CN115345702A - 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统 - Google Patents

考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115345702A
CN115345702A CN202210976282.3A CN202210976282A CN115345702A CN 115345702 A CN115345702 A CN 115345702A CN 202210976282 A CN202210976282 A CN 202210976282A CN 115345702 A CN115345702 A CN 115345702A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parking
supply
user
request
sharing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210976282.3A
Other languages
English (en)
Inventor
徐猛
王晓云
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Jiaotong University
Original Assignee
Beijing Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Jiaotong University filed Critical Beijing Jiaotong University
Priority to CN202210976282.3A priority Critical patent/CN115345702A/zh
Publication of CN115345702A publication Critical patent/CN115345702A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0645—Rental transactions; Leasing transactions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0605—Supply or demand aggregation

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统，属于城市停车运营和优化管理技术领域，收集停车供给信息和停车请求信息，根据共享时段分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵，基于用户特征细分供给用户的返回需求并进行保障处理，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型，求解匹配模型调整共享中的价格参数，确定合理的供求比例，得到共享停车匹配方法。本发明，提高了泊位利用率，充分利用闲置停车资源，实现高效便捷停车，缩短了停车巡航时间，使出行更加方便；停车泊位的利用效率得到提高，停车资源需求总量就会下降，在规划层面，减少了基础停车设施的建设量，节约了土地资源和建设资金。

Description

考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统
技术领域
本发明涉及城市停车运营和优化管理技术领域，具体涉及一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统。
背景技术
随着汽车保有量逐年增加，停车需求激增，而停车位规划不足，停车设施水平不高。停车供给和需求之间的差距和矛盾引发的停车难是各国城市发展中长期存在的问题之一。针对停车难问题，单纯增建停车基础设施并不现实，提高现有停车资源的利用效率才是缓解城市停车矛盾的重要突破口。因此，“共享停车”的理念和应用受到重视。共享停车的定义为使用特定区域内一天中不同的高峰停车时段共享停车位。共享停车模式既可以提高闲置车位的利用率，给车位共享者带来一定的利益，又可以减少停车需求寻找车位的时间，从而进一步缓解交通拥堵。随着共享停车理论的发展和应用，许多研究人员对共享停车模式及其在城市停车中的应用进行探索。在居住区私人停车位共享停车实施过程中，很大的阻碍是私人车位用户考虑潜在成本隐患与效益，共享意愿不高。因此，对于城市规划和停车管理来说，在进行匹配机制研究时考虑私人车位供给者的返回特性和效益风险保障，对推进共享停车实际应用非常重要。
现有的共享停车研究集中在需求分析、定价和匹配三个方面。关于共享停车匹配的研究重点，已从前期的公共停车共享转向私人停车共享。目前，供给用户返回和请求用户到达的分布特征在匹配中未得到重视；作为匹配研究的基础和前提，准确分析预测供给用户的返回和请求用户的到达，对于匹配机制设计和匹配过程高效完成具有关键作用。此外，供给用户的效益保障在匹配中未得到明显体现；现有居住区私人停车位对外共享实施中，供给用户意愿不高是难点之一，现有相关匹配研究中未能重点考虑供给用户成本效益来提高和保障共享意愿，影响了共享停车匹配研究的应用价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
一方面，本发明提供一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，包括：
采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
