基于鲸鱼优化算法的PVR条件下共享停车供需匹配研究.pdf
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1、Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(5),4696-4706 Published Online September 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.125428 文章引用文章引用:贾田峰,何胜学,章炎,李瑞康.基于鲸鱼优化算法的 PVR 条件下共享停车供需匹配研究J.建模与仿真,2023,12(5):4696-4706.DOI:10.12677/mos.2023.125428 基于鲸鱼优化算法的基于鲸鱼优化算法的PV
2、R条件下共享停车条件下共享停车 供需匹配研究供需匹配研究 贾田峰贾田峰*,何胜学,章,何胜学,章 炎,李瑞康炎,李瑞康 上海理工大学管理学院,上海 收稿日期:2023年8月16日;录用日期:2023年9月13日;发布日期:2023年9月20日 摘摘 要要 为了使有人驾驶车辆充分利用无人车自主移位的特征,本文引入泊位机器人为了使有人驾驶车辆充分利用无人车自主移位的特征,本文引入泊位机器人(PVR)辅助车辆变换泊位以辅助车辆变换泊位以提高泊位利用率,降低系统成本以及减少事故发生的概率。针对减少提高泊位利用率,降低系统成本以及减少事故发生的概率。针对减少PVR辅助车辆变换泊位而产生的移辅助车辆变换泊
3、位而产生的移位次数和距离,建立了单停车场或特定停车区域下的满足可接受停车需求的预约式共享停车供需匹配模位次数和距离,建立了单停车场或特定停车区域下的满足可接受停车需求的预约式共享停车供需匹配模型,该问题可视为特殊的二次分配模型。考虑到本模型具有型,该问题可视为特殊的二次分配模型。考虑到本模型具有NP-hard特征,本文设计了对应的鲸鱼优化特征,本文设计了对应的鲸鱼优化算法,数值分析不仅验证了该模型的合理性和算法的高效,而且与随机的匹配的初始结果相比,该算法算法,数值分析不仅验证了该模型的合理性和算法的高效,而且与随机的匹配的初始结果相比,该算法优化后的成本结果减少了优化后的成本结果减少了20%
4、。从解决城市。从解决城市“停车难停车难”的立场看,本研究为以有人驾驶车辆为对象的共的立场看,本研究为以有人驾驶车辆为对象的共享停车研究实践提供了强有力享停车研究实践提供了强有力的思路和方法。的思路和方法。关键词关键词 共享停车,鲸鱼优化算法,泊位机器人,二次分配共享停车,鲸鱼优化算法,泊位机器人,二次分配 Research on Shared Parking Supply-Demand Matching under PVR Conditions Based on Whale Optimization Algorithm Tianfeng Jia*,Shengxue He,Yan Zhang,R
5、uikang Li Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai Received:Aug.16th,2023;accepted:Sep.13th,2023;published:Sep.20th,2023 Abstract To fully leverage the self-shifting capability of autonomous vehicles when operated by human *通讯作者。贾田峰 等 DOI:10.12677/mos.2023.125428 46
6、97 建模与仿真 drivers,this study introduces Parking Vehicle Robots(PVRs)to assist in optimizing parking space allocation.The aim is to enhance parking space utilization,reduce overall system costs,and miti-gate the occurrence of accidents.To address the challenge of minimizing the frequency and dis-tance
7、 of PVR-assisted vehicle relocations,a reservation-based shared parking supply-demand matching model is developed.This model is applicable to single parking lots or specific parking zones,catering to the acceptable parking demands.The problem at hand is akin to a specialized quadratic assignment pro
8、blem.Recognizing the inherent complexity of this model(NP-hard),an innovative Whale Optimization Algorithm(WOA)is crafted.Through comprehensive numerical analysis,not only is the models rationality established and the algorithms efficiency demon-strated,but the results also indicate a remarkable 20%
9、reduction in optimized cost when com-pared to initial outcomes from random matching.From the standpoint of addressing the prevalent urban parking challenge,this research contributes a robust framework and approach for practical studies in shared parking,particularly focused on human-driven vehicles.
