【摘 要】
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针对现有城市电动汽车充电站无法完全满足用户需求，探究其原因在于选址布局及站内快慢充电桩配比不合理等方面，建立了一个同时降低充电站建造成本、提升使用率与满足用户需求的多目标数学模型并提出一种多目标改进粒子群算法对充电站的选址以及充电站内快慢充配比进行优化。针对多目标粒子群算法存在的缺点，改进惯性权重因子、缩放因子，以提升算法的搜索能力，加快收敛速度；引入变异概率、精英选择策略，使算法扩大寻优区域，避
【基金项目】
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国家自然科学基金（72274001）； 安徽省高校人文社科重大项目（SK2021ZD0035）； 复杂系统多学科管理与控制安徽省教育厅重点实验室开放课题（RZ2200000691）；
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针对现有城市电动汽车充电站无法完全满足用户需求，探究其原因在于选址布局及站内快慢充电桩配比不合理等方面，建立了一个同时降低充电站建造成本、提升使用率与满足用户需求的多目标数学模型并提出一种多目标改进粒子群算法对充电站的选址以及充电站内快慢充配比进行优化。针对多目标粒子群算法存在的缺点，改进惯性权重因子、缩放因子，以提升算法的搜索能力，加快收敛速度；引入变异概率、精英选择策略，使算法扩大寻优区域，避免陷入局部最优。最后通过算例应用及对比分析表明该算法对于充电站布局优化研究的适用性。
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