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Dissertação

Optimization of routes of Electric Vehicles taking into account the status of charging stations EVALUATED

Detalhes: Na última década, a adoção dos veículos elétricos trouxe benefícios, como a redução da dependência de combustíveis fósseis. No entanto, a autonomia limitada das baterias e os desafios na recarga, criaram a necessidade de um planeamento de rotas mais avançado para veículos elétricos. Esta tese explora três metodologias diferentes para resolver o problema de planeamento de rotas para veículos elétricos, minimizando tanto a duração da rota como os custos. A primeira metodologia consistem, numa abordagem baseada em busca, utilizando o algoritmo de Dijkstra, para obter o caminho ótimo para a nossa formulação do problema. A segunda metodologia consiste numa abordagem meta-heurística utilizando um algoritmo genético para obter uma solução quase ótima num tempo de execução mais rápido. A terceira e última metodologia consiste em uma abordagem de reinforcement learning utilizando o algoritmo Deep Q-Learning, para obter uma solução quase ótima em tempo real. Os resultados experimentais obtidos demonstraram a capacidade do algoritmo genético de obter soluções de qualidade comparável às obtidas pelo algoritmo de Dijkstra, mas com uma eficiência de tempo significativamente melhor. Os resultados obtidos com o algoritmo Deep Q-learning, embora menos impressionantes, demonstraram o potencial para a utilização do algoritmo.
Keywords: Planeamento de Rotas, Veículos Elétricos, Dijkstra, Algoritmo Genético, Deep Q-Learning.

Discussão: novembro 28, 2023, 11:0