Setting of curbside parking reserved-parking spaces based on DFS algorithm
扫码查看
点击上方二维码区域，可以放大扫码查看
原文链接
NETL
NSTL
维普
万方数据
为充分研究预约停车位设置方法对路内停车巡航时间的影响,根据深度优先搜索(depth first search,DFS)算法设计了停车寻位的流程、设计仿真运行程序以及仿真的一般场景,提出了包含节约巡航时间比例、服务车辆数、总停车时长、平均停车时长4项指标的预约停车位设置方案的模糊综合评价方法.仿真案例基于DFS算法,根据出行者对于停车预约系统及停车位置选择偏好,设置仿真停车时所需参数以及仿真算图,共设计20组仿真方案和2组对照方案,得到各方案下各类车辆的巡航时间.结果表明:随着预约停车位比例增加,预约车辆平均巡航时间节约比例最高达21.6％,服务预约车辆数增加,但总服务车辆数并未保持上升趋势,总停车时长逐渐下降,同时平均停车时长无明显变化;预约停车位置设置不同(近目的地或远目的地),对于巡航时间有显著影响.各方案为优的隶属度最高为0.68,即80％预约停车位比例,最外侧设置4个预约停车位,解得为案例场景最优方案;相同比例预约停车位,设置一定数量最外侧预约停车位方案具有较高评价值.该研究验证了预约车位位置和比例对停车效率的影响,并得到在当前场景以及选择模型下预约停车位设置最优方案.
NETL
NSTL
维普
万方数据
