首先整個賽題是一道集選址，優化，評價，預測的綜合性賽題，對於任務 1，
包括三個小問題，第一是有望完全電動化，那么就需要評價什么叫完全電動化，
所以先建立一個基本的標准，比如人車比例達到多少。需要多少充電樁是與充電
樁與車的比例決定的，所以需要查找這個最佳比例是多少最后就是實現城市、郊
區和農村地區的充電樁分配，就是如何在這三個不同的區域配置我們前面求出的
充電樁總數量。這個也是求比例問題，而這個比例我們能想到的也是和各區域車
的數量有關的，因此需要構建的無非就是各區域特斯拉車的數量有多少，如果不
想做的簡單，可以考慮的因素更多一些，建立車得比例與充電樁比例關系的同時，
再加上一些地域因素做輔助也行。
針對問題二，說白了就是將美國的模式復制到別的國家，而這些國家已經做
了基本的限制，就是南韓，愛爾蘭或烏拉圭。說白了本問題就是進行充電站最優
分布和規模的探討即考慮不同地點充電者充電成本最小和充電站投資方投入成
本最小的多目標優化模型。首先電動汽車充電站選址與規模的確定與普通電力基
礎設施規划、建設的最大區別在於：既要考慮因電網改建、土地購置、環境治理
等所帶來的成本，還要考慮充電站建成后的社會效益。因此解決其布局問題就是
構建綜合考慮上述各因素的指標模型。而充電站的規模及其數量則主要與充電汽
車未來發展的速度、充電汽車的分布密集程度、交通狀況以及電力價格等因素有
關。至於其發展，從純電動出租車的充電方式、充電站的構成、布局規划的影響
要素進行分析，確定充電站布局規划的思路，並對 Voronoi 圖和粒子群算法的基
本原理和運行流程進行綜合規划與總結。
任務 3 就是模型的推廣了，即我們在別的國家建立了一套系統的充電站規划
模型，
再別的國家推廣的話，由於經濟發展和出行習慣等差異，勢必會造成一定的
差異性，因此在外圍推廣時，模型的適用性主要是由於模型本身的構成參數影響
的，我們在建模時應將這些國家各自的特點充分考慮到我們的模型參數中，並在
此構建一個推廣評價模型，這個模型由一系列影響規划的參數構成，例如經濟水
平，交通狀況，電力網完善狀況等，建立后我們可以將別的國家的數據輸入到我
們的評價模型中即可。至於觸發不同增長的因素也是通過分析得到的，看看哪些
指標對於模型推廣評價的影響較為重要，則將其視為關鍵因素。
任務 4 與任務 5 就是判斷別的一些技術對電動汽車普及的影響，總體來說應
該是正向影響的，這里可以做一些簡要說明，沒必要再去建立負復雜的模型，例
如自動駕駛技術由於內部的軟硬件以電力作為供應，因此無人駕駛技術與電動汽
車相輔相成等。至於國際能源峰會這里就是多閱讀文獻去總結如何在某地區進行
電動汽車的發展規划，這里重點就是突出時間發展，層次感和邏輯感更強一些。