Višeagentski sustav za kontekstno usmjeravanje flote električnih vozila

doctoral thesis

• Title (english): Multi-agent system for context-aware routing of electric vehicle fleet
• Author: Goran Jelen
• Mentor: Vedran Podobnik (mentor)
• Committee member: Hrvoje Pandžić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Jurica Babić (član povjerenstva)
• Committee member: Petar Šolić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; (Department of Telecommunications); Zagreb
• Defense date and country: 2022-09-02, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing; Program Engineering
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Electrical Engineering
• Universal decimal classification (UDC): 004 - Computer science and technology. Computing. Data processing ; 621.3 - Electrical engineering

Abstract

U sklopu doktorskog rada postignut je model višeagentskog sustava za kontekstno usmjeravanje flote električnih vozila s ciljem maksimizacije preferenci korisnika koji se može koristiti za poboljšanje održivosti u transportnim sustavima i u korištenju gradskih procesa i resursa. Višeagentski model sastoji se od modela višeagentskog sustava za usmjeravanje električnih vozila koji uključuje postupke kontekstnog usmjeravanja flote električnih vozila uzimajući u obzir prostorne i vremenske uvjete kretanja vozila i obavljanja poslova, i s njima povezane funkcionalnosti električnih punionica i spremišta vozila. Postupci kontekstnog usmjeravanja flote električnih vozila uključuju korištenje modela umjetne iskoristivosti za predviđanje mjere iskoristivosti električnih punionica i resursa odredišta na kojima električna vozila obavljaju poslove. Ostvareni model višeagentskog sustava za usmjeravanje električnih vozila korišten je za ostvarivanje platforme za simulaciju transportnog sustava flote električnih vozila koja omogućuje evaluaciju postupaka usmjeravanja pri promjeni kontekstnih uvjeta te usporednu analizu postupaka usmjeravanja u definiranim kontekstnim uvjetima. Znanstveni doprinos sastoji se od modela višeagentskog sustava za usmjeravanje električnih vozila koji se sastoji od pokretnih agenata - električna vozila te stacionarnih agenata - električne punionice i spremište vozila, postupaka kontekstnog usmjeravanje flote električnih vozila, te višeagentske platforme za simulaciju transportnog sustava flote s ciljem provođenja usporednih analiza.

Abstract (english)

This dissertation presents a model of a multi-agent system for context-aware routing of electric vehicle fleets with the goal of maximizing user preferences, which can be used to improve sustainability in transportation systems and in the use of urban processes and resources. The multi-agent model consists of a model of a multi-agent system for electric vehicle routing, which includes methods for context-aware routing of electric vehicle fleet considering spatial and temporal conditions of vehicle movement and performance, as well as related functionality of electric charging stations and vehicle depots. The methods for context-aware routing of the electric vehicle fleet include the use of artificial utilization models to predict the utilization of charging stations and destination resources where the electric vehicles are operated. The implemented multi-agent system for electric vehicle routing was used to create a platform for simulating the electric vehicle fleet transportation system, enabling the evaluation and comparative analysis of routing methods under changing contextual conditions. The scientific contribution consists of a model of a multi-agent system for electric vehicle routing consisting of mobile agents - electric vehicles - and stationary agents - electric charging stations and vehicle depot, procedures for context-aware routing of electric vehicle fleets, and a multi-agent platform for simulating the fleet transportation system with the aim of comparative analysis.

• Keywords: problem usmjeravanja električnih vozila; višeagentski sustav; kontekstualno obogaćeni podaci; znanost o podacima
• Keywords (english): electric vehicle routing problem; multi-agent system; contextually enriched data; data science
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:269571
• Promotion: 2022
• Study programme: Title: Computer Science; Study programme type: university; Study level: postgraduate; Academic / professional title: Doktor znanosti (Doktor znanosti)
• Type of resource: Text
• Extent: x, 157 str. : graf. prikazi ; 30 cm. + CD-ROM.
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2022-11-24 10:15:18