基于Android手机的路内停车车位查询系统开发

在Android手机终端上开发出一款路内停车车位查询系统,停车用户可以通过多种查询方式,非常方便的在手机上查询到目的地附近路段的停车信息,根据所得到的停车信息,用户可以针对性的选择感兴趣的停车路段,通过百度地图定位,了解该路段的具体位置,从而规划自己的出行线路,此基于Android手机的路内停车车位查询系统将会给广大的停车用户带来极大的方便.     

城市路内停车设施选址优化模型

分析了路内停车泊位供给和需求的影响因素,综合考虑路内停车场的服务能力和利用率、泊车者的步行距离以及路内泊位的建设费用等因素,建立了路内泊位选址优化模型,并运用遗传算法进行求解.算例结果表明所提出的方法是有效的,可为路内泊位选址研究提供参考,也可为实际管理规划工作提供决策支持.     

基于模糊逻辑的停车泊位预约实时决策方法

停车泊位预约是停车诱导信息系统的一项高级功能.为了体现公平性及平衡不同时段的停车需求,将收益管理的理念引入停车泊位预约系统,提出基于模糊逻辑的停车泊位预约实时决策方法.通过求解理想情况下的停车泊位预约决策模型产生相应的最优预约决策,确定模糊规则库,运用模糊逻辑判断实时在线决定是否接受泊位预约申请.该方法简便易行,能够在短时间内帮助系统处理泊位预约申请,并保证被接受的申请者能够在预订的时刻顺利完成车辆停放,同时也能最大化停车场的收益.     

基于层次分析法的商业区路内停车管理水平评价

本研究采用层次分析法对商业区路内停车管理水平进行量化研究。首先建立了商业区路内停车管理水平指标评价体系。其次,构建了基于层次分析法及模糊综合评价法的商业区路内停车管理水平评价模型。最后,采用仿真案例对构建模型的可靠性进行了仿真分析,研究结果表明：建立的评价指标体系和采用的评价方法都具有可行性,能够对商业区路内停车管理水平进行综合评价。进一步地,通过分析得出：①不论是指标变化还是隶属度元素的改变都会引起评价分值的变化;②评价分值变化率大小仅与三级指标权重有关。     

基于拓扑排序方法的预约检查流程优化

【目的】为了优化医疗服务流程,改善患者就医体验。【方法】将图论中的拓扑排序的模型和算法应用到医院的计算机信息系统中。【结果】在线性时间复杂度O（|V|+|E|）内,可为门诊患者相关医技检查提供精准预约和流程排序优化的服务信息。在比较精准预约和流程优化实施前后的效果时,选取了一定时间段内200例患者的数据,采用随机数表法进行分配,分为观察组和对照组,每组人数为100例。对照组采用以前的医技检查流程,观察组采用的是就诊精准预约和流程排序优化方法,观察两组患者在医技检查流程中所花费的时间以及患者的满意度。【结论】采用精准预约和流程排序优化方法后,使得医院和患者双方的流程更加合理优化,提高了患者对医技检查次序清楚的程度,有序的就诊流程改善了患者群体就医的满意度,也有助于提高医院的医疗服务水平和管理效率。     

停车诱导小区划分优化方法

停车诱导小区划分的合理与否将直接影响停车诱导系统效率的发挥.在确定诱导小区划分原则的基础上,以各诱导小区内的泊位供需总差额最小和诱导小区内拥挤路段和非拥挤路段的非均衡性最小为目标,考虑诱导小区内停车信息量的多少、小区的大小等因素,构建了多目标的诱导小区划分优化模型.利用模拟退火的启发式算法和小生境技术进行求解.     

