Optimal EV Charging Station Location through a Dominant-Strategy Incentive-Compatible and LLM-Assisted Multilevel Auction

工作概述

这项工作研究电动汽车充电站规划中的复杂问题，包括策略行为、公共偏好不确定性，以及现实中需求往往以自然语言而非结构化表格表达的问题。

核心思路

我们提出了一个 多层联合拍卖（MJA） 框架，融合：

• 大语言模型对用户偏好的语义解析
• 面向设施选址的混合整数优化
• 机制设计中的激励相容性约束

目标是打通从非结构化需求到可求解规划模型的路径。

我的贡献

我参与机制建模、优化求解、实验设计、结果分析与论文写作，并重点推进自然语言偏好到结构化规划输入的衔接。

当前状态

论文目前处于 Applied Energy 的高轮次审稿阶段。