造Eular回 路；
[0107] 步骤5.3.3 :去除Eular回路与最小生成树中的重复点，得到通路即最优规划路 线。
[0108] 步骤6 :决策系统接受到满足条件可行的一组规划路线后，按照概率可行性取前k 条最优路线返回给移动客户端，交由用户选择。
[0109] 应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
[0110] 应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本 发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权 利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发 明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种电动汽车续航里程优化装置，其特征在于：包括数据采集系统、决策系统和专 家系统；所述的数据采集系统包括移动客户端、车载通讯系统和充电站通讯模块；决策系 统包括第一无线通讯模块和决策模块；专家系统包括第二无线通讯模块、数据库和路径规 划模块；所述的数据采集系统、决策系统和专家系统之间通过移动客户端内设置的通讯模 块、第一无线通讯模块和第二无线通讯模块相互连接通信。2. -种利用权利要求1所述的电动汽车续航里程优化装置进行电动汽车续航里程优 化的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 :用户使用移动客户端采集并上传行车任务属性信息到专家系统中； 步骤2 :车载通讯系统采集并上传电动汽车车况信息到专家系统中； 步骤3 :充电站通讯模块采集并上传充电粧工况信息到专家系统中； 步骤4 :专家系统接受到步骤1、步骤2和步骤3中上传的数据后检索数据库，若有匹配 数据则返回一组已有的规划路线，否则交由路径规划模块进行处理； 步骤5 :路径规划模块结合约束条件，建立最优化问题模型，求解该优化问题，进行多 目标路径规划，提供多条可行的电池友好型的路由方案；所述的约束条件包括电动汽车车 况、充电粧工况、交通路况、行车任务属性； 步骤6 :决策系统接受到满足条件可行的一组规划路线后，按照概率可行性取前k条最 优路线返回给移动客户端，交由用户选择。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤1中所述的行车任务属性信息包括 每项任务的地理位置、截止时间和优先级信息。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤2中所述的电动汽车车况信息包括 车辆当前位置和剩余电量信息。5. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤3中所述的充电粧工况信息包括充 电粧的使用情况和故障情况信息。6. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤4中所述的若有匹配数据则返回一 组已有的规划路线，其匹配规则为：电动汽车车况信息与行车任务属性信息一致，即车辆当 前位置、剩余电量信息、任务的地理位置、截止时间和优先级信息一致。7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤5中所述的多目标路径规划的具体 实现过程包括以下子步骤： 步骤5. 1 :建立优化问题数学模型；设有N个任务节点，Cl]表示从点i到j的运输成本， 包括路程与电量；？^表示从点i到点j的耗费电量；APu表示从点i到点j的充电电量； P。表示电量的初始值；s;表示到达i地的时刻与初始时刻的差值;表示在i地完成任务 消耗的时间；表示从点i到点j消耗的时间；d1表示为在i地任务的截止期限与初始时 刻的差值；Xu表示车辆是否从点i到点j; 目标函数：决策变量： Xij=Oorl； 步骤5. 2,局部路径规划，设f(i，j)为从点i到点j的代价估值，g(i，j)为从点i到点j的实际代价，h(i,j)为从点i到点j的启发信息，估计每一个当前节点抵达目标节点的最 小代价，采用改进A*算法得到最优路径，即f(i，j);当P1PU寸，表示需要充电，这时若满 足任务时间实时约束时，则从点i到点j能充电，否则返回上一个节点提出充电请求并重新 搜索路线；其中，表示电动汽车位于当前节点即点i时的电量； 步骤5.3 :全局路径规划，将步骤5.2中的f(i，j)作为每条路径的权重，采用Christofides算法构建通路得到最优电池友好型多目标规划路径。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：步骤5. 