抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,電気自動車に主に焦点を当てて車両応用のためのマルチエージェントシミュレーションを提示した。システム全体の設計は,分散と分散構造で特徴づけられる。基本的な考え方は,エージェントの行動パターンを最適化するためにモンテカルロ法と結合した進化的アルゴリズムを使用することである。反復プロセスの中では,エージェント計画を実施,評価と修正である必要がある。そうすることで,活動スケジュールのセットを与えられた制約と互換性があることを生成する,電気自動車の範囲制限または充電ステーションでの空間制限など。剤では単一反復段階で限られた資源のための互いに競合する。提案したモデルは,時間変動交通条件を考慮した地図利用手法を利用した。速度プロファイルと車両の縦方向動的モデルの助けを借りて,旅行時間とエネルギー消費計算を行った。フリートと充電インフラストラクチャ構成を提案モデルの入力パラメータであるので,いくつかの電化シナリオの事例研究を行うことが可能である。全部で二種類のシナリオを調べた。最初に提案したシミュレーションモデルは,測定された群データの助けを借りて検証した。第二タクシーユースケースのための電気自動車の適合性を評価した。最初のシミュレーション研究では,毎日の走行距離は,7.8%の平均変動と平均偏差0.05%の待ち時間で反映される第二電化シナリオは,適切な電気自動車概念と充電インフラストラクチャ配置の両方を選択するための透明な指標を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】