基于模糊NSGA-II的氢燃料加注站多目标优化选址研究——以摩洛哥菲斯市为例

本文推荐：该研究创新性地将模糊逻辑与非支配排序遗传算法(NSGA-II)结合，提出氢燃料加注站(HDs)的智能选址方案。通过帕累托前沿分析平衡成本、可达性与空间约束，为摩洛哥菲斯市氢能交通(HV)基础设施建设提供数据驱动决策。该方法突破传统单目标优化局限，为可持续城市交通(含HRSs与HDs分级部署)提供新范式。

　　

亮点

本研究通过融合模糊逻辑与非支配排序遗传算法(NSGA-II)，开发出突破性的氢燃料加注站(HDs)选址优化框架。相较于传统确定性假设方法，我们的多目标NSGA-II能同步优化成本、可达性与空间约束，结合菲斯市真实地理数据与预算限制，为氢能交通(HV)网络规划提供精准解决方案。

问题描述

为满足氢能交通(Hydromobility)增长需求，需综合考虑加注时间与基础设施投资。本研究将HDs分为两级：单喷嘴(Level 1)与双喷嘴(Level 2)加注装置，其加注时间直接影响用户接受度与网络覆盖效率。

材料与方法

我们构建的模糊NSGA-II框架包含三大创新：(1) 采用模糊隶属函数量化城市空间约束的不确定性；(2) 集成帕累托最优解集分析技术；(3) 预计算可达性指标以提升算法效率。实验在Python环境运行，通过GPU加速将迭代时间缩短60%。

运行环境

算法在配备NVIDIA Tesla V100的云计算平台实现。预处理的路网数据与人口密度栅格显著降低计算冗余，使200代种群演化可在8小时内完成，较传统方法提速3倍。

结论

本研究证实模糊NSGA-II能有效解决HDs选址的"三难困境"——在15%预算浮动范围内，最优解集可使加注站覆盖率达92%，同时将平均服务距离压缩至2.3公里。该方法为发展中国家氢能基建规划提供了可扩展的智能决策模型。