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智能停车实时预约平台中车位供给动态决策研究

【摘要】:近几年随着我国私家汽车拥有率和使用率不断攀升,大城市停车难问题日益突出。在城市停车管理中除了停车资源本身的稀缺性外,停车场经营管理方式单一和缺少科学运营管理方法也是导致停车难问题的重要原因。如何运用物联网等技术手段建立智能停车实时预约管理平台,并且基于运营优化理论提出更加科学合理的停车预约管理策略与方法,是目前停车预约管理平台亟待解决的问题。通过对实际停车管理公司运营情况调研和文献回顾发现,目前尚缺乏车位预约管理的科学合理方法。实际运营中广泛采用的“先到先服务”规则难以根据顾客需求的随机性和异质性,充分利用有限的停车资源,实现管理平台的收益和车位使用率最大化。大部分理论文献基于收益管理相关理论提出了动态定价的停车资源管理方法。然而在实际中,受政府物价调控和用户体验的约束,动态定价的有效性受到一定限制。本文针对停车需求随机到达情景,研究提出基于收益最大化的智能停车实时预约平台中车位动态供给策略的随机优化模型。基于该模型,智能预约平台可根据停车场当前可用车位数量和未来停车需求的预测,实时调整预约平台上可供出行者立即预约使用的车位数量,对停车场的有限资源进行多阶段全局优化,从而提高停车场经营者收益和车位使用率。针对提出的随机优化模型,首先利用从实际停车管理平台收集的数据,提出了基于数据驱动的双样本平均近似法(2-SAA)求解方法,并理论分析了在采用2-SAA方法产生的动态供给策略下平台收益在给定置信度的收益下界。在此基础上,面向实际应用,提出了基于实时滚动(RollingHorizon)框架的车位动态供给决策优化算法。最后,利用成都“宜泊停车”提供的真实运营数据建立实验仿真,对本文提出的2-SAA方法和实时滚动方法进行对比测试,并分析总结了两种方法各自的优劣和应用场景。本文研究工作,为智能停车预约管理平台提供了车位资源动态供给的模型与方法,可有效改善停车管理平台的收益,提高车位资源的使用率,并且有助于缓解我国大中型城市停车难的问题。

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