优选的，基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征确定分界点，将整个共享被划分为两个阶段，共享阶段一和共享阶段二；供给用户提供的泊位在共享阶段一全程共享，请求用户的到达只发生在阶段一，供给用户的返回发生在两个阶段内，供给用户的返回发生在共享阶段一内时，可以分为两种类型：若供给用户在中午及以前返回，认为是返回短时停留类型，用户离开后共享重新开始，认为共享会持续到最后一个共享时段；若供给用户在中午以后返回，视为常规返回类型。
优选的，根据供给用户的返回需求和供给信息，进行分类和保障处理，包括：
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的短时返回停车情况，将其视为请求用户，为其优先分配短时停车泊位，收取较低的租金，并保证其请求接受率100％，假设短时停留返回的供给用户仅在共享阶段一进行共享；
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的常规返回情况，若用户返回泊位时存在请求停车，平台给予供给用户相应补偿，平台使用一定成本进行移车操作，否则直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二内返回，阶段一全程共享且阶段二部分共享，直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二结束后返回，阶段一和阶段二全程共享，直接返回泊位。
优选的，根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵，包括：
根据预约信息获取停车供给矩阵和停车请求矩阵；
定义共享中的价格参数，构建供给用户、请求用户和停车管理平台三方关系；
定义目标函数和约束条件；其中，约束条件包括：供求匹配约束，限制每个请求最多分给一个车位；供给匹配约束，每个共享时段内每个车位最多只能容纳一辆车；时间窗约束，保证接受的请求时间都发生在共享时段内，避免产生共享时段外超时；供给用户请求接受约束，保证由供给用户共享时段内短时停留返回转化的请求接受率为100％；决策变量约束，模型中涉及的决策变量均为二元变量，即其值只能为1或0。
优选的，匹配模型的评价指标体系包括：以泊位利用率作为第一个评价指标，以停车请求接受率为第二个评价指标，以平台纯利润为第三个评价指标，以供给用户效益为第四个评价指标。
优选的，以泊位利用率作为第一个评价指标，定义为停车请求总占用时间与泊位总供给时间；以停车请求接受率为第二个评价指标，定义为接受的请求总数与请求总数的比值；以平台纯利润为第三个评价指标，定义为向请求用户租售泊位获得的利润和向短时停留返回的供给用户租售泊位获得的利润总和，依次减去向供给用户租购泊位的成本总数、向共享时段内常规返回的供给用户赔偿总数和共享时段内常规返回的供给用户返回后需要进行移车的成本总数；以供给用户效益为第四个评价指标，定义为租售泊位得到租金与共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时获得的赔偿的总和，依次减去中途短时停留返回租用临时泊位的租金总数和共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时承担的时间成本总数。
第二方面，本发明提供一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配系统，包括：
采集模块，用于采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
定义模块，用于根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
细分模块，用于基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
构建模块，用于基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解模块，用于求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
匹配模块，用于基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
第三方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法。
第四方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如上所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法。
第五方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如上所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法的指令。
本发明有益效果：
1)从城市交通角度，共享停车盘活了现有停车资源，提高了泊位利用率，缓解了停车难的问题。依托互联网发展，应用电子停车平台，实现共享预约和供求匹配。考虑供给用户返回和请求用户到达的分布特征及供给用户的效益，不影响常规使用情况下，充分利用闲置停车资源，将泊位分配给公共停车请求，缓解了停车难的问题，减轻交通压力和环境污染；
2)从经济效益角度，共享停车可以使空置停车位产生可观的经济效益，参与的各方均能受益。泊位供给方可以通过共享停车位获得额外收入，共享停车平台运营方可以通过收取服务管理费获得差价利润，停车请求方可以通过共享平台预定泊位，出行中高效便捷停车，缩短了停车巡航时间，使出行更加方便；
3)从交通规划角度，共享停车为城市中心停车难问题提供了新的解决思路和方法。在共享停车模式下，居住区泊位的利用效率得到提高，停车资源需求总量就会下降。在规划层面，共享停车可以减少基础停车设施的建设量，节约宝贵的土地资源和建设资金。
