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摘要: 为了增强出行前停车信息查询功能和提高停车诱导效果, 提出一种服务于驾驶员出行前对目的地首选以及备选停车场进行车辆停放选择的优化模型, 建立了以驾驶员使用最便利, 可达性最强, 出行停放成本最低为目标的车辆停放选择模型, 利用启发式算法计算了模型的备选解集。经实例验证, 该模型可以得到多个满足约束条件的合理性停车方案, 从而为驾驶员在出行前选择停车场提供了决策依据。Abstract: In order to enhance the function of parking information query and guidance, offer drivers some proper direction with preferred and candidate parking dots before their trips, a multi-object parking behaviors model was set up to minimize trip time, walking distance and parking fee, the heuristic algorithm was used to solve the model. The model was tested with an example. The result shows that the model can select multi-plans with rationality under restristive conditions for driver's parking, these rational plans can give a decision evidence for driver selecting parking dots.
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Key words:
- traffic planning /
- parking facilities /
- behavior choice /
- multi-object model
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表 1 参数取值
Table 1. Basic parameters
参数 h/个 L/m L1/m L2/m L3/m T/min Fmax/元 tmax/min 数值 48 400 100 200 300 90 25 30 
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表 2 停车场参数
Table 2. Park parameters
名称 平面坐标xi (xj), yi (yj) Timin/min Ti1/min Timax/min yi1/ (元·h-1) yi2/ (元·h-1) FiL/元 ti/min 类型 出行目的地 74 156, 48 951 — — — — — — — — 停车场9 73 779, 49 033 20 80 170 5 10 40 20 地面 停车场23 74 052, 49 183 20 80 170 5 10 40 26 地面 停车场24 74 281, 49 216 30 120 240 3 5 30 31 地下 停车场25 74 273, 49 114 20 80 170 5 10 40 29 地面 停车场26 74 388, 49 043 30 120 240 3 5 30 31 立体 停车场28 73 812, 49 109 20 80 170 5 10 40 22 地面 停车场29 73 868, 49 007 30 120 240 3 5 30 23 地下 停车场30 73 996, 49 101 20 80 170 5 10 40 25 地面 停车场31 74 090, 49 076 20 80 170 5 10 40 28 地面 停车场32 74 143, 49 053 30 120 240 3 5 30 28 地下 停车场33 74 126, 49 025 20 80 170 5 10 40 27 地面 停车场34 74 095, 48 992 20 80 170 5 10 40 26 地面 停车场35 74 126, 48 908 30 120 240 3 5 30 25 立体 停车场36 74 278, 48 900 30 120 240 3 5 30 27 地下 停车场37 74 355, 48 844 20 80 170 5 10 40 29 地面
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表 3 选择结果
Table 3. Choice result
选择方案 停车场编号 l/m F/元 t/min 停车设施类型 A1 33 79.85 8.33 27 地面 A2 34 73.50 8.33 26 地面 A3 35 52.43 3.00 25 立体
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