Neuer Ansatz: Schnellheuristik für energieoptimiertes Routenfinden von EVs

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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In einer aktuellen Studie auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der das Problem der energieoptimierten Kurzstreckenplanung für Elektrofahrzeuge (EVs) in großen Straßennetzen angeht. Dabei spielt die Rückgewinnung von Energie beim Abfahren von Hängen eine entscheidende Rolle, da sie negative Energiekosten erzeugt und die klassische Annahme eines festen Startwerts für die Batteriekapazität infrage stellt.

Traditionelle Algorithmen für EV-Routenplanung gehen davon aus, dass der anfängliche Energielevel bekannt ist. In der Praxis ist diese Information jedoch oft unsicher, was die Notwendigkeit einer sogenannten „energy‑optimalen Profilsuche“ mit sich bringt – die optimale Route für sämtliche möglichen Startenergien berechnet. Bestehende Lösungen setzen auf komplexe Profil‑Merge‑Prozeduren innerhalb eines label‑correcting‑Frameworks, was zu aufwändigen Profilberechnungen führt.

Die Autoren schlagen stattdessen einen einfachen, aber effektiven label‑setting‑Ansatz vor, der auf einem mehrzieligen A*‑Suchalgorithmus basiert. Durch eine neuartige Profil‑Dominanzregel wird vermieden, dass komplexe Profile erzeugt und verarbeitet werden müssen. Vier Varianten des Verfahrens wurden entwickelt und auf realen Straßennetzen mit authentischen Energieverbrauchsdaten getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass die energieprofil‑A*‑Suche eine Leistung erreicht, die mit der herkömmlichen energieoptimierten A*‑Suche bei bekanntem Startwert vergleichbar ist.

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