCS）框架，其中使用时间（TOU）的关税是根据负载要求在每个时间戳设计的。为了获得最优调度方案并平衡不同利益相关者（如电动汽车所有者，电动汽车充电站（EVCS）和电网运营商）的竞争利益，我们设计了三个竞争目标函数，包括电动汽车所有者成本，EVCS利润和网络影响。此外，我们创建了四个不同的收费请求分布在调查期间的应用场景。由于不同类型的决策变量在这个MOOP，我们开发了一个约束混合变量多目标进化算法（MVMOEA），以实现建议MOEVCS框架。我们的研究结果表明，MOEVCS在三个相互竞争的目标之间取得平衡的有效性。
2021-10-20 cs.SY eess.SY
Robust Control for Lane Keeping System Using Linear Parameter Varying Approach with Scheduling Variables Reduction
针对车道保持系统的线性变参数模型，提出了一种参数降阶的鲁棒控制器。车辆在弯道上的速度变化和侧倾运动都会影响车辆的横向模型参数，如轮胎的侧偏刚度。因此，我们使用LPV技术，以考虑参数的变化，在车辆动力学。然而，多个变化的参数导致大量的调度变量，并造成巨大的计算复杂度。为了降低计算复杂度，本文采用基于主成分分析（PCA）的参数约简方法，得到一个具有更紧凸集的约简模型。利用降阶模型求解一组线性矩阵不等式（LMI），设计了LPV鲁棒反馈控制器。通过在一个立交桥上使用CarSim仿真软件进行整车动力学仿真，验证了该系统的有效性。仿真结果表明，与基于线性时不变（LTI）系统的控制器相比，该方法大大减小了横向偏移误差。
2021-05-04 cs.SY eess.SY
Optimal Scheduling of Electric Vehicles Charging in low-Voltage Distribution Systems
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Minnesota（明尼苏达大学）
本文研究了中国两种智能充电场景，探讨了集中式和分散式充电策略在时间分段定价下的优化方法，并通过模拟验证了充电调度的有效性。
2016-01-19 cs.SY eess.SY
Threshold Pricing for Distributed Scheduling of Flexible Demands in Energy Communities
Cornell University（康奈尔大学）
本文针对含表后可再生能源、可延迟电动汽车充电及温控负荷的能源社区，提出阈值定价规则的分布式调度方案，该方案渐近最优且可提升个体盈余。
2026-08-28 cs.SY eess.SY
Multi-Day Scheduling for Electric Vehicle Routing: A Novel Model and Comparison Of Metaheuristics
Faculty of Computer Science and Mathematics, OTH Regensburg（奥格斯堡应用技术大学雷根斯堡校区计算机科学与数学学院）；Bertrandt Technologie GmbH（贝特兰技术有限公司）
本文提出了一种多日电动汽车路线规划模型，通过比较多种元启发式算法来优化电动汽车的路线规划与充电安排。
2025-12-19 cs.SY eess.SY
Price-Based Distributed Scheduling of Flexible Demands in Energy Communities
School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院）
研究能源社区基于价格的灵活需求分布式调度，通过双层随机动态规划建模，得出阈值定价规则（TPR），该规则计算成本低、抗建模不确定性，能保证社区收益与成员理性，且随社区规模增长渐近最优。
2026-08-24 cs.SY eess.SY
Co-Optimization of Scheduling, Control, and Incentivization of Electric Vehicles for Improving Power System Stability
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；The University of Electro-Communications（电气通信大学）
该研究提出一种协同优化与最优控制框架，通过货币激励引导电动汽车驾驶员调整充电策略，可提升配电系统的电压稳定性及中频振荡模式阻尼因子。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Reinforcement Learning Approach for Multi-Agent Flexible Scheduling Problems
University of Oxford（牛津大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