10、Keywords Shared Parking,Whale Optimization Algorithm,Parking Valet Robot,Quadratic Assignment Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 随着我国汽车保有量的持续
11、上升,城市停车难现象愈演愈烈,为解决城市“停车难”问题,具有共享经济理念的共享停车研究应运而生。共享停车旨在利用现有停车资源解决停车问题,不仅改造成本小,改造周期短,还可以为参与者和社会带来经济效益,是目前解决停车问题最有效的经济手段。共享停车是指单位或者个人通过共享停车平台出租车位的使用时间,实行停车需求者有偿错时错峰共享,在满足社会停车需求的同时获得经济效益的社会活动。当前解决停车难题的途径主要有三种:一是通过扩建停车场来增加停车场设施,以应对车辆增加;二是通过高密度停车和立体矩阵停车等方式,在单位面积内增加停车位;三是利用不同建筑用地的停车时间特点,推行停车共享策略。然而,扩建停车场存在
12、两个主要问题:一是会占用大量宝贵土地资源,这对土地有限的城市并不适用;二是需要大量的投入,包括人力和物力成本,造成成本过高。立体矩阵停车方案虽然占地面积小、初始投资低,但运营和维护成本较高,许多公共立体停车系统使用率不高、经营效益不佳,这些因素使得该方案难以普及。综合上述分析,盘活现有停车资源才是最高效的解决途径,其重要方法和技术便是共享停车。如今计算机网络技术、地理信息技术和 5G 通信技术的发展迅速,城市停车系统也朝着信息化和智能化的方向前进,停车困难不仅降低了车主的用车体验而且造成了城市交通拥堵,为解决此问题,大批学者对共享停车进行了大量研究。文献1通过时间序列预测时间重要度,从车辆停车
13、需求与共享泊位供给的区间重叠度和灰距离熵出发,旨在尽可能减少热点时间的预约,从而减少泊位空闲时间碎片,提升泊位利用率。文献2通过将共享停车平台收益和用户从停车场到目的地的步行距离作为优化目标,研究者建立了预约请求式的共享泊位分配模型,并提出了利用蒙特卡洛方法对该模型进行求解。文献3提出停车设施的选择概率不仅受到设施的停车吸引力系数影响,还与设施的停车收费价格、停车相关步行时间以及生成点与设施之间的实际行程时间相关,共同影响着选择行为。文献4以提升停车位利用率为出发点,确定新建停车场的规模。文献5通过区分通勤和非通勤车辆的停车特点,研究了在通勤时间不同Open AccessOpen Access
14、贾田峰 等 DOI:10.12677/mos.2023.125428 4698 建模与仿真 用地类型建筑物停车设施的供需情况以及用户行为选择。系统分析了区域内不同用途地块共享停车的可行性。文献6针对城市中心居住区停车难的情况以及停车行为的特点,通过调整停车许可证的发放数量和变动停车费用,以控制固定和弹性停车需求,从而在合理范围内优化停车资源配置。文献7提出通过根据停车需求者的个人信用风险等级来匹配泊位,以此来降低违约风险。文献8研究分析了共享停车供给与需求的不准时特征,并发现在给定时段,最佳的预约泊位数不仅受到该时段停车需求的不准时影响,还与邻近时段的停车需求量相关。文献9研究分析了共享泊位匹
15、配中提高泊位利用率和满足停车需求者的满意度两个方面的影响。以构建车辆与泊位的匹配模型和优化共享停车服务平台方面,研究者也进行了大量的研究。以最大化参与各方的经济利益。文献10将粒子群算法成功融入泊位共享停车场引导系统中。文献11引入了二进制多目标粒子群算法,以实现用户需求与共享停车位的有效合理分配。文献12创新性地引入了双层目标的粒子群算法,从而实现了泊位共享分配的全局综合最优化。文献13通过多目标粒子群算法,在最大化共享停车泊位利用率和最小化步行距离两个目标之间进行搜索,成功地优化了共享停车泊位的分配方案。文献14通过以步行距离的差异定义共享车位的异质性,研究者建立了跨区域泊位分配的随机动态