本发明附加方面的优点，将在下述的描述部分中更加明显的给出，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法设计方案流程图。
图2为本发明实施例所述的供给用户细分及保障处理流程图。
图3为本发明实施例所述的考虑用户特征的私人共享停车匹配模型构建流程图。
图4为本发明实施例所述的不同供求关系下的平台纯利润和供给用户效益变化图。
图5为本发明实施例所述的不同供求关系下的泊位利用率和停车请求接受率变化图。
图6为本发明实施例所述的求解双目标优化的NSGA-II算法流程图。
图7为本发明实施例所述的不同供求关系下平台纯利润和供给用户效益双目标优化的最优价格参数组合分布图。
图8为本发明实施例所述的供给和请求的二维空间中泊位利用率等值线图。
具体实施方式
下面详细叙述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
为便于理解本发明，下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。
实施例1
本实施例1提供一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配系统，包括：
采集模块，用于采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
定义模块，用于根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
细分模块，用于基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
构建模块，用于基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解模块，用于求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
匹配模块，用于基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
本实施例1中，利用上述的系统，实现了考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，包括：
采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
具体的，基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征确定分界点，将整个共享被划分为两个阶段，共享阶段一和共享阶段二；供给用户提供的泊位在共享阶段一全程共享，请求用户的到达只发生在阶段一，供给用户的返回发生在两个阶段内，供给用户的返回发生在共享阶段一内时，可以分为两种类型：若供给用户在中午及以前返回，认为是返回短时停留类型，用户离开后共享重新开始，认为共享会持续到最后一个共享时段；若供给用户在中午以后返回，视为常规返回类型。
其中，根据供给用户的返回需求和供给信息，进行分类和保障处理，包括：
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的短时返回停车情况，将其视为请求用户，为其优先分配短时停车泊位，收取较低的租金，并保证其请求接受率100％，假设短时停留返回的供给用户仅在共享阶段一进行共享；
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的常规返回情况，若用户返回泊位时存在请求停车，平台给予供给用户相应补偿，平台使用一定成本进行移车操作，否则直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二内返回，阶段一全程共享且阶段二部分共享，直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二结束后返回，阶段一和阶段二全程共享，直接返回泊位。
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵，包括：
根据预约信息获取停车供给矩阵和停车请求矩阵；
定义共享中的价格参数，构建供给用户、请求用户和停车管理平台三方关系；
定义目标函数和约束条件；其中，约束条件包括：供求匹配约束，限制每个请求最多分给一个车位；供给匹配约束，每个共享时段内每个车位最多只能容纳一辆车；时间窗约束，保证接受的请求时间都发生在共享时段内，避免产生共享时段外超时；供给用户请求接受约束，保证由供给用户共享时段内短时停留返回转化的请求接受率为100％；决策变量约束，模型中涉及的决策变量均为二元变量，即其值只能为1或0。
其中，匹配模型的评价指标体系包括：以泊位利用率作为第一个评价指标，以停车请求接受率为第二个评价指标，以平台纯利润为第三个评价指标，以供给用户效益为第四个评价指标。
具体的，以泊位利用率作为第一个评价指标，定义为停车请求总占用时间与泊位总供给时间；以停车请求接受率为第二个评价指标，定义为接受的请求总数与请求总数的比值；以平台纯利润为第三个评价指标，定义为向请求用户租售泊位获得的利润和向短时停留返回的供给用户租售泊位获得的利润总和，依次减去向供给用户租购泊位的成本总数、向共享时段内常规返回的供给用户赔偿总数和共享时段内常规返回的供给用户返回后需要进行移车的成本总数；以供给用户效益为第四个评价指标，定义为租售泊位得到租金与共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时获得的赔偿的总和，依次减去中途短时停留返回租用临时泊位的租金总数和共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时承担的时间成本总数。
实施例2
