基于共享泊位分配模型的新建停车场规模

为缓解城市停车泊位供需不均衡的问题,对城市新建停车场泊位规模问题进行研究.采用共享泊位分配模型对停车需求进行预测,在此基础上引入了灰理想关联熵理论提出停车场规模修正系数概念,实现了对新建停车场泊位数量规模的测算.选取拉萨神力时代商圈范围内的三个新建停车场为研究对象,对其商业区和居住区的停车泊位供给现状、停车需求实际、平均步行距离进行了调研和分析,在此基础上引入粒子群优化算法对共享泊位分配模型进行求解获取新建停车场的停车需求,进而结合修正系数对新建停车场的泊位规模进行确定.研究结果可以有效弥补共享泊位分配模型在实际应用中的不足,为解决城市商圈停车难问题提供一个有效的途径.     

停车场PGIS停车智能诱导系统模型研究

停车难是制约拉萨交通发展的一个重要因素,因此研究开发停车诱导系统刻不容缓。本文针对拉萨市停车难现状,研究了停车场PGIS停车智能诱导系统模型。停车诱导系统通过及时发布停车场及其停车位的信息,引导驾驶员可靠高效地找到合适的停车场。     

城市停车设施片区指引优化模型及评价方法

提出一种停车设施片区优化指引的模型方法,以首选停车场和备选停车场的平面距离最小为目标函数,在泊位饱和度和车辆接受停放概率等约束条件下,建立停车片区优化指引模型,设计结合作图法的两层次搜索算法确定停车场备选解集.采用模糊优选评价方法进行备选方案的排序研究,通过隶属函数对各备选停车场方案的原始数据进行标准化处理,并通过备选方案与基准方案的贴近度数值评价各次选停车场的排序,以东莞市中心城区第7停车分区作为计算实例,说明停车片区停车指引模型和模糊优选评价方法能够成功地应用实施.     

AGV系统路径规划时间窗模型及算法

针对双向单车道的AGV(automated guided vehicle)系统作业场景,考虑到AGV车辆行驶过程中直线和弯道的速度差异,以最小运行代价和优先级相结合为任务生成策略,构建了避免冲突的AGV系统动态路径规划的时间窗模型及其算法流程,为运行总成本最小约束下智能物流和自动化仓储系统中多台AGV协同作业的动态路径规划问题提供了有效方法。经过案例验证,该算法能够有效规划系统中多台AGV协同作业的路径,使系统运行的成本最低,降低仓储系统运行的总成本。     

基于优化的模糊决策算法在多AGV调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。     

一种基于滚动窗口的AGV动态路径规划算法

AGV是一种无人驾驶搬运车,是智能型移动机器人的一种。路径规划技术是AGV技术研究中的一个重要领域。在多AGV协调作业时,需要研究AGV动态路径规划问题。由于AGV运行时需要很高的实时性和安全性,本文采用了基于滚动优化窗口的路径规划方法。在当前滚动窗口中,提出了一种针对AGV特点的动态路径优化算法。最后,通过仿真证明了该方法的有效性。     

个性化诱导下的居住区共享停车泊位分配模型

针对停车资源有限条件下群体式停车诱导容易产生局部拥堵的问题,研究居住区参与的个性化共享停车服务模型.提出了个性化共享停车诱导服务策略,定义了居住区停车位共享管理指标,建立了居住区共享停车泊位分配模型.通过对高峰泊位空闲指数差异均值和驾驶员停车后步行距离目标的双重约束,在满足驾驶员停车选择目标的同时实现了停车资源的均衡有效利用.研究表明,个性化诱导方式下,居住区停车场利用自身泊位的闲置时间可以有效缓解周边建筑的停车吸引,减少局部停车拥挤,成为毗邻建筑的最佳共享停车合作伙伴.     

