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전 세계의 공항들은 전통적인 연료 기반 지상 서비스 차량을 전기 차량으로 전환하는 것을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 전환의 성공적인 구현의 열쇠는 전기 차량의 충전-방전 과정을 종합적으로 고려한 효율적인 전기 차량 배치 모델의 개발에 있습니다. 그러나 충전-방전 과정의 비선형적 특성으로 인해 정확한 솔루션을 찾는 것은 상당한 도전 과제가 됩니다. 이전의 연구자들은 종종 전통적인 에너지 소비 모델과 상수 충전 비율을 사용하여 계산을 단순화했지만, 이는 남은 배터리 충전 수준에 대한 부정확한 추정으로 이어졌습니다. 또한, 공항 지상 서비스 차량에 대한 다양한 페이싱 및 충전 전략의 부족으로 인해 운영 효율성을 높이기 위한 보다 적응 가능한 솔루션이 필요합니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 본 논문에서는 공항 전기 트랙터를 사례 연구로 사용하고, 시작-정지 과정을 고려한 정확한 모델과 조각선형 충전 함수를 개발하며, 탐욕 알고리즘과 적응형 전략을 포함하는 개선된 유전자 알고리즘을 설계하고, 현재 및 미래의 요구를 충족하기 위해 난징 루커우 공항의 다양한 구성 시나리오에 대한 충전-방전 결합 전략을 개발합니다. 연구 결과는 전통적인 유전자 알고리즘과 비교할 때, 제안된 개선된 유전자 알고리즘이 솔루션 정확도와 수렴 속도를 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 또한, 비행 규모가 증가함에 따라 공항은 적절하게 충전 전략을 강화할 수 있으며, 항공기 대기 구역이 분산된 공항은 밀집된 항공기 대기 구역에 비해 더 높은 페이싱 전략을 개발해야 합니다.
Bao et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.
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