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智能停车系统
Dusˇan Teodorovicacute; a,*, Panta Lucˇicacute; b
- Department of Civil and Environmental Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University,
摘要：
本文讨论了停车预定系统和停车收入管理系统的基本概念。 所提出的基于模糊逻辑和整数编程技术相结合的“智能”停车位库存控制系统“在线”决定是接受还是拒绝新的驾驶员的停车请求。 在所提出的模型的第一步中，针对许多不同的车辆到达模式制定最佳的停车策略。 这些停车策略是使用整数规划方法开发的。 在第二步中，从最佳策略中学习，定义特定的规则。 所提出的方法的独特之处在于，假设未来的交通信号到达模式是已知的，则该规则是从所选择的一组示例导出的。 假设未来到达模式已知，结果接近最佳解决方案。
- 介绍：
每一天，相当比例的单人驾驶的司机搜索停车位。 另外，经验较少的驾驶员或外出者进一步导致交通拥堵的增加。 搜索空置停车位是搜索过程的典型示例。 每个停车搜索策略都由一系列模糊的规则组成。 明确地描述这些规则通常是不容易的。 计划活动的类型，一天中的时间，一周中的某一天，特定路线上的当前拥堵，对城市街道的了解以及潜在可用的停车位对所选择的停车搜索战略具有重大影响。在过去的四十年里，已经开发了许多停车搜索模型（Van der Goot，1982; Axhausen和Polak，1991; Polak和Axhausen，1990; Young等人，1991a，b; Saltzman，1997; Shoup，1997; Steiner， 1998; Thompson和Richardson，1998; Arnott和Rowse，1999; Tam和Lam，2000; Wong等，2000; Waterson等，2001）。 在许多运输的决策过程中（模式分割，航空承运人的选择，机场的选择等），决策者（乘客，司机）事先熟知竞争替代品及其特征。 另一方面，驾驶员通常以时间顺序逐一发现不同的停车替代方案。 显然，这种时间顺序对驾驶员关于停车位的最终决定具有非常强烈的影响。
在过去的二十年中，许多城市（赫尔辛基，科隆，美因茨，斯图加特，威斯巴登，奥尔堡，海牙）的交通管理部门已经开始通知驾驶员并指导司机使用带有实时变化信息标志的停车设施[方向箭头 ，停车设施的名称，状态（全部，不全，可用停车位的数量等）]。 关于可用停车位数量的信息可以在主要道路，街道和十字路口上显示，也可以通过互联网发布。
提出有关停车引导系统的好处的问题是合乎逻辑的。 目前的实践表明，停车引导系统通常不会改变入驻率或平均停车时间。 司机很容易熟悉停车引导系统，其中大多数人使用，信任和感激系统的帮助。 指导系统大大增加了找到空置停车位的可能性，减轻了司机 - 不熟悉市中心的乘客的沮丧感，减少了停车场前的排队，减少了车辆行驶总里程（特别是在市中心） ，减少平均出行时间，能源消耗和空气污染。 停车引导系统是综合停车政策和交通管理系统的一部分，其他要素包括路边停车管理（包括对非法停放车辆的处罚），停车收费结构和停车收入管理系统。
停车引导系统可帮助司机在上网时找到空置的停车位，并接近他们的最终目的地。 在整个研究过程中，提出了停车收费系统和停车收入管理系统的概念。 这样的系统甚至可以帮助司机在开始旅行之前找到空置的停车位。 所提出的基于模拟、优化技术和模糊逻辑相结合的“智能”停车位库存控制系统“实时”决定是否拒绝或接受新的停车请求。 拟议的方法可应用于城市和大型国际机场的停车场。
本文组织如下：第2节介绍了停车定价问题。第3节介绍了停车问题和其他一些行业之间的类比。第4节介绍了停车收入管理系统， 第5节介绍了智能停车位库存控制系统。在第6节中提出了创建智能停车位库存控制系统的算法。第7节给出了使用“智能”停车系统获得的结果，第8节 提出结论性意见和进一步的研究方向。
- 停车定价
在全世界的大部分城市，驾驶员都使用不同的停车设施付费。 在某些实例中，由于停车价格的原因，交通拥堵可能会显著减少。 停车收入通常用于支付停车设施成本（出入口，票据打印机，停车计时器，停车标志，服务员），或改善其他交通和运输活动。 不同的停车定价策略应该是解决复杂的交通拥堵问题综合解决方案的一部分。 毫无疑问，停车定价是重要的需求管理策略之一。例如，交通主管部门，地方政府和私营部门可以对拥挤的城市地区的单人司机或长期停车人采用更高的停车费。 他们可以提供特殊的停车场折扣优惠。 显然，在考虑的城市地区（下游城镇，住宅，商业，零售使用区域）内应仔细研究停车定价。
