CN112201034B - 停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents

停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质，该方法包括获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息。本发明实施例结合粒子群及遗传算法，快速且准确为每个到港车辆分配合适的泊位，使停车时间尽量长且调整次数尽量少，以快速疏散旅客，同时提高泊位资源的利用率。本发明实施可广泛应用于调度技术领域。

Description

停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及调度技术领域，尤其涉及停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
随着社会经济的飞速发展，国民收入的不断提高，人们在交通出行的快速性、舒适性以及安全性等方面提出了更高的要求，这使得航空运输业迎来了前所未有的发展机遇。机场业务量持续增长造成机场愈加繁忙和拥挤，快速增长的业务量与产能不足的矛盾愈发严重。陆侧综合交通中心(Ground Traffic Center，以下简称GTC)是旅客在机场集散的交通服务场所，其交通方式具有多样性的特点，而车辆泊位又是紧缺资源，目前泊位固定车辆使用导致的泊位利用率不高，如何提高GTC平台车辆泊位资源的利用率是机场亟待解决的问题之一。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种停车泊位调度方法、系统、装置及存储介质。该方法在满足车辆和泊位约束条件下，快速且准确为每个到港车辆分配合适的泊位，使停车时间尽量长且调整次数尽量少。
第一方面，本发明实施例提供了一种停车泊位调度方法，包括以下步骤：
获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；
根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数；
随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；
当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息。
可选地，所述重整段位点采用随机重整方法，包括步骤：
搜索第一个不满足约束条件的泊位，所述泊位位于随机选择的所述泊位段；
遍历所述泊位至所述泊位段最后一个泊位的所有停车方案，直至找到满足约束条件的分配方案，并输出满足要求的车辆；
否则，降低所述泊位的序号，并重新遍历满足要求的车辆。
可选地，所述车辆信息包括车辆所属的运输公司、车辆班次计划、车牌号及路线。
可选地，所述泊位信息包括泊位编号、位置信息、允许停靠的运输公司、车辆类型限制及允许停靠时长。
可选地，所述约束条件包括车辆唯一性限制、泊位独占性限制、泊位时长限制、泊位运输公司限制及泊位目的地限制。
可选地，所述参数阈值包括最优值阈值和搜索次数阈值。
第二方面，本发明实施例提供了一种停车泊位调度系统，包括：
信息获取模块，用于获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；
搜索模块，用于根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数；
检测模块，用于随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；
输出模块，用于当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息。
第三方面，本发明实施例提供了一种停车泊位调度装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的停车泊位调度方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行上述的停车泊位调度方法。
实施本发明实施例包括以下有益效果：本发明实施例通过首先通过粒子群算法寻找个体最优值和全局最优值对应的泊位，再结合变异及交叉验证最优值；实施例结合粒子群算法搜索局部最优值以及遗传算法搜索全局最优值，在满足车辆和泊位约束条件下，快速且准确地为每个到港车辆分配合适的泊位，使停车时间最长且调整次数最少，以快速疏散旅客，同时提高泊位资源的利用率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种停车泊位调度方法的步骤流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种停车泊位调度方法的步骤流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种随机重整的步骤流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种停车泊位调度系统的结构框图；
图5是本发明实施例提供的一种停车泊位调度装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
面对机场GTC多运输方式的不同车辆进行车辆泊位分配。在这个问题中，车辆泊位作为资源提供方，车辆作为资源需求方，在满足一系列实际运行的约束条件下找到车辆和泊位之间合理的分配关系，以解决目前泊位固定车辆使用导致的泊位利用率不高的现状。本发明实施例的整体解决方法分为两个层面：一是根据车辆计划和机场GTC对每辆车在泊位停靠的时间要求做泊位的预分配，二是根据实际运行情况对泊位进行动态调整，如雷暴天气造成的航班延误后的航延车辆分配泊位。
如图1所示，本发明实施例提供了一种停车泊位调度方法，其包括的步骤如下所示。
