Abstract-Vi anser att schemaläggning av flera uppgifter med förutbestämda tidsfrister under godtyckligt slumpmässig bearbetning kostnad och uppgift ankomst. Detta problem motiveras av möjligheten att i stor skala införa eldrivna insticksfordon (hybridfordon) inom den närmaste framtiden. Vi försöker att korrekt schemalägga batteriladdning av flera PHEV för att minimera den totala kostnaden, som härrör från den totala laddningskostnaden och påföljden för att inte slutföra laddningen innan begärda tidsfrister. Genom en dynamisk programmering formulering, fastställer vi den mindre Laxity och längre återstående Processing Time (LLLP) princip som förbättrar alla avgifter politik på en provväg, när icke-kompleterande straff är en konvex funktion av den extra tid som behövs för att uppfylla den ofullbordade begäran. I LLPP-principen anges särskilt att fordon som har mindre slapphet och längre handläggningstider bör prioriteras. Numeriska resultat visar att heuristisk politik som bryter mot LLLP-principen, till exempel den tidigaste deadline första policy, kan resultera i betydande prestandaförlust. Index Terms-Deadline schemaläggning, efterfrågerespons, dynamisk programmering, plug-in hybrid elfordon.
År 2016, Xu et al. I REF föreslogs dynamisk EV-planering med mindre slapphet och längre handläggningstid.
Dynamic Scheduling for Charging Electric Vehicles: A Priority Rule
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}