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考虑用户停车不准时的停车泊位预约分配模型

考虑用户停车不准时的停车泊位预约分配模型

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作者：湛天舒吉林大学

学位级别：硕士

基于智慧停车的车位预约模式作为“互联网+”与城市静态交通融合的重要方式,能够有效提升停车效率,缓解停车问题,同时对助力实现交通信息化、智能化具有重要意义。但是,现有停车预约系统仅包含静态信息查询、路线导航等功能,未实现车位... 详细信息

基于智慧停车的车位预约模式作为“互联网+”与城市静态交通融合的重要方式,能够有效提升停车效率,缓解停车问题,同时对助力实现交通信息化、智能化具有重要意义。但是,现有停车预约系统仅包含静态信息查询、路线导航等功能,未实现车位资源的整合与配置优化,无法满足智慧停车的需求。此外,现有关于预约模式下停车分配的研究仅针对提升用户体验或平台收益进行分配,未考虑用户利益与平台收益间的博弈关系。并且现有研究是在用户严格按照预订时间准时到达并离开的理想化条件下进行的,未考虑用户停车不准时引起的时空冲突,无法满足实际应用的需求。基于未解决的问题,本文从以下方面展开研究。首先,本文从智能停车预约分配系统的构成要素、功能需求、系统架构和分配机制着手,完成了系统总体框架设计。考虑到平台效益与用户利益间的博弈关系,从平台收益、用户时间成本、服务响应速度等角度出发,提出了考虑综合最优的停车预约分配模型。在考虑综合最优的停车预约分配模型的基础上,进一步深入分析了实际情况下驾驶员到达或离开不准时对停车服务的影响,通过建立服务成功概率的条件概率密度函数对考虑综合最优的停车预约分配模型进行优化,构建了考虑停车不准时的停车预约分配模型,并针对服务失败的情况提出了相应的再分配机制,以缓解停车不准时对停车服务的影响,加强模型的实用性。然后,针对本文模型的问题特性,以粒子群优化算法为主体框架,在更新最优解和更新粒子速度、位置等步骤中融入模拟退火操作,使两种算法优势互补,并引入了自适应的升温控制因子对模拟退火算法进行优化,提出了一种自适应升温的模拟退火—粒子群优化算法对模型的大规模停车分配问题进行高效精确地求解。最后,以长春市红旗街商圈的地下停车设施和商业区访客为案例研究对象,对第2章和第3章模型中的部分关键参数进行敏感性分析,并与其他研究中的用户最优模型和平台最优模型作了对比分析。结果表明,相较于用户最优和平台最优模型,第2章模型使车位资源利用效率、平台效益和服务水平得到综合提升;第3章模型在服务失败率、收益和车位利用率方面均明显优于用户最优模型和平台最优模型,有效缓解了停车不准时行为对停车服务的影响,大幅降低了因此导致的平台损失。

关键词：智慧停车停车分配停车不准时模拟退火—粒子群优化算法

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