在一些城市（威斯康星州麦迪逊），已经有时间依赖的停车费用去迫使上班族改用不同的公共交通工具（http://danenet.wicip.org/bcp/Parking.html）。试图促进公共交通旧金山交通部门增加了公共和商业车库的停车费。芝加哥当局几次提高停车费率（www.fta.dot.gov/fta/ library / planning / tdmstatus / ftaprkng.htm）。结果，停放的汽车总数显著减少，停车时间也缩短。最大的减少是全天停车的数量。西雅图当局显着减少了市中心两个西雅图停车场的停车费用（ntl.bts.gov/DOCS/mtp17b.html）。停车定价策略的积极作用也可能让雇主为员工停车付费。取消员工停车补贴的雇主可以大大减少个人司机的总数。任何停车定价策略的主要作用应该是减少特定时间段内的车辆出行总次数，将乘客转移到其他交通方式以及不同的停车位置。同时，在实施任何停车策略时，为购物者提供足够的停车位，为相关市区的居民提供优惠停车位，为不同停车场提供优惠停车位，考虑低收入家庭并保护附近的街道免受非法停车是非常重要的。
当解决复杂的交通拥堵和停车问题时，应该更多地利用供需基本经济概念（Vickrey，1969,1994; Verhoef等，1995）。 所谓的价值定价也被称为拥挤定价或可变收费。 拥挤收费概念背后的基本理念是促使司机在非高峰时段更多地出行和使用交通设施，而在高峰时段则更少。 拥堵定价的想法主要与道路有关（驾驶员使用私人的，更快的道路，车辆占用率较低的的驾驶员使用高占用率车道，平日进入市区的司机支付更多费用）或机场运营商（在高峰时段更加昂贵的着陆费）。 就停车问题而言，这意味着：（a）不同的用户应该存在不同的停车位; （b）停车费应在一天内增加和减少几次。
3.停车问题和税收管理系统：类比其他一些行业
航空业、酒店、租车、铁路、邮轮、医疗保健、广播业、能源行业、高尔夫、设备租赁、餐饮等行业都在利用收入管理理念销售产品 (cross, 1997)。收入管理可以描述为一组不同的管理公司收入的科学技术，当试图在合适的时间以正确的价格将正确的产品交付给正确的客户时。 收入管理的根源在航空业。 不同收入管理概念成功应用的行业的基本特征是：（a）随时间推移的可变需求; （b）可变资产利用率; （c）易腐烂资产; （d）资源有限;（e）市场细分; （f）增加新的能力是昂贵的，不可或缺的或不可能的; （g）每个客户的直接成本在提供服务的总成本中可以忽略不计; （h）提前销售产品。 停车位库存控制问题的主要特点如下：
bull;停车需求随时间是可变的。
bull;像酒店的客房，或是餐厅的椅子，停车位每天也有机会被“出售”（由客户端使用）。
bull;任何停车场或车库有数量有限车位可提供给驾驶员。
bull;市场细分意味着不同的顾客愿意为相同资产（酒店房间，航空公司座位，租用汽车座位）支付不同的价格。比起计划与妻子一起步行通过市中心的提前4天预订了停车位的养老金领取者， 在会议开始前15分钟想要在会议地点附近停放汽车的商人需要准备支付高得多的停车费。
bull;修建新的车库和停车场可能非常昂贵，有时非常困难。
bull;可以提前预约停车位。
引进和开发停车预订系统（在互联网和手机环境中创建）将进一步改进现代停车技术。 在旅行开始前以及旅行期间，司机都会被建议和指导。 停车预留系统应与停车收入管理系统相结合。 这样，停车场经营者和交通管理部门就可以实施不同的停车策略。 一旦允许驾驶员停车，可以实施内部车库引导系统，以引导驾驶员到空的停车位。
4.引入停车收益管理系统
让我们假设我们有停车预订系统。 司机会在随时随地（通过家中电话，驾车时通过手机，通过互联网等）提出停车请求。
一定数量的司机可能会在开始停车前取消预订。 这些取消也会随机进行。 像其他一些行业一样，有一定数量的司机不会出现在他们有确认预订和购买车票的停车场。 这些司机的行为会受到处罚吗？ 根据停车需求和停车供应之间的比例，答案可以是“是”或“否”。
预约系统应该有足够的灵活性，允许一些司机在想要开始停车之前就出现在停车场寻找空车位，即使他们没有确定预约。 有几个不同的停车场可以很好吗？ 答案显然是#39;#39;是#39;#39;。老年人和残疾人、提前几天提前预订停车位的人或HOV司机 支付较低停车费用。 支付更高费用的是单人司机，长期停车司机，或驾驶员出现并要求停车而未事先预订。 显然，有很多可能的停车定价策略。
