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《Python实现基于CSA-PSO混沌模拟退火算法结合粒子群优化算法进行电动汽车充电站选址与定容的详细项目实例》
本项目基于CSA-PSO混合算法实现电动汽车充电站选址与定容优化，主要内容包括： 项目背景 针对电动汽车快速发展带来的充电设施规划需求 解决选址定容中的多目标、多约束优化问题 技术方案 创新性地融合混沌模拟退火(CSA)和粒子群优化(PSO)算法 CSA提供全局搜索能力避免局部最优 PSO实现高效局部寻优 支持多源数据输入和动态约束处理 实现功能 科学选址：优化空间布局 合理定容：平衡供需关系 成本控制：降低建设和运营费用 电网适配：保障负荷均衡 技术特点 模块化设计，便于扩展 可视化界面，交互友好 支持参
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152509718
该项目部署与应用主要有哪些步骤(多选)
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系统架构设计
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部署平台与环境准备
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模型加载与优化
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实时数据流处理
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可视化与用户界面
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GPU/TPU 加速推理
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系统监控与自动化管理
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自动化 CI/CD 管道
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API 服务与业务集成
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前端展示与结果导出
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