本实施例2提出了一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方案，某个工作日内，泊位的供给用户存在“早出晚归”的潮汐特征，泊位的请求用户均在日间到达，考虑供给用户返回和请求用户到达的分布特征及供给用户的效益，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型。进一步分析了不同供求关系下泊位利用率、停车请求接受率和供给用户效益等指标变化，基于匹配结果探求最优的价格参数组合和合理的供求比例。
如图1所示，本实施例2提供的考虑用户特征的居住区共享停车匹配方案，具体包括以下步骤：
步骤100，基于移动互联的停车平台提前收集停车供给和请求信息。供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
步骤101，根据共享时段分别定义停车供给和请求矩阵。将整个共享划分为若干时段(例如，每个时段间隔为30分钟)，根据供给或请求在每个共享时段内的状态，分别定义停车供给和请求矩阵；
步骤102，基于用户特征细分供给用户的返回需求并进行保障处理。根据用户特征，即供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，将整个共享划分为两个阶段，包括共享阶段一和共享阶段二，进一步细分供给用户的返回需求并给予保障处理；
步骤103，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型。根据步骤101获得的供给和请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
步骤104，求解共享停车匹配模型，调整共享中的价格参数。求解匹配结果，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化，得到最优价格参数组合；
步骤105，探求合理的供求比例，得到共享停车匹配方案。基于匹配结果，根据目标函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
具体的，如图2所示，关于步骤102具体包括：基于用户特征细分供给用户的返回需求并进行保障处理，基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征确定分界点，将整个共享被划分为两个阶段，共享阶段一和共享阶段二；供给用户提供的泊位在共享阶段一全程共享，请求用户的到达只发生在阶段一，供给用户的返回发生在两个阶段内，供给用户的返回发生在共享阶段一内时，可以分为两种类型：若供给用户在中午及以前返回，认为是返回短时停留类型，假设平均停留时间为1h，用户离开后共享重新开始，认为共享会持续到最后一个共享时段；若供给用户在中午以后返回，视为常规返回类型；
根据供给用户的返回需求和供给信息，进行分类和保障处理:
(1)若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的短时返回停车情况，将其视为请求用户，为其优先分配短时停车泊位，收取较低的租金，并保证其请求接受率100％，假设短时停留返回的供给用户仅在共享阶段一进行共享；
(2)若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的常规返回情况，若用户返回泊位时存在请求停车，平台给予供给用户相应补偿，平台使用一定成本进行移车操作，否则直接返回泊位；
(3)若供给用户计划在共享阶段二内返回，阶段一全程共享且阶段二部分共享，直接返回泊位；
(4)若供给用户计划在共享阶段二结束后返回，阶段一和阶段二全程共享，直接返回泊位。
如图3所示，关于步骤103具体包括：
步骤300，根据预约信息获取停车供给和停车请求矩阵：
假设共享时段划分为K个间隔，前Kc个间隔为阶段一，后K-Kc个间隔为阶段二。对于供给方，引入一个二进制变量
Figure BDA0003798544730000131
当泊位n在时段k内可用时，
Figure BDA0003798544730000132
否则为0。得到停车请求矩阵，
Figure BDA0003798544730000133
接下来，引入三个二进制变量判断区分供给用户的返回：
(1)引入二进制变量bn判断供给用户是否在共享阶段一返回，若存在，bn＝1，否则，bn＝0；
(2)引入二进制变量cn判断供给用户返回是否为短时停留返回，若是，cn＝1，否则，cn＝0；
(3)引入二进制变量wn判断供给用户正常返回时车位是否存在共享停车，若存在，wn＝1，否则，wn＝0。
对于请求方，假设M为整个共享时段内到达的公共停车请求总数，
Figure BDA0003798544730000141
和
Figure BDA0003798544730000142
分别为请求m到达和离开的时段。
Figure BDA0003798544730000143
请求的持续时间为
Figure BDA0003798544730000144
考虑供给用户短时停留返回，作为请求方匹配泊位，
Figure BDA0003798544730000145
和
Figure BDA0003798544730000146
分别为泊位n对应的供给用户产生的短时请求的到达和离开的时段，也是供给用户的返回和离开短时段。引入一个二进制变量
Figure BDA0003798544730000147
当请求m持续时间包含时段k时，
Figure BDA0003798544730000148
否则为0。得到停车请求矩阵，
Figure BDA0003798544730000149
m＝1，2，…M+N，k＝1，2，…K。
每个泊位在共享全程中可以由不同的请求占用，在这种情况下，需要引入一个二进制决策变量xnm，如果请求m被泊位n接受，视为匹配成功，xnm＝1，否则为0。然后，有匹配结果矩阵XN×(M+N)＝[xnm]，n＝1，2，…N，m＝1，2，…M+N。根据停车请求矩阵DM×K和匹配结果矩阵XN×M，定义停车泊位占用矩阵
Figure BDA00037985447300001410
具体元素关系如下：
