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Enregistrement W4415009853 · doi:10.1080/03155986.2025.2561934

Demand allocation policies for the charging station location and sizing problem

2025· article· en· W4415009853 sur OpenAlexaffvenue
Jianli Shi, Tommaso Schettini, Ola Jabali

Notice bibliographique

RevueINFOR Information Systems and Operational Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésSizingKey (lock)Production (economics)Resource allocationDemand forecasting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the problem of optimizing the expansion of an existing public charging network for electric vehicles, over multiple years and multiple daily demand periods. Considering node-based demand, we optimize decisions related to setting up new charging stations (CSs), and the number of charging points to install at each CS. The objective of the problem is minimizing the installation costs subject to a minimum coverage requirement. One important assumption of the problem pertains to how demand is allocated to CSs. To this end, we propose seven compact models, considering four different demand allocation policies, two of which are new, considering fractional and binary assignment for three such policies. We investigate the implications of different allocation policies on the solutions to the problem, which we quantify using an adaptation of the Wasserstein distance. We conducted a set of computational experiments considering instances adapted from the literature and instances based on data from Bologna and Genova, Italy. Through our experiments, we demonstrate the impact of the different allocation policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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