基于课元与回溯算法的实验室智能排课与预约

根据实验室自身的特点．综合国内外比较好的排课算法与解决思路，建立了符合自身需要的数学模型．实现了智能排课。实验室的仪器设备资源是有限的，在进行实验安排前除了要考虑人为因素，还要考虑设备资源的约束。通过对设备运行状态信息的采集与判断，结合实验项目对应的仪器设备配套安排，可以自动判断各实验分室所能同时开出的最大组数，以更好地满足实验预约的需求。     

基于车位编码识别的车库行车定位与导航方法

针对从出发点到室内停车位,特别是室内行车时的定位与导航问题,提出了一种依靠车载摄像头识别车库内车位编号,并配合车库电子地图实现车库内车辆定位与导航。该方法整合并延伸了现有移动定位导航功能,首先以车辆入口位置为触发点结束卫星导航并自动切换为对应车库的室内导航模式,然后启用车载摄像头动态识别车位编码并结合车库地图确定当前位置和行车方向,最后通过计算路径可靠度推荐最佳路径。实验使用visual studio(VS)编程识别车位编码,通过与车库电子地图匹配完成定位,以实拍车库车位编码进行验证,可以做到准确识别、快速定位。提出的基于车位编号识别的车辆定位导航方法实现了与卫星定位系统的衔接导航,提高了规模化的大型地下车库的服务效率,填补了室内外端对端导航的空白,对室内定位导航方面的研究有良好的支撑。     

基于前景理论的门诊预约决策方法

针对患者给出关于医生和就诊时段的偏好排序的门诊预约决策问题，给出了一种基于前景理论的门诊预约决策方法.首先依据患者给出的关于医生的偏好排序，分别建立了针对医生的损失矩阵和收益矩阵，然后依据前景理论和矩阵规范化方法，构建了针对医生的规范化前景矩阵；类似地，依据患者给出的关于就诊时段的偏好排序，分别建立了针对就诊时段的损失矩阵和收益矩阵，进而构建了针对就诊时段的规范化前景矩阵；通过构建患者在各就诊时段内接受医生服务的综合前景矩阵，以所有患者综合前景值之和最大为目标，建立了门诊预约决策的优化模型，通过模型求解得到最终的预约决策结果.最后通过一个算例说明了提出方法的可用性.     

基于樽海鞘群优化差分进化算法的实验室预约模型

为了提高实验室预约工作的效率,采用动态差分进化算法进行预约方案生成,并通过樽海鞘群算法对动态差分进化算法进行改进,从而增强方案对不同预约规模的适应度。首先,输入实验室设备、实验室时间、预约者申请使用记录等样本特征,构建多个预约样本个体。然后,建立动态差分进化算法实验室预约模型,以实验项目满足度作为适应度。通过交叉和选择操作不断更新个体适应度,并采用樽海鞘群算法对差分进化算法的缩放因子进行优化求解。通过樽海鞘个体的领导者和跟随者在设定运动范围内的位置更新来获得最优缩放因子。最后,采用最优缩放因子对应的动态差分进化算法进行实验室预约方案求解,输出最优受益面指标预约解。实例仿真结果表明,通过合理设置樽海鞘群算法参数,在不同预约者规模情况下,基于樽海鞘群改进的动态差分进化算法均能够获得较高受益面指标的预约方案。     

基于贝叶斯网络的停车收费政策评价

应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.     

物联网协调的电动汽车快速充电最优预约算法

电动汽车是未来社会经济可持续发展的必然选择,也是新能源汽车发展的主流方向。充电问题是电动汽车发展普及的重要技术障碍。为提高快速充电的效率,提出了一种有序充电的优化预约算法。给定一组发出快速充电申请的电动汽车,将实现不同的电动汽车与不同的充电站进行最优预约匹配,以确保最大数量的电动汽车能够在同一时段内成功预约到某个充电站。本算法解决的是避免排长队等待的问题,同时也是解决运筹学中一类配对问题的算法,该算法的有效性通过定理予以了证明。     

基于Matlab优化算法的物流中心选址

应用Matlab优化函数求解带时效性约束的物流中心选址问题。分析选址问题的时效性约束条件，构造带时效性约束的物流中心选址模型，利用Matlab优化工具箱中的“fmincon”函数，设计选址模型的精确算法，并给出具体算例，验证模型和算法的可行性。研究结果表明，基于Matlab函数的优化算法编程简单，运算速度快，既能够求解带时效性约束的选址模型，又能够求解不带时效性约束的重心选址模型，是一种比传统算法更有效的求解物流中心选址问题的算法。     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

基于粒子群优化算法的交通数据流聚类分析

针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力.通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持.     