Figure BDA00037985447300001411
步骤301，定义共享中的价格参数，构建供给用户、请求用户和停车管理平台三方关系：让pso和psp分别表示向短时请求的供给用户和普通公众请求用户租售车的单位销售价格，pb表示单位租用价格(供给用户单位共享时段的泊位租售价格)，pp表示供给用户返回后的泊位存在停车的单位赔偿价格，pm表示供给用户返回后的泊位存在停车的进行移车的单位成本，pt表示供给用户返回后的泊位存在停车等待移车的时间成本。
步骤302，定义目标函数和约束条件：
目标：最大化泊位利用率
Figure BDA0003798544730000151
式中，
Figure BDA0003798544730000152
表示停车请求占用总时间，
Figure BDA0003798544730000153
表示泊位总供给时间。
约束1：供求匹配约束，限制每个请求最多分给一个车位。
Figure BDA0003798544730000154
约束2：供给匹配约束，每个共享时段内每个车位最多只能容纳一辆车。
Figure BDA0003798544730000155
约束3：时间窗约束，保证接受的请求时间都发生在共享时段内，避免产生共享时段外超时。
qnm·xnm＝0，n＝1，2，3，…N，m＝1，2，3…，M
其中，二元变量qnm，在请求m到达时段，若请求m的停车持续时间在整个共享时段内，qnm＝0，否则为1。
约束4：供给用户请求接受约束，保证由供给用户共享时段内短时停留返回转化的请求接受率为100％。
Figure BDA0003798544730000156
约束5：决策变量约束，模型中涉及的决策变量均为二元变量，即其值只能为1或0。
xnm∈{0，1}，n＝1，2，3，…N，m＝1，2，3…，M
关于步骤104，匹配模型的评价指标体系如下：
以泊位利用率作为第一个评价指标，定义为停车请求总占用时间与泊位总供给时间，具体数学表达式如下：
Figure BDA0003798544730000161
以停车请求接受率为第二个评价指标，定义为接受的请求总数与请求总数的比值，具体数学表达式如下：
Figure BDA0003798544730000162
以平台纯利润为第三个评价指标，定义为向请求用户租售泊位获得的利润和向短时停留返回的供给用户租售泊位获得的利润总和，依次减去向供给用户租购泊位的成本总数、向共享时段内常规返回的供给用户赔偿总数和共享时段内常规返回的供给用户返回后需要进行移车的成本总数，具体数学表达式如下：
Figure BDA0003798544730000163
以供给用户效益为第四个评价指标，定义为租售泊位得到租金与共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时获得的赔偿的总和，依次减去中途短时停留返回租用临时泊位的租金总数和共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时承担的时间成本总数，具体数学表达式如下：
Figure BDA0003798544730000164
实施例3
本实施例3中，以一个数值实验为例对考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方案作进一步的说明：
假设共享发生在某个工作日的9:30AM-9:30PM，持续时间为12h，以0.5h为间隔，共享时段总数K＝24，假设供给用户返回高峰在5：30PM附近，请求用户到达高峰在5:30PM之前，故以5:30PM为两个共享阶段的分界点；假设运营平台从供给者手中租购的泊位总数N＝100，所有泊位均为阶段一全程共享，供给用户的返回发生在两个阶段内；为了进行敏感性分析，停车请求的数量M从0到1000连续变化，请求用户的到达只发生在阶段一；假设供给用户的返回和请求用户的到达均服从高斯混合分布，请求的停车时间服从负指数分布，平均停车时间为3小时；假设
车位的单位时段内销售价格为pso＝5和psp＝8，单位时段内租用价格pb＝4，单位车辆赔偿价格pp＝10，移车操作的单位车辆成本pm＝4，单位返回车辆的时间成本pt＝6，惩罚系数μ＝0。
为探究在不同供求关系下各评价指标的变化情况，进行了固定供给下各评价指标随停车请求数增加的交叉对比分析，绘制如图4和图5所示。
为探究本发明匹配方案中不同供求关系下的最优价格参数组合，构建了平台纯利润和供给用户效益双目标优化，使用快速非支配排序精英策略的遗传算法(NSGA-II)进行求解，求解算法流程图和求解结果如图6和图7所示。
为探究本发明匹配方案中合理的供求比例，绘制了供给和请求的二维空间下泊位利用率等值线图，如图8所示。图8中标注了两条供求比例线：
1)一定供给下的最佳请求线：给定的泊位供给数下，泊位利用率随着停车请求数的增加而增加，为确定供给与请求的合理比例，在图中标注了一定供给下的最佳请求线，该线的斜率即为供求比例N/M。该供求比例显示了一定区域内可租用共享泊位数固定时，为完成高效匹配并保障泊位利用率和平台纯利润最大，运营管理平台应接受的停车请求数。
2)一定请求下的最佳供给线：在给定的停车请求数下，泊位利用率随着泊位供给数的增加而降低，为了确定合理的请求和供给比例，在图中标注了一定请求下的最佳供给线，该线的斜率的倒数即为供求比例N/M。该比例线显示了在给定或预测的停车请求数量下，为保障匹配高效完成，保障泊位利用率和平台纯利润最大，平台运营商应该租用的停车泊位数量。
实施例4
本发明实施例4提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，该方法包括：
采集停车供给信息和停车请求信息；停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
实施例5
本发明实施例5提供一种计算机程序(产品)，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，该方法包括：
