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利用資料驅動方法解決汽車服務系統的位區途程問題

為了解決windows 10充電上限的問題，作者林育丞 這樣論述：

汽車在行駛過程中會不斷消耗能源，由於車內能裝載的能源容量有限，且我們期望當有服務需求時，盡量縮短服務的花費時間，因此開發用於汽車服務系統的位區途程策略（Location-Routing Problem, LRP）是目前一項重要的目標。本文為第一篇利用資料驅動方法結合統計機器學習的概念來解決這個既重要又複雜的數學問題，我們介紹了如何在一固定區域內，以服務需求地點根據服務需求的歷史資料來建構尋找位區途程策略，找到最佳路由策略與最佳設施位置，並達成極小化平均反應時間（包含平均移動時間、平均等待時間、平均服務時間）的目標。，其中反應時間可拆解為三階段：移動時間、等待時間和服務時間。在交通繁忙定理與穩

定性條件下，若服務需求地點夠多時，結果顯示此最佳化問題可近似於有各群點數限制之“K-medoids”分群問題，其中的中心點為服務設施位置，而分群結果即為路由策略，位於群內的服務需求地點會被路由策略引導至位於群中心的服務設施。然而此解決此分群問題並不是件容易的事，因為考慮的是-norm且穩定性條件限制了各群內的點數多寡，這是由於服務站會受到先天條件的限制，使各服務站的服務量多寡不一。為了解決此問題，我們設計了兩個演算法，一個是利用梯度下降法尋找最佳服務設施位置，另一個調整群內點數以達到穩定性條件。此外，此外，藉由由電腦模擬結果可得知當車速不超過某一臨界值時，不同分佈的服務需求地點與不同分配的服務

需求間隔時間，皆可找出最佳的服務設施地點與對應的最佳路由策略。

電動車路徑規劃問題

為了解決windows 10充電上限的問題，作者呂尚鴻 這樣論述：

暖化問題日益嚴重使電動車產業快速發展。電動車的普及化能減緩溫室效應並更有效率地利用能源。本研究主要探討電動車路徑規劃問題，考量電動車需要充電的議題，針對電動車規劃出對其而言最佳的行駛路徑。目標為對一台給定電池電力容量上限的電動車，找出其在道路網路中從一點到另一點的最短時間路徑，稱為電動車最短路徑問題(the EV shortest path problem)，或找出其訪問數個指定地點所需要的最短時間路徑，稱為電動車巡迴路徑問題 (the EV touring problem)。而這些路徑都必須涵蓋電動車因電力需求而前往電池交換站更換電池的路徑與時間。本研究對電動車最短路徑問題和固定巡迴電動車

巡迴路徑問題(the fixed tour EV touring problem)－電動車需依固定順序訪問所有指定地點－分別提出多項式時間的演算法。根據這些結果，我們進一步對電動車巡迴路徑問題(其為更複雜化的旅行者銷售問題)，提出可理論證明的常數倍數近似演算法。