调度在自动化生产中起着重要的作用。它的影响可以在制造业、服务业和科技业等各个领域找到。调度问题（NP-难）是一个任务，找到一个序列的工作分配在一组给定的机器上，以优化目标定义的目标。运筹学、调度规则和组合优化等方法已被应用于调度问题，但没有解决方案保证找到最优解。强化学习的最新发展在序列决策问题中取得了成功。本研究提出一种强化学习方法来解决排程问题。特别是，这项研究提供了一个OpenAI健身房环境，减少了作业车间调度问题的搜索空间，并为多智能体灵活作业车间问题提供了一个具有最先进性能的启发式引导的Q-Learning解决方案。
2022-10-07 cs.AI cs.MA cs.SY
Adaptive Charging Networks: A Framework for Smart Electric Vehicle Charging
我们描述了自适应充电网络（ACN）的架构和算法，该网络于2016年初首次部署在加州理工学院校园，目前在美国其他100多个站点运行。该架构可实现实时监控，并支持电动汽车（EV）大规模充电。ACN采用基于凸优化和模型预测控制的灵活的自适应调度算法，并允许电力基础设施的显著超额订购。我们描述了现实世界充电系统中的一些实际挑战，包括不平衡的三相基础设施，非理想的电池充电行为和量化的控制信号。我们演示了自适应调度算法如何处理这些挑战，并将其性能与最后期限调度文献中的基线算法进行比较，使用从加州理工学院ACN和准确的系统模型记录的真实工作负载。我们发现，在这些现实环境中，我们的调度算法可以将运营商的利润提高3.4倍，超过不受控制的充电，并且在高度拥挤的系统中提供能量时始终优于基线算法。
2020-12-04 cs.SY eess.SY
Safe Arrival Scheduling at Constraint Waypoints in UAM Corridors
Intent Exchange, Inc.（意图交换有限公司）
提出两种基于NMAC规则和RSS规则的方法计算最小到达时间间隔，以保障UAM走廊内飞行器在约束航路点的安全调度。
2026-05-29 cs.SY eess.SY
Joint Transportation and Charging Scheduling in Public Vehicle Systems - A Game Theoretic Approach
Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系）；Electrical Engineering Department, Columbia University（哥伦比亚大学电气工程系）；Department of Electrical Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学电气工程系）
本文研究公共车辆系统中运输与充电调度的协同问题，采用蛋糕切割博弈模型协调车辆组、云平台和智能电网之间的交互，提出算法求解纳什均衡，通过模拟验证方案在新纽约市出租车和电网数据集下的有效性。
2017-12-27 cs.SY eess.SY
An Online Pricing Mechanism for Electric Vehicle Parking Assignment and Charge Scheduling
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
本文设计了一种在线定价框架，用于电动汽车的停车分配和充电调度，旨在最大化用户效用并最小化运营成本，同时考虑多个地点、有限资源、运营成本和可变到达模式。
2019-05-15 cs.MA 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
A New Hybrid Multi-Objective Scheduling Model for Hierarchical Hub and Flexible Flow Shop Problems
近年来，技术和生活方式越来越倾向于消费主义。因此，对商业企业的最终客户来说，价格和交货时间是最重要的。因此，有一个最佳的交货时间的重要性变得越来越明显这些天.通过这种方式，调度可以用来优化供应链和生产系统，这是降低成本和提高生产率的一种实用方法。本文提出了一个具有三个服务水平的层次枢纽结构（HHS）的多目标调度模型。工厂和客户中心（第二层）和中心位于第一层，工厂在第一层具有灵活的流水车间（FFS）环境。非中心枢纽（第三级）负责将工厂生产的产品交付给客户。客户节点和工厂分别连接到第二层，非中心枢纽连接到第三层。该模型的目标是最小化运输和生产成本以及产品到达时间。为了验证和评估模型，小的例子已经解决了，并详细分析了加权和和e-约束的方法。最后，基于理想平均距离（MID）度量，对两种方法进行了比较。由于NP困难性使得以往提出的求解大规模问题的方法非常耗时，提出了一种求解大规模问题的元启发式方法。
2022-08-31 cs.SY eess.SY
Multi-lane Unsignalized Intersection Cooperation with Flexible Lane Direction based on Multi-vehicle Formation Control
互联车辆与自动驾驶车辆的无信号交叉口协作能够消除信号交叉口的绿灯时间损失，提高交通效率。现有的无信号交叉口协调研究大多考虑固定车道方向，即每个车道上只允许特定的车辆转向行为。考虑到交通量和具有不同转向期望的车辆比例可能随时间而变化，固定车道方向可能导致交叉口的效率低下。提出了一种考虑灵活车道方向的多车道无信号交叉口协调方法。计算车辆的二维分布，并调度不冲突的车辆同时通过交叉口。利用编队重构方法实现车辆的无碰撞纵向和横向位置调整。在不同的输入交通量和来车转弯比例下进行仿真，结果表明，该方法优于固定车道方向无信号合作方法和信号合作方法。
