公共巴士辅助无线充电的电动汽车调度代码

公共巴士辅助无线充电的电动汽车调度是一个复杂的系统，它需要考虑到巴士的路线规划、充电需求、车辆状态、乘客需求等多种因素。调度代码通常会使用算法来优化车辆的使用效率和充电站的利用率，确保车辆能够及时到达充电站充电以满足运营需求。

以下是一个简化的例子，展示了如何使用伪代码来实现这样一个调度系统的核心逻辑：

class ElectricBus {
    int id;
    int batteryLevel;
    Route currentRoute;
    
    function ElectricBus(int id, int batteryLevel) {
        this.id = id;
        this.batteryLevel = batteryLevel;
        this.currentRoute = null;
    }
    
    function charge(int stationId) {
        // 模拟充电过程，这里简化处理为增加电量
        batteryLevel += someChargingLogic(batteryLevel, stationId);
    }
    
    function assignRoute(Route route) {
        currentRoute = route;
    }
    
    // 更多的逻辑和属性...
}

class ChargingStation {
    int id;
    
    function ChargingStation(int id) {
        this.id = id;
    }
    
    // 充电站相关的逻辑...
}

class Route {
    List<ChargingStation> stations;
    
    function Route(List<ChargingStation> stations) {
        this.stations = stations;
    }
    
    // 路线相关的逻辑...
}

function scheduleBuses(List<ElectricBus> buses, List<ChargingStation> stations, List<Route> routes) {
    // 实现调度逻辑
    for (ElectricBus bus : buses) {
        // 检查电量是否足够
        if (bus.batteryLevel < MIN_BATTERY_LEVEL) {
            // 分配最近的充电站
            ChargingStation nearestStation = findNearestChargingStation(bus.location, stations);
            bus.charge(nearestStation.id);
        } else {
            // 分配路线
            Route optimalRoute = findOptimalRoute(bus.currentRoute, routes);
            bus.assignRoute(optimalRoute);
        }
    }
}

// 辅助函数，例如：
function findNearestChargingStation(Location busLocation, List<ChargingStation> stations) {
    // 找到最近充电站的逻辑...
}

function findOptimalRoute(Route currentRoute, List<Route> routes) {
    // 找到最优路线的逻辑...
}

在实际的应用中，调度系统会更加复杂，涉及到实时数据处理、预测算法、人工智能优化等高级技术，以适应不断变化的乘客需求和交通状况。