S1、获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位。
S2、根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数。
S3、随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件。
S4、当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息。
下面以具体实施例说明车辆泊位调度方法。
需要说明的是，预分配方案中一般认为车辆时刻是固定不变的；实际情况中，车辆时刻会因为交通堵塞、事故等原因而变动，因此需要根据车辆到港的实际时刻对车辆泊位分配进行动态调整。班次计划：每一个运输公司及其运输车辆的发车时刻表及运输路线的计划；车辆泊位：用于车辆停靠及旅客上下车的位置。
约束条件公式如下：
∑j＝0Zij＝1 (1)
∑i＝0Zij＝1 (2)
tdij-taij≤tmij (3)
ci∈Cj (4)
di∈Dj (5)
目标函数公式如下：
Max：∑j＝0∑i＝0(tdij-taij) (6)
Figure BDA0002694626330000041
其中，上面各公式中各参数说明如下表所示：
Figure BDA0002694626330000042
公式(1)表示唯一性，即一辆车停一个车位；公式(2)表示独占性，即个车位同一时间只能停一辆车；公式(3)表示时长限制，即一辆车停靠的时间不能超过最长准许时间；公式(4)表示运输公司限制，特定车位只能特定公司的车；公式(5)表示目的地限制，有特定目的地的车位只能停在前往该目的地的车辆。公式(6)表示最大化停车时间，为预分配的目标函数；公式(7)表示最小化调整次数，为动态调整的目标函数。
如图2所示，以下为具体执行步骤：
S101、确定车辆和车位的编码，编码为整数编码，车辆编码长度为车辆总数，车位编码长度为车位总数。将车辆确定为粒子X，车辆i的停车位j表示为Xi＝j。
S102、初始化微粒群，每个粒子初始化时都采用随机策略：即，随机给车辆i分配车位，如果满足约束条件则继续给车辆i+1随机分配车位；否则，重新给车辆i分配车位，直到所有车次都有满足要求的车位。
S201、评价每个微粒的适应度，适应度函数为评价函数。当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数。
S201a、对每个微粒，将它的适应度值和它经历过的最好位置Pbest_v的适应度值作比较，如果更好，则将其作为当前的最好位置，并更新Pbest。Pbest_v及Pbest表示某个粒子的最佳历史评价值，和该值对应的分配方案，即表示局部最佳。
S201b、对每个微粒，将它的适应度值和全局所经历最好位置Gbest_v的适应度值作比较，如果更好，则更新Gbest为该微粒。Gbest_v及Gbest表示所有粒子的最佳历史评价值，和该历史最佳所对应的分配方案，即表示全局最佳。
S301、微粒变异，随机寻找一个位点变异为其他满足条件的车位。
S301a、微粒与Pbest交叉，随机选择一段位点[a，b]，将微粒上的该段位点替换为Pbest的相应位点，检查该微粒是否符合约束条件；如果不符合，则重整该段位点，使新产生的微粒满足条件；重整方法为随机重整。
S301b、微粒与Gbest交叉，随机选择一段位点[c，d]，将微粒上的该段位点替换为gbest的相应位点，检查该微粒是否满足约束条件；如果不满足则重整该段位点，使新产生的微粒满足条件；重整方法采用随机重整。
S401、检查是否达到结束条件，如果达到结束条件则结束搜索并输出Gbest和Gbest_v，同时输出最佳的停车位分配方案，否则重新顺序执行步骤S201和S301。结束条件为满足某个阈值，例如达到理想的适应值或达到一个预设的最大迭代搜索次数。
如图3所示，随机重整方法如下。
对于任意一个满足约束条件的微粒X，假设从Pbest或Gbest更新过一段序列[a,b]，使得X不在满足约束条件，则需要重整以满足约束条件，步骤如下：
步骤A、找到第一个不满足约束条件的位点k，a≤k≤b。
步骤B、遍历序列[k，b]的所有可能停车方案，直到找到使得微粒X满足约束条件的分配方案；如果无法找到这样的方案，则k＝k-1，并回到步骤B；如果能找到这样的分配方案，则返回重整后的微粒X。
实施本发明实施例包括以下有益效果：本发明实施例通过首先通过粒子群算法寻找个体最优值和全局最优值对应的泊位，再结合变异及交叉验证最优值；实施例结合粒子群算法搜索局部最优值以及遗传算法搜索全局最优值，在满足车辆和泊位约束条件下，快速且准确地为每个到港车辆分配合适的泊位，使停车时间尽量长且调整次数尽量少，以快速疏散旅客，同时提高泊位资源的利用率。
如图4所示，本发明实施例还提供了一种停车泊位调度系统，包括：
信息获取模块，用于获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；
搜索模块，用于根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数；
检测模块，用于随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；
输出模块，用于当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息。
可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
如图5所示，本发明实施例还提供了一种停车泊位调度装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述方法实施例所述的停车泊位调度方法步骤。
可见，上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
