高维多目标动态停车场选择及路径诱导研究

摘要

现有停车诱导系统中采用的停车场选择及路径诱导方法多局限于提供用户出行前多目标最优的停车场选择方案及路径诱导方案,无法实现用户行进过程中动态的多目标停车场及路径优化选择,此外由于现有多目标优化算法性能受限,无法快速获得真正高维多目标最优的决策方案.针对上述问题,提出一种综合用户出行前静态的和行进中动态的高维多目标停车场选择及路径诱导模型,并设计了高维多目标优化算法KS-MODE保证模型的高效求解.实验结果表明,KS-MODE在4～15目标优化问题上的收敛性能相比较于现有多种算法具有明显优势,基于KS-MODE的模型求解能够在城市交通网中实现出行前及行进中的五目标最优的动态停车场选择及路径诱导,证明了高维多目标优化算法是求解停车场选择及路径诱导的有效方法,能够提高现有停车诱导系统的诱导精度及智能化程度.