移动充电卡车在自然灾害疏散中的动态部署：一种离线到在线框架
多智能体系统
2026-05-19 v1
摘要
在大规模疏散期间，集中电动车 (EV) 充电需求可能使固定充电站 (FCS) 过载，导致等待时间延长和风险暴露增加。为此，本研究提出动态部署移动充电卡车 (MCT) 来补充 FCS，构建了适用于实时操作的自适应风险感知 MCT 部署框架 (ARMD)。该框架将 MCT 部署分为两个问题：在 FCS 之间进行风险感知分配与在 assigned FCS 之间进行动态路由，并在离线-在线范式下求解。资源分配问题被建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程，开发了基于多代理近端策略优化 (MAPPO) 的策略以在分布式观察下协调多个 MCT。该策略在疏散模拟器中进行离线预训练，并根据当前疏散情境进行自适应细化。对于路由问题，开发了时空旅行时间预测器以支持滚动视野路由更新。该框架在使用希斯菲尔德县, 佛罗里达州真实数据构建的模拟台风疏散环境中进行评估。实验表明，ARMD 在减少风险暴露方面持续优于离线优化、在线启发式调度和滚动视野优化。在需求扰动情景下，ARMD 相对于无 MCT 的基线可将平均风险暴露降低最高 71.1%。在固定电动车充电基础设施或道路链接失效的情况下，ARMD 实现了 39.3%至 60.5% 的平均风险暴露降低，其优势随破坏程度加剧而更为显著。这些结果表明 ARMD 在不确定疏散条件下提升移动充电运营的有效性和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2605.16784,
title = {Dynamic Deployment of Mobile Charging Trucks During Natural Disaster Evacuation: An Offline-to-Online Framework},
author = {Rui Ma and Zilin Bian and Kaan Ozbay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16784},
year = {2026}
}