预订生成和取消的随机性质，在预留时间段内驾驶员出现的随机性，各种停车位以及需要实时响应驾驶员请求，表明停车库收入的管理代表了一个复杂的问题。
在过去30年中相对大量的论文一直致力于航空公司舱位控制问题的不同方面（Littlewood，1972; Belobaba，1987; Brumelle和麦吉尔大学，1993年;Teodorović等，2002）。本文提出的模型受到高度发达的航空公司收益管理随机性和确定性模型的启发。
让我们假设我们有几个不同的停车位。最简单的预订系统（类似于过去的一些航空公司预订系统）可能是“不同类型的停车位库存清单”（图1（a）），表明每个等级车库都有单独的停车位。在这种情况下，一旦将停车位分配给一个类别，它就可以仅在该类别预定，否则将保留未售出。在不同的停车位库存的情况下，存在某些优点以及某些缺点。在这种情况下，支付较低费用的用户可能会得到较好的“保护”。换句话说，这个系统会对残疾人，老年人，提前几天预留停车位的人以及HOV司机给予很大的关注。独特的停车位库存明显的缺点是，即使较高的用户需求非常高，经常分配给较低用户的一些停车位也是空的。换句话说，即使车库里的所有停车位都没有被占用，也有可能拒绝一些驾驶员。
图1.不同的（A）和（B）嵌套塔式车位库存.
如果采用“嵌套式预订系统”，只要在较低价位的类别中提供任何停车位，就不会拒绝高价位的请求。 例如，如果我们有四个类别，那么对于类别1没有预订限制，但对于其余三个类别中的每一个都有预约限制（BLi，i = 2,3，...，m）（ 图1（b））。 从图1（b）可以看出，所有停车位总是可用于1级。对于1级，总是有一定数量的停车位受到保护，某些停车位受到1级和2级的保护， 受1,2级和3级保护的停车位数量。如果我们对预订限制进行请求修改，则不同的预订系统和嵌套预订系统之间不再有区别。
在这项研究中（例如在Teodorovic等人的论文中，2002）曾试图对“请求按要求”做出保留决定。 在我们考虑的情景中，我们假设有两种以上的类型。 我们提出的停车位库存控制模型的基本特征是对每个驾驶员请求的“实时”决策。 开发的模型被称为“智能”停车位库存控制系统。
让我们假设一个停车场提供给司机停车的车位。 我们分别用T1，T2，...Tm表示停车位, 其中
T1 gt; T2 gt; ⋯ gt; Tm。
通过停车费 Ti (i = 1, 2,..., m) 我们的意思是指由第 i 类的用户支付一小时停车的货币单位总数。
在本文中，我们将介绍一个假设，即我们有关于前几天和几个月内司机请求的统计信息。 让我们用Ei（t）表示随时间的过程，表示驾驶员在第i个停车场的时间t内进入车库的累计数量（图2）。 让我们还用Di（t）表示随机过程，它表示在时间t时刻第i辆停车场的驾驶员离开次数的累计数量。 时间点t = 0代表车库工作时间的开始。
图2.一个实现的随机过程 Ei (t) 代表累计数的驱动程序进入车库和一个实现的随机过程 Di (t) 代表累积数的司机离开在与停车收费类的时间矩 t.
输入的司机数量小于或等于表示愿意停车的司机总数。 接受司机的数量取决于车库容量与希望停车的司机总数之间的比率。一部分被拒绝的司机决定放弃有关的车库。 其余的被拒绝的司机决定随后选择其他停车设施提供的停车可能性。 在这项研究中，我们处理了在时间点t输入第i个驾驶员的驾驶员累积数量，Ei（t）作为最终到达车库的数量，考虑到“原始”期望停放在车库中，确定 放弃其他一些花园的司机的数量，以及选择停车场作为后续选择的一定数量的司机。
本文中考虑的问题可以定义如下：对于已知的停车场T1，T2，...，。 Tm基于大量不同停车场类别下的随机过程Ei（t）和Di（t）的实现，开发了停车位库存控制模型，该模型将最大限度地提高停车营运商的收入，同时使“ 在线“决定接受或拒绝司机的请求。
5.智能车位库存控制系统
问题的复杂性以及不同参数的不确定性导致我们得出结论：分析解决问题实际上是不可能的。人工神经网络和模糊系统是“智能”系统，因为他们有能力“从经验中学习”（Teodorovic和Vukadinovic，1998）。模糊系统本身不是学习机制。另一方面，基于数值数据正在产生更多的模糊系统。在本文中，我们通过先前发现各种场景的最佳解决方案来获取数字数据。以这种方式，模糊规则基础是从“最明智的可能决策”中推
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