2中所述的改进A*算法，设S_为 当前所在节点，S。为初始时刻所在节点，Sp为充电粧所在节点，St为目标节点，AP。为地图 中任意节点，DEPTH为嵌套深度，AP。为电动汽车每公里耗电量，L表示两点间距离，则改进 A*算法具体实现过程包括以下子步骤： 步骤5. 2. 1 :初始化，令S^=S。;构造Open表用于存取待扩展的节点，且初始时刻为S。;构造Close表用于存取已扩展的节点，且初始时刻存入S。;构造PATH表用于存取最优路 径上的节点； 步骤5. 2. 2 :在Open表中搜索离最近的节点Si，以f(S_，S1)最小的且满足任务约 束与电量约束条件的节点为父节点若同时满足这两个条件，转至步骤5. 2. 3 ; 无法同时满足这两个条件，转至步骤5. 2. 5 ; 步骤5. 2. 3 :若S1为目标节点St，则PATH表中存储的节点集作为最优路径，并记权重路步骤5. 2.4 =SS1不是目标节点St，则对S1K有的前驱状态S,进行更新，若g_j〈gi+g(i，j)，则将Sjjt入Close列表；否则令g_j=gi+gQ,」），将3;作为S。下一步的路线， 令Scui =Si并存入PATH表中；返回步骤5. 2. 2 ; 步骤 5. 2. 5 :令Scur=S。，DEPTH=DEPTH-I; 若DEPTH= 0,转至步骤5. 2. 6 ;算法计算最优路径； 若满足任务约束与电量约束条件则输出权重路径为f(S。，St) =f(S。，Sp)+f(Sp，St)，结束算法； 若依旧无法同时满足任务约束与电量约束条件，转至步骤5. 2. 6 ; 步骤5. 2. 6 :输出权重路径输出权重路径为f(S。，St) =〇〇，结束算法。9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于：步骤5. 2. 5中所述的Charge算法，具体 实现过程包括以下子步骤： 步骤5.2.5.1:令0￡卩!'11 = 0，映射{5|51，5|52，一，5|"}为{5。1，5。 2，一，5。丄利用步骤5.2.1至步骤5. 2. 6的原理计算f(Spi,St),i= 1，2, ???，]!，若f(SpiiSt) =°°，则舍弃PA这条路线， 否则计算f(S。，Spi)，其中PiI:表示点pjlj点t的这条路线； 步骤 5. 2. 5. 2 :令DEPTH=DEPTHpi，映射{Spl，Sp2，…，S1J为{Stl，St2，…，Stn}，利用步骤 5. 2. 1至步骤5. 2. 6的原理计算f(S。，Spi)，i= 1，2,…，n，若f(S。，Spi) = 〇〇，则舍弃P1这个 节点；其中〇￡?1^1表示对应SP1的嵌套深度； 步骤 5. 2. 5. 3 :对保留节点？1分别计算f(S。，St) =f(S。，SP1)+f(SP1，St)，i= 1，2,…，n， 取最小值minf(S。，St) =f(S。，Spi)+f(SP1，St)，i= 1，2,…，n为路径权重，算法结束。10. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于：步骤5. 3中所述的采用Christofides算 法构建通路的实现过程包括以下子步骤： 步骤5. 3. 1，由城市地图中各任务节点{Stl，St2，…，SJ、保留的特殊节点{SP1，SP1+1，…，Spj}和起始节点构成的点集构造最小生成树； 步骤5. 3. 2 :将步骤5. 2中的f(i，j)作为每条路径的权重，若f(S1,Sj) = 〇〇，则删除路 径ij，在最小生成树中寻找连通度为奇数的顶点，并创建最小权重匹配，构造Eular回路； 步骤5. 3. 3 :去除Eular回路与最小生成树中的重复点，得到通路即最优规划路线。
【专利摘要】本发明公开了一种电动汽车续航里程优化装置及方法，装置包括数据采集系统、决策系统和专家系统；数据采集系统包括移动客户端、车载通讯系统和充电站通讯模块；决策系统包括第一无线通讯模块和决策模块；专家系统包括第二无线通讯模块、数据库和路径规划模块；专家系统接受行车任务属性信息、电动汽车车况信息、充电桩工况信息后检索数据库，若有匹配数据则返回一组已有的规划路线，否则交由路径规划模块进行处理，其中路径规划模块结合电动汽车车况、充电桩工况、交通路况、行车任务属性等约束条件，建立最优化问题模型，求解该优化问题，提供多条电池友好型路由方案。本发明能有效缓解“里程焦虑”问题，大幅提高工作效率，具有深刻的现实意义。
【IPC分类】G06Q10/04
【公开号】CN105046356
【申请号】CN201510408410
【发明人】高洵, 黄子熹, 张骞, 马秦生, 杨珺, 曹磊
【申请人】武汉大学, 武汉大学苏州研究院
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年7月13日