北京中关村西区地下停车系统出入口交通特性分析

为了科学合理地设置地下停车场出入口,减少出入口对城市道路交通的影响,通过对北京中关村西区地下停车系统出入口与城市主干道接驳处交通运行情况的现场调研,分析了出入口于主干道的交通特性,得到了出入口驶入和驶出的交通流比例和交通流量。利用Vissim交通仿真模拟,将地下停车场规模、出入口数量、出入口坡道长度、地下机动车环廊长度和车道宽度、地下停车泊位数、地下车辆平均车速等指标作为仿真评价的阙值,提出了地下停车系统出入口与地面道路衔接段在平峰、工作日和周末早晚高峰时期的平均行程时间、平均延误时间、平均排队长度和停车次数等评价指标,明确了出入口接驳处的交通特性。研究结果表明,由于地下停车系统出入口接驳处主干道交通流量的不同,不同时段的出入口评价指标有明显变化,且工作日早晚高峰评价指标相对周末早晚高峰较高。     

城市综合体建筑停车规划及其管理措施探讨

文章通过对国内外现有综合体建筑停车交通分析,对停车场规模及管理措施进行探讨,结合综合体建筑对周边交通影响分析,提出有效的交通管理措施,以期实现停车场规模适当、停车场高效利用和节约停车场建设成本,同时满足停车需求。     

一类自主移动小车的停车控制方法

针对港口集装箱运输的自主移动小车(AGV)存在正常工作模式和停车模式的特点,提出了一种新的停车控制方法:从AGV的当前位置到待泊车位间规划出一条最佳行驶路径,然后用模糊逻辑控制(FLC)AGV按规划路径行驶;并用遗传算法对FLC隶属度函数中的参数进行优化.仿真结果表明该方法可行有效.     

考虑用户信用度的共享停车双向拍卖机制及泊位分配模型

共享停车作为时下全新的一种停车模式,为缓解现有停车供需不平衡、时空分布不均的问题提供了新方向和新思路。共享泊位是由分布在不同区域、位置的闲置车位集合而成的,因其动态性和时效性而具备不确定性。在泊位分配过程中,已分配的车位时常因用户失信、违约而交易失败,无法发挥泊位的最大价值,造成泊位闲置和浪费。为提高泊位利用率,本文提出了一种考虑用户信用度的泊位分配模型。首先,结合现有信用评价模型,构建了考虑用户信用度的分配模型。然后,以价格和时间为约束,根据双向拍卖模型建立共享泊位参与者（拥有者、用户、平台）的出价机制,确定最终交易价格。进而,计算出用户总的效用值,求得基于效用值的最佳分配序列,并根据该序列对提交上来的用户泊位请求进行有序分配。最后,通过软件仿真,将本文所提模型与先到先停、传统拍卖模型进行比较分析。结果表明,所提模型相较于先到先停方案、传统拍卖模型在收益提升率方面分别增加了2.15%和32.07%;在平均泊位利用率方面分别增加了0.93%和29.99%。     

停车场智能管理系统

为解决传统的停车场人工管理在停车效率、安全、性能及管理上的不足，应用集散控制原理设计了停车场智能管理系统，并进一步研究了如何针对不同场所的停车场设计相应的自动识别装置、入口处读卡与发卡装置及通道管理装置等．该智能管理系统也可用于公路收费站．     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,本文考虑价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,本文设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

基于频谱切片的弹性光网络中可调度请求资源分配算法

针对确定业务开始时间和结束时间特性的可调度请求加重了弹性光网络的资源碎片率和带宽阻塞率的问题,设计了一种配置频谱切片机的弹性光网络节点结构,并提出一种基于频谱切片的可调度请求路由频谱和时间分配(SS-RSTA)算法。在路由选择阶段,设计了一种综合考虑路径长度、路径碎片率和节点可用频谱切片机数量的路径权重值的路由选择策略,为可调度请求选择路径权重值最大的路由;在资源分配阶段,采用链路的资源碎片感知方法为可调度请求选择可用的频谱和时间资源窗口;当资源分配失败时,采用频谱切片准则将可调度请求切分为多个子带宽请求,以增加可调度请求频谱分配成功的概率,提高频谱-时间碎片的利用率。仿真结果表明,所提算法可改善网络的带宽阻塞率和提高网络的频谱利用率。     

部分频率复用下的终端直通资源分配方案

终端直通(device-to-device,D2D)通信通过共享蜂窝资源可以提升频谱效率,但会产生同频干扰,导致系统吞吐量和用户的服务质量降低。针对在部分频率复用(fractional frequency reuse,FFR)蜂窝网络中多小区间的D2D链路和蜂窝链路的同频干扰问题,提出了基于优先级的资源分配方案。该方案通过对频率资源赋予不同的优先级对小区间干扰进行协调,尽量避免小区间的D2D链路和蜂窝链路间、以及D2D链路间的干扰,从而提升系统性能。仿真结果表明,基于优先级的资源分配方案改善了小区边缘用户的服务质量,提高了系统容量。