张强,毛清华,梁萍

(燕山大学 经济管理学院,河北 秦皇岛,066004)

随着中国经济的快速发展,私人汽车拥有量逐年提升,由此引发的化石能源过度消耗和环境污染问题日益突出,为了响应“节能减排,低碳环保”的号召,零排放的电动汽车迅速崛起并成为未来发展趋势。为了促进电动汽车市场发展,满足电动汽车用户的充电需求,提高社会综合效益,解决充电基础设施建设落后、充电站网络不健全、充电站选址不合理等发展问题迫在眉睫。

目前充电站选址模型可分为3 类:第1 类仅考虑运营商或者用户,目标函数包括盈亏平衡年限[1]、距离满意度与引力因素[2-3]、覆盖需求[4]等;第2 类基于商家和用户博弈的两维视角构建模型,目标函数包括充电站建设成本、用户广义充电成本[5]、绕行距离成本[6]等;第3 类基于利益相关者视角构建模型,考虑主体包括运营商、用户、电网企业、社会等,目标函数扩展到道路负荷[7-8]、低碳收益[9]、电网负荷[10]等。此外还有研究通过多准则决策评价方法[11-12]、直觉或多层次模糊评价方法[13-14]、不确定语言多属性决策方法[15]进行决策选址。充电站选址属于NP-hard 问题,目前模型求解大多采用传统的智能优化算法,如遗传算法[16]、粒子群算法[17-18]、禁忌搜索算法[19]等,但遗传算法收敛速度慢并且容易陷入局部最优解,粒子群算法收敛速度快但容易陷入局部最优,禁忌搜索算法全局开发能力弱。针对传统智能算法的缺陷,Mirjalili[20]提出了一种新颖的智能优化算法—飞蛾火……