基于交互式蚁群算法的停车路径方法

为便捷有效地引导驾驶员在停车场内寻找车位,设计一种面向新型建筑智能化平台的停车路径规划方法。利用交互式蚁群算法选择最佳车位并且在算法迭代过程中交互各个智能计算节点内的最佳路径以及最佳种群信息,使得各个智能计算节点能够快速准确地找到最佳路径。试验结果表明,利用该方法搜寻最短路径的可靠性较传统蚁群算法提高了4.5%,较遗传算法提高了16%,验证了交互式蚁群算法在停车场中运用的有效性和可靠性。     

基于交通状况的道路停车时空管理方法研究

为科学制定道路停车管理方法,通过观测典型一幅路12 m路宽设置两侧停车条件下道路机动车和非机动车不同流量下的速度变化情况,探究机动车和非机动车混行时流量与速度的互动规律,根据影响程度提出设置道路停车的非机动车和机动车流量阈值;然后利用软件搭建仿真场景,探究了停车位数量的分组情况和每组停车带之间的距离对道路交通的影响大小。结果表明：当单向每车道非机动车流量大于420 bic/h的时候,机动车速度变化率较大,比自由流状态时降低了15%左右;当非机动车流量小于420 bic/h,机动车流量大于368 veh/h的时候,机动车速度变化较明显,速度降低了30%左右;当停车位数量分组为每6个一组且每组停车带之间的距离为18 m时,道路停车对交通状况的影响最小。因此得到停车位最佳的布置方式及流量阈值,即分别以非机动车流量420 bic/h、机动车流量368 veh/h作为道路停车管理时间层面的约束条件,不满足约束条件的时段不宜允许道路停车,以达到既不影响正常的交通运行又可以解决停车需求的目的。     

基于中观仿真的路网容量算法研究

中观仿真模型既能分析微观层面的排队长度和延误等详细交通状态指标,又能模拟宏观层面的交通量特性、路径选择行为,特别适用于大中型路网的交通仿真。本文提出了一种借助中观仿真软件通过逐步加载OD量来计算整个路网内所有的道路和交叉口能够容纳车辆数的计算方法,并采用实例分析的方法对提出的路网容量算法的可行性给予论证。     

基于图论的预约-分配的模型和算法研究

【目的】随着日间手术病房的就医人数的快速增加,针对患者的预约分配要求,医院的处理过程正变得越来越困难和复杂。传统方法通过人工填表进行预约分配,耗时长、效率低,并分散了对医疗方案的注意力,所以迫切需要新的计算科技来解决预约分配中存在的问题。【方法】采用网络和图论的方法,将患者和日间手术病房之间的预约分配问题,合理表示为一种患者和病床之间的资源优化管理。即把患者和病床之间对应关系,构成二部图(Bipartite-graph)的模型和算法。【结果】采用了改进的算法后,通过在计算机上对数据进行仿真模拟,表明基于该模型和算法基础上给出的排序结果优化了的预约分配方法。【结论】采用二部图模型和改进算法,有效解决目前在日间手术病房的预约分配中存在的困难问题,优化了医疗资源管理。     

基于熵值-秩和比的城市级停车设施动态评价

为全面诊断城市各区县停车设施发展差别及存在问题,构建城市级停车设施动态评价机制,完善停车设施长效管理体系。从城市停车管理角度探究城市停车设施的发展需求,并从城市停车综合治理、停车设施合理性、停车设施供需水平、停车设施信息化水平、停车设施管理水平5个准则,兼顾城市停车管理者、停车场运营者、停车场使用者的需求,选取31个指标构建城市级停车设施动态评价指标体系。针对停车设施动态评价指标的数据特点,提出基于熵值-秩和比的城市级停车设施动态评价方法,使用熵值法确定评价指标的权重,使用秩和比检验评价指标独立性,对各区县停车设施发展水平进行排序分级,并使用算例对该方法进行验证。研究结果表明：城市级停车设施动态评价指标体系的准则层中,停车设施管理水平、停车设施供需水平对评价结果影响较大,权重分别为29.296%和26.556%;指标层中停车综合治理机制、路内停车设施供需比、配建停车社会供需比等指标对评价结果影响较大;对算例中16个区县停车设施发展水平进行评价,并针对Q区、C区、W区的评价结果提出改善对策。研究结果能较好反映各区县的停车设施发展状况,可通过年度动态评价机制将各区停车发展水平进行对比反馈,...