调用Tstart.m,EVtype.m,SOC.m,Lrem.m脚本,生成200辆车的数据参数:包括Tstart.m脚本中的Ts,EVtype脚本中的car_param,SOC.m脚本中的S0,Lrem.m脚本中的Lre。随机从200辆车中抽取一辆车,定义9个充电方案Project,包括3个参数:1.充电类型(Ch_type):Ch_no,Ch_slow,Ch_fast;2.充电成本(Ch_cost):Ch_cost=E*Ch_charge/Pt_price;3.充电量(Ch_charge):当Ch_type为Ch_no时Ch_charge为0;当Ch_type为Ch_fast时Ch_charge取值为4个:10,20,50,80;当Ch_type为Ch_slow时Ch_charge取值为4个:10,20,50,80。其中,当Ch_type为Ch_no时Pt_price为0,当Ch_type为Ch_slow时Pt_price为2.37,当Ch_type为Ch_fast时Pt_price为5.52;计算9个方案的后悔值R,包括3个参数:初始剩余电量(S0),电费成本(Ch_cost),未来出行满足度(Travel_sat):未来出行满足度等于(S0+Ch_charge)E/PELre。然后编写函数计算方案i的后悔值R,计算公式1为:Ri⟶jm=ln(1+exp(βm(xjm-xim))),其中,S0的β值为0.2,Ch_cost的β值为0.3,Travel_sat的β值为-0.1;计算公式2为:Ri=∑j≠i,j=1J∑m=1MRi⟶jm,计算公式3为Pi=exp(-Rj)/∑j=1Jexp(-Rj),输出第i辆车的9种充电方案及其对应的后悔值R,输出内容为(i,Ch_type,Ch_charge,Ch_cost,Travel_sat, Ri,Pi)。用matlab代码描述这一过程。

时间: 2024-02-12 12:09:42 浏览: 25
以下是代码实现: ```matlab % 调用四个脚本生成200辆车的数据参数 addpath(genpath('脚本文件夹路径')); load car_param.mat; load Ts.mat; load S0.mat; load Lre.mat; % 随机抽取一辆车 car_num = randi([1,200]); % 定义9个充电方案 Ch_type = {'Ch_no', 'Ch_slow', 'Ch_fast', 'Ch_slow', 'Ch_fast', 'Ch_slow', 'Ch_fast', 'Ch_slow', 'Ch_fast'}; Ch_cost = zeros(1, 9); Ch_charge = [0, 10, 10, 20, 20, 50, 50, 80, 80]; Pt_price = [0, 2.37, 5.52, 2.37, 5.52, 2.37, 5.52, 2.37, 5.52]; Travel_sat = zeros(1, 9); % 计算后悔值R R = zeros(1, 9); beta = [0.2, 0.3, -0.1]; for i = 1:9 if strcmp(Ch_type{i}, 'Ch_no') Ch_cost(i) = 0; else Ch_cost(i) = car_param(car_num, 4) * Ch_charge(i) / Pt_price(i); end Travel_sat(i) = (S0(car_num) + Ch_charge(i)) * car_param(car_num, 3) / Lre(car_num); for j = 1:9 if j ~= i xj = [S0(car_num), Ch_cost(j), Travel_sat(j)]; xi = [S0(car_num), Ch_cost(i), Travel_sat(i)]; Rijm = 0; for m = 1:3 Rijm = Rijm + log(1 + exp(beta(m) * (xj(m) - xi(m)))); end R(i) = R(i) + Rijm; end end end % 计算Pi P = exp(-R) / sum(exp(-R)); % 输出结果 for i = 1:9 fprintf('(%d,%s,%d,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)\n', car_num, Ch_type{i}, Ch_charge(i), Ch_cost(i), Travel_sat(i), R(i), P(i)); end ``` 其中,需要将脚本文件夹路径替换为实际路径。输出结果格式为(i,Ch_type,Ch_charge,Ch_cost,Travel_sat,Ri,Pi)。

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