此外，本发明实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行上述方法实施例所述的停车泊位调度方法步骤。同样地，上述方法实施例中的内容均适用于本存储介质实施例中，本存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (8)

1.一种停车泊位调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；
根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数；
随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；
当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息；所述重整段位点采用随机重整方法，包括步骤：搜索第一个不满足约束条件的泊位，所述泊位位于随机选择的所述泊位段；遍历所述泊位至所述泊位段最后一个泊位的所有停车方案，直至找到满足约束条件的分配方案，并输出满足要求的车辆；否则，降低所述泊位的序号，并重新遍历满足要求的车辆；
约束条件公式如下：
∑j＝0Zij＝1 (1)
∑i＝0Zij＝1 (2)
tdij-taij≤tmij (3)
ci∈Cj (4)
di∈Dj (5)
评价函数公式如下：
Max：∑j＝0∑i＝0(tdij-taij) (6)
Min：
Figure RE-FDA0003354579730000011
其中，i表示车次编号；j表示车位编号；Zij表示车辆i对车位j的占用情况，占用为1，否则为0；taij表示车辆i到达停车位j的时间，tdij表示车辆i离开车位j的时间，tmij表示车辆i在车位j停留的最长时间，ci表示车辆i所属的公司，Cj表示车位j允许的运输公司，di表示车辆i的目的地，Dj表示车位j允许的目的地，Xi表示给车辆i预分配的停车位，Ri表示给车辆i再次分配的停车位；
公式(1)表示唯一性，即一辆车停一个车位；公式(2)表示独占性，即个车位同一时间只能停一辆车；公式(3)表示时长限制，即一辆车停靠的时间不能超过最长准许时间；公式(4)表示运输公司限制，特定车位只能特定公司的车；公式(5)表示目的地限制，有特定目的地的车位只能停在前往该目的地的车辆，公式(6)表示最大化停车时间，为预分配的评价函数；公式(7)表示最小化调整次数，为动态调整的评价函数。
2.根据权利要求1所述的停车泊位调度方法，其特征在于，所述车辆信息包括车辆所属的运输公司、车辆班次计划、车牌号及路线。
3.根据权利要求1所述的停车泊位调度方法，其特征在于，所述泊位信息包括泊位编号、位置信息、允许停靠的运输公司、车辆类型限制及允许停靠时长。
4.根据权利要求1所述的停车泊位调度方法，其特征在于，所述约束条件包括车辆唯一性限制、泊位独占性限制、泊位时长限制、泊位运输公司限制及泊位目的地限制。
5.根据权利要求1所述的停车泊位调度方法，其特征在于，所述参数阈值包括最优值阈值和搜索次数阈值。
6.一种停车泊位调度系统，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取车辆信息及泊位信息，并根据约束条件随机分配车辆对应的泊位；
搜索模块，用于根据评价函数搜索每台车辆的个体最优值对应的泊位和全局最优值对应的泊位；其中，当车辆为初次分配，则评价函数为最大化停车时间；当车辆为再次分配，则评价函数为最小化调整次数；
检测模块，用于随机选择泊位段，分别将段位点替换为个体最优值及全局最优值对应的泊位，检测车辆是否满足约束条件；
输出模块，用于当无满足要求的车辆，则重整段位点直至找到满足要求的车辆；当有满足要求的车辆且满足某参数阈值，则结束搜索并输出全局最优值对应的车辆泊位信息；所述重整段位点采用随机重整方法，包括步骤：搜索第一个不满足约束条件的泊位，所述泊位位于随机选择的所述泊位段；遍历所述泊位至所述泊位段最后一个泊位的所有停车方案，直至找到满足约束条件的分配方案，并输出满足要求的车辆；否则，降低所述泊位的序号，并重新遍历满足要求的车辆；
约束条件公式如下：
∑j＝0Zij＝1 (1)
∑i＝0Zij＝1 (2)
tdij-taij≤tmij (3)
ci∈Cj (4)
di∈Dj (5)
评价函数公式如下：
Max：∑j＝0∑i＝0(tdij-taij) (6)
Min：
Figure RE-FDA0003354579730000031
其中，i表示车次编号；j表示车位编号；Zij表示车辆i对车位j的占用情况，占用为1，否则为0；taij表示车辆i到达停车位j的时间，tdij表示车辆i离开车位j的时间，tmij表示车辆i在车位j停留的最长时间，ci表示车辆i所属的公司，Cj表示车位j允许的运输公司，di表示车辆i的目的地，Dj表示车位j允许的目的地，Xi表示给车辆i预分配的停车位，Ri表示给车辆i再次分配的停车位；
公式(1)表示唯一性，即一辆车停一个车位；公式(2)表示独占性，即个车位同一时间只能停一辆车；公式(3)表示时长限制，即一辆车停靠的时间不能超过最长准许时间；公式(4)表示运输公司限制，特定车位只能特定公司的车；公式(5)表示目的地限制，有特定目的地的车位只能停在前往该目的地的车辆，公式(6)表示最大化停车时间，为预分配的评价函数；公式(7)表示最小化调整次数，为动态调整的评价函数。
7.一种停车泊位调度装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-5任一项所述的停车泊位调度方法。
8.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-5任一项所述的停车泊位调度方法。
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