考虑多方利益的大规模共享停车匹配优化策略

为有效缓解大规模停车时的停车乱、停车难问题，围绕停车费用、排队时间以及均衡多个停车场之间的停车需求，构建兼顾多方利益凸优化模型。首先，利用匹配博弈推导出最小化停车费用的稳定双边匹配；然后，同时考虑多方利益来扩展研究，构建的数学模型为凸优化问题，使用交替方向乘子法(ADMM)分布式求解；最后，仿真结果表明基于ADMM分布式优化模型与匹配博弈算法和贪心算法相比，可以满足多方利益，从隐私保护、计算时间与数据传递量等方面分析验证了ADMM分布式优化模型比集中式优化模型更适用于大规模共享停车匹配，并分析验证了考虑多方利益的必要性与权重系数对计算结果的影响。