2021-08-25 cs.SY eess.SY
Optimal Control Strategies for a Network of Electric Vehicle Charging Energy Hubs with Smart Scheduling via Distributed Optimization
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文针对电动汽车充电能源枢纽网络，提出基于ADMM的分布式优化方法，通过凸二次规划优化充电功率，可降低运营成本和排放超25%，并验证了与集中式解的一致性。
2026-09-16 cs.SY eess.SY
Optimal scheduling of park-level integrated energy system considering ladder-type carbon trading mechanism and flexible load
为提高园区级综合能源系统（PIES）多能耦合利用效率，促进风电消纳，减少碳排放，构建了柔性负荷与碳交易机制相结合的PIES低碳经济运行优化模型。首先，根据负荷响应的特点，将需求响应分为可转移、可转移、可降低和可替代四种类型。其次，综合考虑园区内热电联产耦合设备、新能源和柔性负荷等因素，给出了PIES的基本架构。最后，将阶梯式碳交易机制引入系统，以总运行成本最小为目标，建立了PIES低碳经济运行优化模型。利用YALMIP工具箱和CPLEX求解器对算例进行求解，仿真结果表明，电、热耦合调度的参与和灵活的电、热负荷可以显著降低系统运行成本，减小负荷峰谷差，缓解高峰用电压力。
2023-03-03 cs.CE cs.SY eess.SY
Grid-aware Scheduling and Control of Electric Vehicle Charging Stations for Dispatching Active Distribution Networks. Part-I: Day-ahead and Numerical Validation
本文提出一种两阶段电网感知调度与控制框架，通过日前调度和实时模型预测控制，利用电动汽车充电站灵活性，确保配电网在电压和潮流约束内安全经济运行。
2024-04-19 cs.SY eess.SY
Throughput Maximizing Takeoff Scheduling for eVTOL Vehicles in On-Demand Urban Air Mobility Systems
针对按需城市空中交通的高效调度需求，本文提出集中式调度框架VertiSync，在安全与能量约束下联合调度出行服务与运力再平衡，可在大机队和对称网络下最大化吞吐量，且在洛杉矶案例中显著降低乘客平均等待时间。
2025-03-21 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
Optimal Routing and Scheduling of Charge for Electric Vehicles: Case Study
Universidad de los Andes（安第斯大学）
本文研究了电动车的路由与充电调度问题，提出了一种协调方案，考虑了运营成本和电池退化，通过机场穿梭服务案例验证了方法的有效性。
2013-10-01 cs.MA cs.SY eess.SY
Extended Version: Non-Preemptive Scheduling of Flexible Loads in Smart Grids via Convex Optimization
本文研究智能电网中非抢占式柔性负荷调度，将其建模为MICP并提出松弛-调整-舍入算法，通过基于图的调整步骤在凸松弛最优解集合内导航减少分数项，实现近最优且次优性与负荷数量无关，渐近最优且可通过边际价格分散化。
2025-03-06 cs.SY eess.SY math.OC
Learning-enabled Flexible Job-shop Scheduling for Scalable Smart Manufacturing
DGIST（大邱庆北科学技术院）
针对FJSPT中DRL方法的规模泛化挑战，提出异构图调度器HGS，利用图结构决策框架降低编码复杂度，在未见过的大规模实例上优于传统方法。
2024-02-14 cs.AI cs.LG cs.SY
Online Charging Scheduling Algorithms of Electric Vehicles in Smart Grid: An Overview
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Shenzhen University（深圳大学）；Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学深圳研究院）
本文综述了智能电网中电动汽车充电调度算法，探讨了未来事件不确定性对调度算法设计的影响，并展望了未来研究方向。
2016-08-26 cs.OH cs.SY eess.SY
