EVTour: 電気自動車の乗換スケジューリング法の提案
指導教員：伊藤実, 柴田直樹, 孫為華学生：上田知幸（M2）
研究背景
⑩EV情報受信(乗換)
&出発
電気自動車（EV）
•利点｜高いエネルギー効率，少ない環境負荷
•欠点｜長い充電時間，短い航続可能距離
カーシェアリング
•会員による車両共有
•会員数･車両台数など規模拡大，環境負荷低減効果
•国内のカーシェアリングでは往復利用が前提
本研究の位置づけ
•EVと片道カーシェアリングの組合せ
•EVの乗換･充電終了時刻前の出発が可能
•複数のユーザに対してスケジュール立案
•EVの分布を監視
•EVが少ない目的地への配車を実行
•渋滞によるユーザの到着遅れへ対応可能
EV
⑦到着
⑧充電指示
⑨滞在
④到着＆滞在
⑤EV情報受信＆出発
EV
充電
予約可能EVなし
要配車目的地
スタッフによる配車
提案手法
目的地3
目的地2
目的地1
目的地4
目的地5
出発地
帰着地
①予約
②受理(経路･EV)
または破棄受信
③ユーザの出発
評価実験
ユーザスケジュール算出部（GA）
•遺伝的アルゴリズム(GA)による各ユーザの巡回順序決定
•NP困難｜巡回セールスマン問題を本問題に帰着
•目的関数｜ユーザの満足度最大化
再配置スケジュール算出部（SA）
•焼きなまし法(SA) による配車元と配車先の組合せの決定
•目的関数｜EVのバラつき及び配車距離の最小化
サーバの動作イメージ｜対ユーザ
•予約受信時
•ユーザ到着時
シミュレーション環境
•東京都心部の地図･渋滞情報
•目的地｜68箇所
10km
•ユーザ｜500-700人
•車両数｜340台(5台×68箇所)
•充電｜120分
15km
評価項目
•予約受理率
•EV一台当たりの配車回数
NR
MA
Proposal
1
GA
•出発時｜EV到着遅れなし
乗車予定EV
•出発時｜EV到着遅れあり
空きEV
乗車EV
乗車EV
乗車予定EV
到着遅れ
スケジュール変更に備え，
ユーザへの乗車EV情報は随時提示
待機指示
サーバの動作イメージ｜対スタッフ
i. 定期的に車両分布確認，再配置スケジュール算出部実行
ii. 該当するスタッフへ配車指示
08:00
SA
目的地3
目的地2
配車指示
目的地4
目的地1
実験結果
•比較手法より高い受理率
•受理率は最大9%改善
•比較手法より少ない配車
•配車回数は最大15%削減
考察
•効率性
•EV一台あたり約1.6人乗車
•自家用車利用より効率的
•EVの欠点補完
•乗換による移動継続
•充電終了を待たず出発
0.9
Rate of acceptance
充電指示
受理(経路･EV)
または破棄
比較手法
•NR | Non-Relocation
•配車実行なし
•MA | Max-Allowance
•車両数最大の目的地から
最小の目的地へ配車
0.8
0.7
0.6
0.5
500
600
Number of user
MA
Num of relocation per one EV
予約内容
700
Proposal
0.8
0.7
0.6
0.5
500
600
Number of user
700
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