16、规划模型。该研究指出在车位具有异质性的情况下,采用跨区域分配能有效提高共享平台的收益和车位利用率。然而,当车位的异质性较强时,平台可能不愿意采用跨区域分配策略。文献15采用滚动时域方法对实时获取的共享停车供需信息进行滚动式动态匹配,研究结果显示,过多的泊位供给或需求均不能提升系统的性能,但为需求增加一定的时间有助于系统的良好运行。文献16在考虑最大化泊位利用率和减少步行距离这两个目标的前提下,构建了共享停车的泊位分配模型,并利用粒子群算法对模型进行求解。文献17通过对停车需求的到达时间和停泊时长分布进行分析,研究者建立了一个模型,以优化共享停车收益为目标并确定最佳的共享泊位数量和保留非共享泊位
17、的数量。文献18利用通信技术、网络技术、大数据和云计算等技术手段,设计并开发了城市级智慧停车综合管理系统。文献19通过建立平衡优化模型,研究者从共享停车平台定价的角度,分析了租用泊位价格和停车服务费用对停车需求选择行为的影响。文献20创建了一个考虑到停车需求的无人驾驶环境下的交通均衡模型,探究了停车场费用对道路网络均衡状态的影响。文献21依据用户偏好建立了基于停车许可证的最佳分配定价模型,采用调优法对停车许可证进行拍卖,激发共享泊位持有者的参与意愿。通过这种方式,构建了一种共享停车泊位分配、定价和收益分享机制,以实现停车资源的有效管理。文献22引入一种浮动收费策略,以动态方式调整共享停车泊位的
18、定价标准。与传统的固定收费模式相比,这种收费模式能够显著提升泊位的利用率,增幅可达 60%以上。同时共享停车也是近年来推进智慧交通而被广泛关注的研究领域,现有的有人驾驶车辆停车研究大多集中于车辆的行车规划路线以及停车场选择,以减少乘客的等待时间和步行时间。因新时代智慧城市建设规模的加速扩大,无人驾驶技术渐渐进入人们的生活,无人驾驶车辆的出现,让人们看到了其在停车时自主移位的特征,即具有自主泊车功能,此功能在共享停车领域可大大减少共享泊位空闲时间,提高泊位利用率,同时也减少了因不必要的车辆移位而产生交通事故的风险概率。有人驾驶车辆停车与无人驾驶车辆在停车时的本质区别是无人驾驶车辆具有自主移位的特
19、征,而有人驾驶车辆没有这一特征,为方便有人驾驶车辆拥有变化泊位的特征,进而深入发掘共享停车资源的时空利用价值,本文引进泊车服务机器人(Parking Valet Robot-PVR)来辅助有人驾驶车辆在停车需求未满足时变换泊位。现许多研究着眼于有人驾驶和无人驾驶车辆的共享停车供需匹配、定价等问题,少有研究引入 PVR 协助有人驾驶车辆进行泊位变换,我们站在当下无人驾驶技术不太成熟的境遇,有必要从有人驾驶车辆的角度出发,制定切实可行的解决有人驾驶车辆停车难的方案,促进当下社会交通秩序的良好发展。贾田峰 等 DOI:10.12677/mos.2023.125428 4699 建模与仿真 2.共享停
20、车供需匹配模共享停车供需匹配模型型 2.1.模型基本假设条件模型基本假设条件 本模型构建的基本假设条件如下:(a)根据预约式共享停车需求与供给匹配的特征,假设停车需求的具体时间段和泊位供给的具体时间段已知;(b)为保证任一有停车需求的车辆都可得到服务,假设有停车需求的车辆数小于任意时刻的供给泊位数;(c)考虑到实际情况,任何一辆车的共享需求时段和任何一个泊位提供的共享停车时段都是连续的整段时间;(d)在共享停车系统中,有人车在停放后一般不会发生移车行为;(e)假设自动泊车机器人仅在泊位供给和停车需求首末时刻进行移位,因此移位时间对车辆停车时间的影响可忽略。2.2.时段分割方法时段分割方法 为便
