[論文レビュー] Two-Phase Bicriterion Search for Finding Fast and Efficient Electric Vehicle Routes

Michael T. Goodrich, Paweł Pszona|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2014

Algorithms and Data Compression参考文献 6被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、走行時間とエネルギー消費量のバランスを取る電気自動車ルーティングを、最初に速度最適化、次に効率最適化を行う2段階のバイクリテリア探索アルゴリズムとして効率的に求める手法を提案する。非負の重みに対してO(n log n + m)の実行時間で動作し、充電ステーションを組み込んでも最小限のパフォーマンスオーバーヘッドで、99%を超える近似的最適な到達可能性を達成する。

ABSTRACT

The problem of finding an electric vehicle route that optimizes both driving time and energy consumption can be modeled as a bicriterion path problem. Unfortunately, the problem of finding optimal bicriterion paths is NP-complete. This paper studies such problems restricted to two-phase paths, which correspond to a common way people drive electric vehicles, where a driver uses one driving style (say, minimizing driving time) at the beginning of a route and another driving style (say, minimizing energy consumption) at the end. We provide efficient polynomial-time algorithms for finding optimal two-phase paths in bicriterion networks, and we empirically verify the effectiveness of these algorithms for finding good electric vehicle driving routes in the road networks of various U.S. states. In addition, we show how to incorporate charging stations into these algorithms, in spite of the computational challenges introduced by the negative energy consumption of such network vertices.

研究の動機と目的

• 電気自動車ルーティングにおける走行時間とエネルギー消費量の最適なトレードオフを求める課題に対処すること。
• ドライバーが時間最適とエネルギー最適の走行スタイルを切り替える現実の走行行動をモデル化すること。
• 従来のNP完全なアプローチに比べて優れた性能を示す多項式時間アルゴリズムを設計すること。
• 負のエネルギー消費量を示す充電ステーションの計算的困難さを克服し、ルート計画に効果的に統合すること。
• 米国国内の実際の道路ネットワークを用いた、アルゴリズムのパフォーマンスと解の品質の実証的検証を行うこと。

提案手法

• 最初のセグメントが1つの基準（例：時間）を最適化し、2番目のセグメントが別の基準（例：エネルギー）を最適化する2段階バイクリテリアパス問題として問題を定式化すること。
• 2つの異なる基準の下で最短パスを計算する修正版ダイクストラ法を用い、2段階の走査戦略により結果を統合すること。
• 効率的な優先度付きキューを用いた計算により、走行スタイルの切り替え点を効率的に特定する2段階探索を適用すること。
• 充電ステーションを負のエネルギー消費量を持つ頂点としてモデル化し、最小限のオーバーヘッドで複数のステーションをサポートするようにアルゴリズムを拡張すること。
• 各パスの時間とエネルギーコストを追跡するラベル付け技術を用い、支配関係のチェックを効率的に行う。
• 充電ステーション間のパスを事前に計算し、ダイクストラ法の高速化技術を活用することでパフォーマンスを最適化すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2段階バイクリテリアパス手法は、多項式時間の複雑さを維持しながら、近似的最適なルート品質を達成できるか？
• RQ2 2段階法は、正確な擬似多項式時間アルゴリズムと比較して、解の品質と実行時間の両面でどのように差をつけるか？
• RQ3 性能の劣化を最小限に抑えながら、バイクリテリアルート計画に効果的に充電ステーションを統合できる範囲はどの程度か？
• RQ4 充電ステーションの数が2段階アルゴリズムの実行時間と到達可能性に与える影響はどの程度か？
• RQ5 2段階法は、大規模な道路ネットワークにおいて実用的なパフォーマンスを発揮しながら、現実の電気自動車走行パターンを効果的にサポートできるか？

主な発見

• 2段階アルゴリズムは、エネルギー効率最適化アルゴリズムで到達可能な頂点の99%以上を到達可能とし、近似的最適な解品質を示した。
• ネバダ州の道路ネットワーク（261,155頂点、311,043辺）において、85kWhのバッテリと10の充電ステーションを備えた状況で、出発地から到着地までの92.6%のペアに対して、平均35秒未満で実行可能なルートを発見した。
• 60kWhのバッテリと10の充電ステーションを用いた場合、35秒未満で92.6%の到達可能性を達成し、強力なスケーラビリティを示した。
• アルゴリズムの実行時間は主に充電ステーションの数に依存し、充電ステーション間のパスを事前に計算することでさらに性能向上が可能である。
• 2.2GHzのCPUですら、大規模ネットワークにおいて平均35秒未満でルートを計算できたため、実用的な実装可能性が強く示された。
• 2つの走行スタイルと1つの切り替え点でのみ構成されるため、複雑な多基準ルートに比べてドライバーが容易に従えるため、現実の走行行動を効果的にサポートできる。