Primary-Auxiliary Model Scheduling Based Estimation of the Vertical Wheel Force in a Full Vehicle System
在这项工作中，我们研究了非线性机械系统的估计问题，受到非平稳和未知的激励，这是常见的和关键的问题，在设计和健康管理的机械系统。提出了一种基于时域传递率的主-辅模型调度方法，并在切换线性动态下进行了仿真：除了在离线阶段构造从伪输入到输出的主传递率族外，还通过将伪输入向量进一步分解为两部分来构造辅助传递率族.辅助族能够确定系统当前运行的未知工作条件，然后在在线估计阶段期间可以从主传递率族中选择用于估计未知输出的适当传递率。因此，所提出的方法提供了一个通用的和可解释的解决方案，在非线性机械系统的切换线性动态与未知输入的背景下的信号估计问题。一个真实世界的应用程序，估计的垂直轮力在整车系统中，分别进行，以证明所提出的方法的有效性。在车辆设计阶段，垂直车轮力是车轮中心载荷（WCL）中最重要的一个，并且在整车测试活动期间，通常使用昂贵的、侵入式的且难以安装的测量设备来直接测量垂直车轮力。同时，垂直车轮力的估算问题一直没有得到很好的解决，仍然是一个令人感兴趣的问题。实验结果表明，所提出的方法在估计垂直车轮力的估计精度的意义上的良好性能。
2021-07-24 cs.SY eess.SP eess.SY
Appliance-level Flexible Scheduling for Socio-technical Smart Grid Optimisation
参与住宅能源需求响应计划需要消费者发挥积极作用。他们在如何使用他们的电器作为调整能源消耗和减少需求峰值的手段方面贡献了灵活性，可能以牺牲他们自己的舒适度为代价（例如，热）。了解设备级灵活性在降低需求峰值方面的集体潜力是一项挑战和复杂的工作。例如，电器的物理特性、使用偏好和舒适性要求都会影响消费者的灵活性、采用率和需求响应计划的有效性。为了捕捉和研究这种社会技术因素和权衡，本文贡献了一种新的设备级的灵活调度框架的基础上，消费者的自我确定的灵活性和舒适性的要求。通过利用这个框架，本文研究了（一）消费者使用偏好的各种电器，以及他们的自愿贡献的灵活性和愿意牺牲舒适性，以提高电网稳定性，（二）的影响，个人电器的集体目标，减少需求高峰，和（iii）可变水平的灵活性，合作和参与的效果协调家电调度的结果。使用通过智能手机应用程序收集的新数据集进行的实验评估表明，更高的消费者灵活性可以显着降低需求峰值，而烤箱在这方面具有最高的系统潜力。总体而言，合作的方法允许更高的调峰相比，非合作计划，完全集中在个别电器的效率。本研究的结果可用于设计更具成本效益和粒度（设备级）的需求响应计划，在参与和分散的智能电网。
2020-04-28 cs.MA cs.SY eess.SY
Hydrogen Supply Chain Planning with Flexible Transmission and Storage Scheduling
随着可再生能源发电和水电解的成本不断下降，氢气正成为一种越来越有吸引力的能源载体。为H $_{2}$供应链开发建模和决策工具，充分捕捉各种资源的灵活性，对于理解H $_{2}$使用的整体成本竞争力至关重要。为了满足这一需求，我们开发了H $_{2}$供应链规划模型，该模型确定H $_{2}$发电、存储、传输和压缩设施的最低成本组合，以满足H $_{2}$需求，并通过电价与电力系统相结合。我们为H $_{2}$卡车和管道提供灵活的调度，使它们能够同时充当H $_{2}$传输和存储资源，从而在空间和时间上转移H $_{2}$需求/生产。在美国东北部的案例研究结果表明，H $_{2}$传输和存储资源的灵活调度的拟议框架是至关重要的，不仅成本最小化，而且H $_{2}$生产路径之间的电解槽和集中的天然气为基础的生产设施的选择。卡车作为移动存储可以通过提供额外的时空灵活性来响应电价变化，同时满足H $_{2}$需求，从而使电解槽更具竞争力。该模型还提供了一个合理的权衡建模精度和解决方案的时间。
2020-08-17 cs.SY eess.SP eess.SY
Coordinating Flexible Demand Response and Renewable Uncertainties for Scheduling of Community Integrated Energy Systems with an Electric Vehicle Charging Station: A Bi-level Approach
带电动汽车充电站的社区综合能源系统（CIES）为解决日益增长的能源效率和环境污染问题提供了新的途径，协调灵活的需求响应和多种可再生能源的不确定性是一项关键任务。为此，本文建立了一个新的双层优化调度模型的CIES与EVCS在多利益相关者的场景。在该模型中，一个综合的需求响应计划的目的是促进能源供应和需求之间的平衡，同时保持用户的综合满意度在可接受的范围内。为进一步挖掘需求响应潜力，灵活引导用户能源消费和电动汽车行为（充电、放电和提供旋转储备），提出了分时电价和实时电价相结合的动态电价机制。在求解阶段，利用序列运算理论（SOT），将原机会约束规划（CCP）模型转化为一个易于求解的混合整数线性规划（MILP）模型，并利用CPLEX求解器进行求解。对华北地区一个实际的CIES的仿真结果表明，该方法通过协调灵活的需求响应和不确定的可再生能源，实现了CIES和EVCS之间的利益平衡。
2021-07-16 cs.SY eess.SP eess.SY