21、于后续模型优化的研究以及体现自动泊车机器人可帮助车辆变换泊位的特征,当车辆最初所停泊的共享泊位时间终止时,若该车辆仍有停车需求,那么可以和停车信息服务中心沟通,由服务中心派出的自动泊车机器人帮助该车辆移动到一个新的停车泊位。为了刻画上述特征,有必要将共享停车需求时间段和泊位的共享时间段加以分割,形成长度较短的小时间段。具体分割方法如下:首先将所有车辆的停车需求时间和泊位供给时间的起止时刻放入一个时间点集合;其次,去除上述时间点集合中的重复元素,并按升序的顺序对剩余时间点进行排序,得到一个有序的起止时刻序列;根据上述得到的有序集合,针对每辆车的共享需求时间段进行分割,将包含在车辆停车需求的起止时
22、间内的有序集合的时间点作为分割点,从而得到车辆共享停车需求的分割时段;针对每个共享泊位的共享时间段进行分割,根据上述得到的有序集合,将包含在一个共享泊位共享时间段内的有序集合的时间点作为分割点,从而得到各个共享泊位的分割时段。若车辆在连续的两个小时间段内分别停放在不同的泊位上,则可以推断其在自动泊位机器人的帮助下进行了移位操作。一般而言,非等长的时间段划分可以减少总的时段数量,这样有效减少了模型的计算时长。但是非等长的时段划分降低了车辆与泊位匹配的灵活性。因此得到的最终解可能劣于在等长时段下得到的解。2.3.参变量介绍参变量介绍 vV表示一辆有共享停车需求的车辆,V 表示所有相关车辆的集合。p
23、P表示一个共享泊位,P 为所有共享泊位集合。,entervt表示车辆 v 到达停车场的时间,同时也是车辆v开始停车计时的时间。,leavevt表示车辆 v 共享停车需求结束的时间。,startpt表示泊位 p 可以开始共享停车的时间。,endpt表示泊位 p 结束共享停车服务的时间。kK表示一个分割时段,1,2,3,kkkn 表示将共享停车总时间划分为kn个时段后的其中一个分割时间段。0,1kvd 表示在分割时段 k 车辆 v 的停车需求,如果kvd为 1,则该时段车辆有共享停车的需求;否则,此时段车辆 v 无停车需求。0,1kpg 表示共享泊位 p 在 k 时段是否提供共享停车服务,若提供停
24、车服务,kpg取值为 1;否则,取值为 0。,0,1kv px是一个决策变量,若在时段 k 车辆 v 停泊在共享泊位 p 上,则,kv px取值为 1,否则取值为0。贾田峰 等 DOI:10.12677/mos.2023.125428 4700 建模与仿真 ,p ql表示自动泊车机器人将车辆从泊位 p 移到泊位 q 所行驶的距离。vw表示车辆 v 在泊车过程中,自动泊车机器人助其发生一次泊位改变所产生的惩罚性系统成本,为便于后续分析,假设vw的单位与距离的计量单位一致。2.4.数学模型数学模型 利用上述的参变量介绍和时段分割方法,在满足共享停车需求条件下,以最小化车辆移位距离和移位惩罚为目标的
25、共享停车时空匹配模型为()1111,11minKKnnkkkkp qv pv qvv pv qv V p Pq P kv V p Pq p kz xlxxw xx+=+(1),kkv ppvxgp k (2),kkv pvpxdk v=(3),0,1,kv pxk v p (4)式(1)为目标函数,由两个加和项组成,其中第一个加和项表示车辆利用自动泊车机器人在两个连续的分割时段分别停泊在不同泊位时需要移位的距离之和;式(1)的第二个加和项表示车辆利用自动泊车机器人移车次数所产生的惩罚性系统成本之和,假设此成本为等价距离,vw计量单位与距离相同。式(2)表示在给定分割时段停泊在给定泊位的车辆数必
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