采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
实施例6
本发明实施例6提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法的指令，该方法包括：
采集停车供给信息和停车请求信息；停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，包括：
采集停车供给信息和停车请求信息，停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
2.根据权利要求1所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征确定分界点，将整个共享被划分为两个阶段，共享阶段一和共享阶段二；供给用户提供的泊位在共享阶段一全程共享，请求用户的到达只发生在阶段一，供给用户的返回发生在两个阶段内，供给用户的返回发生在共享阶段一内时，可以分为两种类型：若供给用户在中午及以前返回，认为是返回短时停留类型，用户离开后共享重新开始，认为共享会持续到最后一个共享时段；若供给用户在中午以后返回，视为常规返回类型。
3.根据权利要求2所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，根据供给用户的返回需求和供给信息，进行分类和保障处理，包括：
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的短时返回停车情况，将其视为请求用户，为其优先分配短时停车泊位，收取较低的租金，并保证其请求接受率100％，假设短时停留返回的供给用户仅在共享阶段一进行共享；
若供给用户计划在共享阶段一内返回，针对供给用户的常规返回情况，若用户返回泊位时存在请求停车，平台给予供给用户相应补偿，平台使用一定成本进行移车操作，否则直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二内返回，阶段一全程共享且阶段二部分共享，直接返回泊位；
若供给用户计划在共享阶段二结束后返回，阶段一和阶段二全程共享，直接返回泊位。
4.根据权利要求2所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵，包括：
根据预约信息获取停车供给矩阵和停车请求矩阵；
定义共享中的价格参数，构建供给用户、请求用户和停车管理平台三方关系；
定义目标函数和约束条件；其中，约束条件包括：供求匹配约束，限制每个请求最多分给一个车位；供给匹配约束，每个共享时段内每个车位最多只能容纳一辆车；时间窗约束，保证接受的请求时间都发生在共享时段内，避免产生共享时段外超时；供给用户请求接受约束，保证由供给用户共享时段内短时停留返回转化的请求接受率为100％；决策变量约束，模型中涉及的决策变量均为二元变量，即其值只能为1或0。
5.根据权利要求4所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，匹配模型的评价指标体系包括：以泊位利用率作为第一个评价指标，以停车请求接受率为第二个评价指标，以平台纯利润为第三个评价指标，以供给用户效益为第四个评价指标。
6.根据权利要求5所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法，其特征在于，以泊位利用率作为第一个评价指标，定义为停车请求总占用时间与泊位总供给时间；以停车请求接受率为第二个评价指标，定义为接受的请求总数与请求总数的比值；以平台纯利润为第三个评价指标，定义为向请求用户租售泊位获得的利润和向短时停留返回的供给用户租售泊位获得的利润总和，依次减去向供给用户租购泊位的成本总数、向共享时段内常规返回的供给用户赔偿总数和共享时段内常规返回的供给用户返回后需要进行移车的成本总数；以供给用户效益为第四个评价指标，定义为租售泊位得到租金与共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时获得的赔偿的总和，依次减去中途短时停留返回租用临时泊位的租金总数和共享时段内常规返回时泊位存在共享停车时承担的时间成本总数。
7.一种考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集停车供给信息和停车请求信息；停车供给信息包括供给泊位可共享的开始和结束时间，停车请求信息包括请求的到达时刻和停车持续时间；
定义模块，用于根据停车供给信息和停车请求信息，分别定义停车供给矩阵和停车请求矩阵；
细分模块，用于基于供给用户的返回分布特征和请求用户的到达分布特征，细分供给用户的返回需求并进行保障处理；
构建模块，用于基于停车供给矩阵和停车请求矩阵，考虑供求匹配约束、时间窗约束和供给用户请求接受约束，以泊位利用率最大化为目标，构建基于二元整数规划的共享停车匹配模型；
求解模块，用于求解共享停车匹配模型，构造关于价格参数的平台纯利润和供给用户效益的双目标优化函数，调整共享中的价格参数得到最优价格参数组合；
匹配模块，用于基于最优价格参数组合，根据目标优化函数在供给和请求二维空间下的分布，获得合理供求比例，最终得到共享停车匹配方案。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-6任一项所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法的指令。
