Optimalizace rozmístění stanic pro nabíjení elektrických vozidel
Optimization of the Placement of Electric Vehicle Charging Stations
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/176143Identifiers
Study Information System: 238823
Collections
- Kvalifikační práce [11327]
Author
Advisor
Referee
Fink, Jiří
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science with specialisation in Artificial Intelligence
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
12. 9. 2022
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
optimalizace|simulátor dopravy|k-means|genetický algoritmusKeywords (English)
optimization|traffic simulator|k-means|genetic algorithmS rostoucím počtem elektrických vozidel roste i potřeba vytvořit vhod- nou infrastrukturu pro jejich nabíjení. K řešení tohoto problému může vý- razně napomoci použití vhodných optimalizačních metod. V práci jsme im- plementovali zjednodušený simulátor dopravy sloužící jako vhodný nástroj pro jejich analýzu. Analyzovali jsme také optimalizační metody tzv. hlado- vým algoritmem, genetickým algoritmem a algoritmem k-means. Na základě experimentů vykazovala prokazatelně lepší výsledky optimalizace za využití genetického algoritmu a hladová optimalizace. K-means optimalizace nevy- kazovala známky lepších výsledků oproti náhodnému přístupu.
As the number of electric vehicles grows, so does the need to create a suitable network of charging stations. A solution of this problem can be significantly improved by the usage of suitable optimization techniques. We implement a simplified traffic simulator serving as a suitable tool for their analysis. We also analyze optimization techniques using the so-called greedy algorithm, genetic algorithm and k-means algorithm. Based on the exper- iments, the optimizations using the genetic algorithm and the greedy algo- rithm showed noticeably better results. The k-means method did not show signs of results better than a random approach.