基于双目标模型的CBD停车诱导信息配置优化

摘要

为实现城市商业中心区(CBD)全局静态交通分布目标,从考虑停车者的选择行为着手,以区域内信息板显示周期内排队车辆总数和总行程时间最小建立目标函数,采用基于最优组合的信息显示组合方式来发挥停车诱导作用,影响驾车者的停车选择行为,并通过遗传算法获得目标函数优化值;以长沙市"五一商圈"为例,设置诱导后总排队车辆总数减少46%,表明该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择次选停车场来减少彷徨交通量.