CN202210976282.3A 2022-08-15 2022-08-15 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统 Pending CN115345702A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210976282.3A CN115345702A (zh) 2022-08-15 2022-08-15 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210976282.3A CN115345702A (zh) 2022-08-15 2022-08-15 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115345702A true CN115345702A (zh) 2022-11-15

Family

ID=83952044

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210976282.3A Pending CN115345702A (zh) 2022-08-15 2022-08-15 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115345702A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116030659A (zh) * 2023-03-30 2023-04-28 深圳市亲邻科技有限公司 私家车位共享方法、装置、介质及共享管理服务器

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116030659A (zh) * 2023-03-30 2023-04-28 深圳市亲邻科技有限公司 私家车位共享方法、装置、介质及共享管理服务器

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hua et al. Joint infrastructure planning and fleet management for one-way electric car sharing under time-varying uncertain demand
CN111967627B (zh) 一种共享停车位预定和分配系统及方法
Robu et al. An online mechanism for multi-unit demand and its application to plug-in hybrid electric vehicle charging
CN111080116B (zh) 一种共享单车和公共自行车的协同调度方法
Shao et al. Parking reservation disturbances
CN109191694A (zh) 一种电动汽车快充站充电分段计费方法及装置
CN112488400B (zh) 基于区块链技术与出行计划共享的交通出行行为调控方法
Muñoz et al. A decentralized, non-iterative smart protocol for workplace charging of battery electric vehicles
CN107832972A (zh) 基于拍卖机制的网约车辆资源分配及定价方法
CN115345702A (zh) 考虑用户特征的居住区私人共享停车匹配方法及系统
CN111881939A (zh) 一种基于聚类算法的共享单车停车区布设方法
Bi et al. Capturing the characteristics of car-sharing users: Data-driven analysis and prediction based on classification
CN108564810B (zh) 一种车位共享系统及其方法
CN111861527A (zh) 一种电动汽车充电站的确定方法、装置及存储介质
Xie et al. A Rolling-Horizon Framework for Managing Shared Parking and Electric Vehicle Charging
CN113642761A (zh) Robotaxi自动驾驶共享网约车资源分配方法
Nakayama et al. Simulation Analysis for the Management of an Electric Vehicle–Sharing System: Case of the Kyoto Public-Car System
Gui et al. Empirical study on the application of activity-based cost model in marine third-party logistics cost management
CN110175718A (zh) 一种泊位分配方法及终端设备
CN108564189B (zh) 基于拍卖机制的网约车实时服务车辆资源分配和定价方法
Rizvi et al. ASAP: An agent-assisted smart auction-based parking system in Internet of Things
Shi et al. An auction based task dispatching and pricing mechanism in bike-sharing
Zhang et al. How does bilateral preference affect shared parking in sharing economy?
CN116757459B (zh) 用于自动驾驶出租车智慧调度方案及综合评价方法及系统
Liu et al. Research on Reservation Parking Lateness Based on Multi-stage Auction Strategy

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination