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《先进的交通工具
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《先进的交通工具/2021年/文章
特殊的问题

在城市智能交通控制和管理

把这个特殊的问题

研究文章|开放获取

体积 2021年 |文章的ID 7457021 | https://doi.org/10.1155/2021/7457021

Navid Nadimi, Sanaz Afsharipoor Amir Mohammadian阿米里, ”停车需求与供给:文中针对方法在大学校园”,《先进的交通工具, 卷。2021年, 文章的ID7457021, 15 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/7457021

停车需求与供给:文中针对方法在大学校园

Navid Nadimi,1 Sanaz Afsharipoor,2 和 阿米尔Mohammadian Amiri3

1Shahid Bahonar表示大学工学院Pajoohesh平方。、科曼地毯、伊朗

2大学工程学院,Shahid Bahonar表示,科曼地毯,伊朗

3高速公路和交通工程博士学位,伊朗科技大学,德黑兰,伊朗

学术编辑器:史蒂文:简
收到了 2020年2月3日
修改后的 2020年10月19日
接受 2020年12月25日
发表 2021年1月19日

文摘

停车管理一直是一个主要关注大学和其他活动中心。如今,许多大学正在遭受缺乏校园停车容量。为了解决这个问题,有必要考虑停车场作业,关于intercampus用户的需求。这些用户有不同的年龄、身体特征、期望和行政职位之前应该考虑停车作业。这里,提出了一种新的方法来优化那些大学停车场管理人员(学术、行政),允许学生相比,公园内校园面积。为此,首先,使用特定的概率由每个小组确定停车场。对员工来说,这是基于他们的选择,揭示了使用停车场的相对频率。这个概率为学生可以使用模糊推理系统模型计算。开发模型,进行的一项调查中提取关于停车位分配学生的喜好,校园内的区域。之后,一个整数线性规划模型的目标函数最大化停车概率,考虑几个相关的约束。 The proposed model is applied to Shahid Bahonar University of Kerman (SBUK), Iran, as the case study. According to the results, it can be concluded that the proposed method can help to reduce wandering time of finding an appropriate parking space for both staff and students. In addition, the proposed application can help increase the satisfaction level of staff and students with regard to parking management.

1。介绍

最近,学生的数量以及客运汽车拥有量增加了前所未有的速度。这造成了严重的交通问题大学内外区域。一些大学正试图解决这些挑战采用运输计划,政策和实践(1]。同样,更有效的交通需求管理(TDM)采取的措施应该是大学为了解决,或至少限制,这种类型的交通问题。缺少一个像样的TDM程序可以施加不必要的搜索时间,交通拥堵、安全问题,在行人流量中断,噪音和空气污染,燃料浪费,令人不安的可访问性,和其他人2,3]。

停车管理被认为是最有效的方法之一,TDM (4),它可以提供合适的访问校园设施(3]。停车管理有助于大学更好地使用现有的停车容量采用更有条理和复杂的策略。这种方法已被证明有积极影响,如减少对停车位的需求,社会公平,提高服务效率和质量,节省成本(5- - - - - -7]。

智能停车系统(入侵),作为智能交通系统的子类别(同期)和先进的交通管理系统(atm),可以有效地管理和分配在校园地区停车场。IPS可以帮助大学指定的停车场以最佳的方式,从而减少外部性,如交通拥堵,搜索时间和不便8]。

不同的研究已经完成停车管理大学大部分都集中在停车定价及其影响模式选择的学生。停车定价是一个有益的策略每次停车的需求大于供给。它可以将旅客从客车可持续交通模式(9- - - - - -11]。

甜蜜和弗格森12)表示,旅游需求管理应该总是考虑在大学发展,因为两个主要原因。不仅是大学的主要来源之旅吸引而且他们也对社会有道德责任。大学区域内实现TDM,限制停车供给和提高停车收费一直是主要的对策(12]。Aoun et al。5)表示,传统的像学生停车收费的策略成功减少停车需求和交通拥堵在贝鲁特美国大学。他们调查了增加停车供给的影响,得出的结论是,旅行,乘用车将会增加,因此加剧了交通拥堵问题[5]。戴尔奥廖et al。13]试图提出一个方法来促进可持续机动性在大学校园通过实现停车政策。他们应用所述偏好和显示性偏好在西班牙坎塔布里亚大学的一项调查。使用组合logit模型,他们得出的结论是,停车定价不鼓励学生利用他们的轿车去大学,这有助于提高可持续交通模式(13]。Barata et al。2)评估在大学Coimbra的停车管理政策。该研究旨在提供一个适当的计划考虑使用停车位的需求的变化。此外,停车定价被发现是有用的在减少客车部署和覆盖停车场管理成本(2]。Bridgelall [14)评估停车供需的影响在北达科塔州立大学模式的选择。结果成功地提供一个低成本和有效的方法,可以确定不同的场景模式选择的变化停车供给和需求(14]。孟et al。15)在上海同济大学停车选择行为进行了研究。三个场景介绍了教授,工作人员和学生,包括露天、地下和校外停车场。结果表明,停车场因素包括价格、步行时间,免费的小时数在停车选择模型非常重要。此外,人口还会影响停车选择模型。结果显示,步行时间停车选择的被确认为最具影响力的因素(15]。Tezcan [16)评估停车定价模式选择行为的影响在Ayazaga伊斯坦布尔技术大学的校园。在这个研究中,所述偏好和显示性偏好为愿意支付通过提供不同的停车定价场景中提取出来的。结果显示一个重要从乘用车转向公共交通如果院士被收费停车场(16]。•et al。17)评估停车定价和公交票价的影响模式选择行为在加州大学伯克利分校。他们得出的结论是,停车定价和增加交通补贴可以有效的对策,使一个伟大的从驾驶轿车转向公共交通。此外,相比日常成本的变化,改变一群上班族的生活方式已被确定为一个更加有效的方式17]。

总的来说,回顾文献表明,大多数以前的研究,对停车管理大学,都集中在定价问题。他们评估定价细节及其对阻止学生使用轿车的影响和说服他们使用可持续交通系统。除此之外,各种团体与不同机构的排名,包括教授、雇员、和学生,是那些利用共享设施在大学校园。这些不同的团体有不同的期望,和不同的优先级必须考虑这些团体投入停车场。此外,在一天,停车需求可以是变量。另一方面,在大学里有有限的停车位。所有这些事实会影响停车分配策略和证明的需要一个框架优化停车场的分配在一个星期。

本文旨在提出一种新的高校停车场分配的优化方法。在这方面,本文的主要贡献在于它将增加我们的知识开发一个算法,可以用于一个智能网络系统将停车场分配给申请人在一个大学校园躲避。这个方法的主要假设是与员工,学生不允许组织内的公园)。然而,有足够的停车位,以适应一群学生大部分的时间间隔在一个星期。学生们必须支付收费停车场。该模型试图同时增加学生和员工的满意度。它还旨在减少时间寻找一个合适的停车。模型可以考虑不同群体的优先级(教授、雇员、博士生、理科硕士的学生,和B.Sc.学生),需求的变化(在一天不同的时间间隔),停车定价(学生)和频率停车供应停车分配在每一个时间间隔。最好的作者的知识,这种方法从来没有在以前的研究中使用。

这篇论文有6部分。在下一节中,独立开发的过程模型的一个解释。然后,案例研究将说明。优化结果和它的优点提出了一个工作日的案例研究。这是紧随其后的是讨论和结论。

2。方法

本研究旨在帮助开发一个基于web的应用程序,提高停车场分配给申请者大学以优化和实时的方式,考虑到每个组的优先级,限制停车场的容量、需求变化和停车定价等等。

停车分配是一个决策的过程,它可以通过科学方法如数学规划。数学规划是一种强大的方法来解决优化问题。有不同的数学规划方法,如线性规划(LP),动态规划(DP)、二元编程(BP),二次规划(QP),二次约束编程(QCP),数学程序具有互补约束(MPCCs)和整数线性规划(独立)。每个方法必须使用与一个特定的问题。

LP是其中一个最强大的和广泛使用的数学工具解决优化问题。LP是一种适当的方法来解决问题,处理资源分配和调度18,19]。LP的主要优势是它的简单性和鲁棒性。每个LP由决策变量、目标函数和约束条件。独立是一种LP的决策变量是整数相同数量的车辆分配给一个特定的停车场。这里,独立用于停车场分配给学生和员工。

独立是一个流行的解决优化问题的工具。以前,一些论文用独立解决其他问题与停车。例如,Abdelfatah和Taha试图找到最佳的角度和大小独立增加停车位的停车容量(20.]。Sentia et al。21)独立使用又找到的最优布局在购物中心停车场21]。在另一个研究中,莱文(22]独立使用车辆分配给不同的路线在道路网络中基于拥塞在每个路线,每辆车停车场保留。的目标是尽量减少旅行时间减少时间和车载网络的(22]。

在本研究使用独立的原因如下:(我)研究问题处理一个优化问题(2)约束条件和目标函数都是线性的(3)所有的变量都是限制为整数(iv)有一些选择停车场(v)独立工党是一个简单和容易理解的方法

在独立工党模型中,不同部门的目的是分配车辆,到特定的停车场在每个时间间隔;因此,决策变量Xijk。最大化的目标函数是在一个特定的停车场停车的重量。在一个特定的停车场停车的重量不同的群体在不同的时间间隔的概率是等于停车(Pijk)。独立工党的主要限制在每个时间间隔模型包含这些项目:(我)考虑每个停车场的能力(2)为员工提供停车位根据他们的选择(3)为员工提供足够的停车位的不同部门需要停车(iv)停车位致力于学生不应超过他们的需求(v)关于优先级分配停车位在学生根据他们的教育水平

独立开发模型,首先,在一个特定的停车场停车的概率必须确定(Pijk)。与学生相比,大学内部的工作人员允许公园(研究的主要假设)。因此,对于各个部门的员工,大学内部的停车显示性偏好是已知的。在每个停车场停车的概率在不同的时间间隔可以由数据收集人员和识别使用每个停车场的相对频率。然而,对于学生,他们的偏好必须提取一个问卷调查。社会经济特征的学生和停车规范可以有效的确定停车概率。这些特征包括停车场和部门之间的距离,教育程度、月收入、总小时每周在大学,每天的步行时间,和停车费用。

确定这些输入变量,在一个调查中,我们要求每一个学生,什么因素可以有效的选择大学停车场内。此外,我们已经要求他们把得分为每个变量的重要性,从0到100。然后,分析数据最重复变量得分最高的选择。理由使用这些变量计算停车在大学的概率如下:(我)店外的停车场停车成本非常重要,因为大学是免费的,而且经常运输设施的定价会影响他们使用的可能性。(2)月收入非常重要,因为越高收入越高机会有使用停车位与特定的指控。(3)大学内的停车位有特定的但是那些指控,这是外面都是免费的。停车场内的主要优点之一是他们距离部门。因此,停车场到目标越近,越有可能被选中。(iv)教育水平越高,更高的社会和制度的尊严。因此,他们倾向于使用停车场内的大学可以增加。(v)这些学生花更多的时间在大学里喜欢公园内的校园,因为安全原因。(vi)这些学生更频繁更容易公园散步在大学外,走到他们的部门。

在这里,Mamdani-type模糊推理系统(FIS)应用于确定Pijk为学生。Mamdani-type推理预计输出模糊集隶属度函数。在聚合过程中,每个输出变量的模糊集,需要去模糊化(؟؟؟)。

金融中间人是用来系统地描述人类知识和推断和做出正确的决定。此外,它试图实现一个特定的输出基于不精确的术语类似于人类的大脑功能。FIS的基本结构包括三个概念部分。第一部分涉及到规则,在一系列假设的订单的形式,提供输入和输出的组合。第二部分是一个数据库,定义了模糊规则中使用的隶属度函数。第三部分是机制,使用现有规则和事实进行推理过程来生成一个合理的输出23]。

因此,在目前的研究中,输入是停车场和部门之间的距离,教育程度、月收入、总小时每周在大学,每天的步行时间,和停车费用。所需的输出的概率是在一个特定的停车场停车。为输入指标被认为是高斯隶属度函数。高斯函数有一个特性,考虑目标函数的变化轻轻地,慢慢地为每个输入变量。输入变量的高斯隶属度函数是显示在图1。

(一)”n一个me=
(一)
(b)”n一个me=
(b)
(c)”n一个me=
(c)
(d)”n一个me=
(d)
(e)”n一个me=
(e)
(f)”n一个me=
(f)
图1
输入隶属函数建模使用模糊推理系统。

的会员等级隶属度函数量化模糊集合的一个元素。会员的值在0到1的范围。例如,在图1,有三个模糊集低,中,高的月收入变量。这个变量的变化范围是50到800。现在,对于每个值基于高斯隶属度函数在这个范围内,我们可以确定每组的成员值。例如,200属于低约50%,中型组约20%和高0%。

FIS规则解释之间的关系输入变量与输出变量的不同组合形式的语言变量。模糊规则形式的if - then语句。“如果”部分称为先行词和“然后”称为随之而来的一部分。在Mamdani模糊推理系统中,有两个操作,”和“(“最小值”)和”或“(“max”)。为了开发模糊规则,学生的态度在不同的停车场停车。为此,提供一份调查问卷和学生将接受采访。通过结合输入变量,可以获得不同的规则。

通过结合输入变量,取得了729条规则,但对缩写的目的,仅10规则是显示在表中1作为一个例子。
行 D,E,我,H,W,C 停车概率
1 低 低 低 低 低 低 高
2 低 低 低 低 媒介 低 高
3 低 低 低 低 媒介 媒介 高
4 低 低 低 低 媒介 高 高
5 低 低 低 媒介 媒介 低 高
6 低 低 低 媒介 媒介 媒介 高
7 低 低 低 媒介 媒介 高 高
8 低 低 低 媒介 媒介 低 媒介
9 低 低 低 媒介 媒介 低 高
10 低 低 低 高 媒介 高 高
D:停车场和部门之间的距离;E:教育水平;我:月收入或他们家人的钱;H:在大学每周总小时;W:每天步行时间;C:每小时停车成本。
表1
模糊规则来确定停车由学生的概率。

Pijk将决定每个学生从部门j公园在我的帮助下th停车场,FIS模型。它应该回想起计算Pijk对于员工,我们使用的相对频率每周在每个停车场停车。在指定的值右手边和其他系数,可以运行独立工党模型。

现在,独立模型的细节由决策变量、目标函数和约束被确定为表2。
独立的元素 细节 描述
决策变量 Xi, j, k 车辆分配的数量我th停车场从jth类别在kth时间间隔
目标函数 :概率的停车我th停车场,jth类别在kth时间间隔
1组约束 能力必须考虑每个停车场的车辆保持在一个特定的停车场从之前的时间间隔计算过程中还必须考虑
2组约束 每个停车场必须提供相关的每个部门的员工在不同的时间间隔
组约束3 总员工必须满足不同部门的需求
4组约束 每个部门的数量的停车位致力于学生在不同的时间间隔必须等于或小于申请人的部门
5组约束 停车位致力于每个部门必须分为学生根据他们的教育水平在每一个时间间隔
表2
独立停车场优化细节。

为了追求方法的步骤,给出了流程图如图2。


图2
研究流程图。

3所示。案例研究

本节讨论如何应用该模型Shahid Bahonar表示大学科曼地毯(SBUK)。SBUK是工程和科学研究机构和大学提供本科和研究生的研究在科曼地毯。大学是排名前十的大学和研究机构在伊朗,证实研究和教育的重要地位。SBUK占地面积500万平方米,使它在伊朗和该地区最大的大学之一,提供超过100种不同的专业学位。大学拥有约一万二千名学生和研究人员,六百教授,七百名员工和工人。每一天,特别是在高峰时间,前面的主要街道堵塞密度和面临的大学很难找到一个合适的和安全的停车空间。

SBUK停车管理,因为它的广泛性和大量的用户来说,是一个复杂的任务,需要的数学优化模型。模型必须考虑不同群体的优先级(教授、雇员、博士生、理科硕士的学生,和B.Sc.学生),需求的变化(在一天不同的时间间隔),停车定价(学生),停车供应和频率在每一个时间间隔。SBUK需要一个基于web的应用程序分配停车位在大学以最优和实时的方式不同。每个用户(员工和学生)都必须要求每天申请一个停车场。应该提到,甚至员工必须要求停车场。这有两个原因;首先,因为我们有分歧在不同的大学校园公园停车场和第二相关的事实,我们将仍然停车位学生在每一个时间间隔。

我们需要输入的数据提供的信息需求在一个星期和运行模式。然而,这使得那些工作人员和学生经常到大学校园。因此,我们可以提供选择注册要求停车一个星期或一个月甚至学期申请者。另一方面,对于那些减少大学校园,每日预订可以考虑。

然后,基于独立提出模型,停车场作业可以做到的。这可以帮助减少时间寻找一个合适的停车和增加客户满意度从停车管理。目前,与员工,学生不允许公园内的校园。然而,有足够的停车位,以适应一群学生大部分的时间间隔在一个星期。

独立的一般形式,提出了引入了在桌子上1;现在,本文试图运用SBUK模型。在大学有9个停车场作为显示在图3,所以我决策变量的变化从1到9。还包含每个停车场停车位如表所示3。


图3
在SBUK停车场。
停车场 停车的名字 停车场的能力
1 数学(Z1) 130年
2 工程(Z2) 80年
3 餐厅(Z3) 90年
4 医学科学(Z4) One hundred.
5 学生事务Z5) 15
6 兽医(Z6) 30.
7 艺术(Z7) 80年
8 农业(Z8) 40
9 经济学(Z9) 50
表3
每个停车场的能力。

工作日从周六到周三从7:30到下午。表4表明在一天的时间间隔。这些时间间隔根据倍选择SBUK课程开始和结束。大部分的大学生走向大学参加课程。研究生也有一些教室在第一年的教育。其他学生也经常去大学教授见面。他们必须设法设置时间满足教授每堂课之前或之后。
时间间隔 代码
7:30-9:30 1
9:30-11:30 2
11:30-13:30 3
上午由 4
15:30-17:30 5
表4
时间间隔在一周的工作日(k)。

因此,k决策变量的范围从1到5表的每一天4。

基于前面的解释,在独立工党有两种截然不同的组织。第一组包括不同部门的员工,第二个包含学生。SBUK,第一组由16细分,显示在表中5。目前,不同部门的员工倾向于公园停车场的车辆如表所示6。
类别(j) 部门
1 艺术和建筑部门(年代1)
2 数学与计算机科学系(年代2)
3 文学与人文部门(年代3)
4 法律和神学部门(年代4)
5 物理系(年代5)
6 科学系(年代6)
7 农业部门(年代7)
8 医学科学系(年代8)
9 兽医部门(年代9)
10 物理教育部门(年代10)
11 工程部(年代11)
12 管理和经济部门(年代12)
13 学生事务办公室(年代13)
14 中央图书馆(年代14)
15 教育和研究生(副年代15)
16 食堂(年代16)
表5
员工的分类(j)。
类别 部门 停车场
1 年代1 Z7
2 年代2 Z1,Z2
3 年代3 Z1,Z2
4 年代4 Z1
5 年代5 Z3
6 年代6 Z3
7 年代7 Z4,Z8
8 年代8 Z4
9 年代9 Z6
10 年代10 Z6
11 年代11 Z2,Z4
12 年代12 Z9
13 年代13 Z5
14 年代14 Z4,Z2,Z8
15 年代15 Z7
16 年代16 Z3
表6
方式的员工使用不同的停车场。

计算Pijk对于学生,一个FIS模型。输入变量及其变化范围如表7SBUK。所需的输出的概率是在一个特定的停车场停车。
变量 范围 单位
停车场和部门之间的距离(D) 30 - 780 计
教育水平(E) 1 - 11 年的研究
月收入或从家庭(他们收到的钱我) 50 - 800 美元
小时在大学周刊》(H) 2-60 小时
每日步行时间(W) 15-60 分钟
每小时停车成本(C) 3日- 15日 美分
表7
输入变量的变化范围与FIS模型。

现在,它可以宣布j在独立工党模型范围从1到988。在表5,j= 1,j= 16已经提出了员工。现在,j= 17j= 988,与学生,显示在表中8。这些类别得到基于教育水平的结合,月收入,小时在大学里一个星期,每天的步行时间。停车成本取决于入学时间。此外,停车场和部门之间的距离与指定停车位置。因此,这两个变量没有被认为是在学生团体的决心。
部门 社会经济因素 分歧 j
1 教育水平 学士。 17
收入 低
小时每周在大学 低
每天步行时间 低
1 教育水平 学士。 18
收入 低
小时每周在大学 低
每天步行时间 媒介
…
12 教育水平 博士学位。 988年
收入 高
小时每周在大学 高
每天步行时间 高
表8
学生团体SBUK停车作业(j)。

每个学生都属于一个特定的部门年代1来年代12和年代13来年代16不是学生的主要目的地。因此,在各式各样的学生表8,就年代1来年代12被认为是。

为了确定Pijk对于员工,由他们使用每个停车场的相对频率在一天是必要的。为了这个目的,收集了员工的显示性偏好SBUK。

现在表2可以改写所有细节SBUK如表9。
独立的元素 细节 描述
决策变量 Xi, j, k 车辆分配的数量我th停车场从jth类别在kth时间间隔
目标函数 :概率的停车我th停车场,jth类别在kth时间间隔
约束1 的能力Z1必须考虑;
表示车辆在百分比Z1从时间间隔x来y
约束2 - 9是一样的约束1但停车场2 9
约束10 Z1必须提供相关的人员(基于表吗6);一个j, k从类别是申请者的数量吗j在时间间隔k为Z1
约束11到18岁是一样的约束10但停车场2 9
约束19 停车位必须可供申请人的员工年代1在时间间隔k;
申请人总数来自哪里年代1在时间间隔k
约束20到34岁是一样的约束19但对于部门2到16
约束35 停车位数量的学生年代1在时间间隔k从这个部门必须小于申请人;
一个1,k是申请者的数量在时间间隔从部门1吗k
约束36 - 46是一样的约束35但对于部门2到12
约束47 停车位的学生年代1必须在每个时间间隔以这种方式划分:60%的博士生,30% M。Sc, 10%
约束48 58同约束47,但部门2到12
表9
独立的停车场优化。

与问卷调查的样本大小是由下列方程(24]: 在哪里n样本大小,学生人数,和员工进行数据收集,N人口规模,总员工数量,和学生在大学校园,Z置信水平为1.96 95%,p;问是被测量的质量特征。没有经验,价值在哪里p作为0.5和吗问= 1−p= 0.5;d是所需的精度水平,被认为是6.5%。

学生和员工的样本大小计算基于人口的12000名学生,1300名员工(学术、行政),误差为6.5%,和95%的置信水平。超过224名学生和194名员工必须评估根据提到的输入值。本文收集250名学生和200名员工的数据。

4所示。结果

在本部分中,首先,相关参数独立工党SBUK模型确定。然后,就要求在每个间隔一个星期,该模型解决了。基于员工的选择和学生的喜好,可以得出结论,旅游模式不同于在SBUK每天。因此,模型细节也必须是不同的每一天。同样的程序可以应用所有天。应该提到的需求可以改变每一天和每学期根据学生的课程安排。然而,本研究只考虑周六的过程在一个特定的学期,始于2019年9月和2020年1月结束。

这项调查是在两个月内完成2019年10月到11月。这是试图调查学生在不同的部门和不同的教育水平。已在随机选择的样本在每个部门。每周结束时,样本的频率根据它们的属性见表7被评估。然后,在下周,重点是调查学生根据这些属性较低频率完成数据库。

, , , , , , , ,和 车辆的百分比,在吗Z1来Z9从时间间隔x来y。员工根据收集到的数据通过野外观察和收集的数据对学生的问卷调查,这些参数的值在表10。
90年
表10
百分比的车辆仍在从一个间隔一个停车场到另一个。

此外,员工的频率,申请在每个停车场停车在不同的时间间隔,显示在表中11。基于野外观察的数据被收集。简洁的目的,只是这些频率的一部分。
Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9
年代1 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 10 k= 1 0 k= 1 0
k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 10 k= 2 0 k= 2 0
k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 10 k= 3 0 k= 3 0
k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 6 k= 4 0 k= 4 0
k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 8 k= 5 0 k= 5 0
年代2 k= 1 12 k= 1 4 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0
k= 2 12 k= 2 4 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0
k= 3 12 k= 3 4 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0
k= 4 9 k= 4 4 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0
k= 5 9 k= 5 2 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0
年代3 k= 1 8 k= 1 8 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0
k= 2 13 k= 2 8 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0
k= 3 13 k= 3 7 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0
k= 4 9 k= 4 5 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0
k= 5 8 k= 5 3 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0
年代4 k= 1 10 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0
k= 2 12 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0
k= 3 12 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0
k= 4 8 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0
k= 5 8 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0
…
年代16 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 2 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0 k= 1 0
k= 2 0 k= 2 0 k= 2 3 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0 k= 2 0
k= 3 0 k= 3 0 k= 3 3 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0 k= 3 0
k= 4 0 k= 4 0 k= 4 3 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0 k= 4 0
k= 5 0 k= 5 0 k= 5 3 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0 k= 5 0
表11
频率分布的员工在不同的停车场。

Pijk工作人员将通过计算决定基于表的相对频率11。Pijk对学生的帮助下将决定与学生表示在表相关的详细数据8和FIS模型。停车费用k= 1,k= 5是在桌子上12基于大学内的停车需求。
时间间隔 停车费用(美元)
1 15
2 12
3 8
4 5
5 3
表12
停车成本为每一个时间间隔。

部门和停车场之间的距离计算也为每一个学生。因此,所有表的输入变量7可以实现计算Pijk对学生的FIS模型。星期六分配学生和员工的需求表13。
部门 学生 工作人员 部门 学生 工作人员 部门 学生 工作人员
年代1 K= 1 103年 K= 1 10 年代2 K= 1 59 K= 1 16 年代3 K= 1 57 K= 1 16
K= 2 108年 K= 2 10 K= 2 51 K= 2 16 K= 2 60 K= 2 21
K= 3 68年 K= 3 10 K= 3 40 K= 3 16 K= 3 35 K= 3 20.
K= 4 49 K= 4 6 K= 4 30. K= 4 13 K= 4 30. K= 4 14
K= 5 40 K= 5 8 K= 5 30. K= 5 11 K= 5 30. K= 5 11
年代4 K= 1 62年 K= 1 10 年代5 K= 1 77年 K= 1 10 年代6 K= 1 67年 K= 1 15
K= 2 47 K= 2 12 K= 2 75年 K= 2 10 K= 2 57 K= 2 15
K= 3 30. K= 3 12 K= 3 40 K= 3 6 K= 3 40 K= 3 15
K= 4 30. K= 4 8 K= 4 30. K= 4 4 K= 4 40 K= 4 8
K= 5 30. K= 5 8 K= 5 30. K= 5 4 K= 5 30. K= 5 8
年代7 K= 1 80年 K= 1 18 年代8 K= 1 96年 K= 1 8 年代9 K= 1 89年 K= 1 4
K= 2 76年 K= 2 18 K= 2 63年 K= 2 10 K= 2 69年 K= 2 4
K= 3 50 K= 3 18 K= 3 40 K= 3 8 K= 3 40 K= 3 4
K= 4 40 K= 4 16 K= 4 30. K= 4 2 K= 4 30. K= 4 4
K= 5 30. K= 5 12 K= 5 30. K= 5 2 K= 5 30. K= 5 4
年代10 K= 1 62年 K= 1 5 年代11 K= 1 83年 K= 1 19 年代12 K= 1 63年 K= 1 10
K= 2 38 K= 2 3 K= 2 66年 K= 2 19 K= 2 46 K= 2 10
K= 3 30. K= 3 3 K= 3 40 K= 3 14 K= 3 40 K= 3 8
K= 4 30. K= 4 3 K= 4 40 K= 4 8 K= 4 30. K= 4 8
K= 5 30. K= 5 3 K= 5 20. K= 5 7 K= 5 20. K= 5 8
年代13 K= 1 - - - - - - K= 1 2 年代14 K= 1 - - - - - - K= 1 13 年代15 K= 1 - - - - - - K= 1 12
K= 2 - - - - - - K= 2 2 K= 2 - - - - - - K= 2 13 K= 2 - - - - - - K= 2 12
K= 3 - - - - - - K= 3 2 K= 3 - - - - - - K= 3 13 K= 3 - - - - - - K= 3 12
K= 4 - - - - - - K= 4 2 K= 4 - - - - - - K= 4 10 K= 4 - - - - - - K= 4 10
K= 5 - - - - - - K= 5 2 K= 5 - - - - - - K= 5 8 K= 5 - - - - - - K= 5 8
年代16 K= 1 - - - - - - K= 1 2
K= 2 - - - - - - K= 2 3
K= 3 - - - - - - K= 3 3
K= 4 - - - - - - K= 4 3
K= 5 - - - - - - K= 5 3
表13
停车需求星期六(教职员工和学生)。

独立工党结果将在每个停车场停车位分配给工作人员和学生星期六在表14。同样的程序将重复整个星期。
i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 我= 9
k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 2
j = 2 j = 2 j = 2 j = 2 j = 2 j = 3 j = 4 j = 3 j = 12
ans = 16 ans = 16 ans = 16 ans = 13 ans = 11 ans = 6 ans = 8 ans = 4 ans = 10
i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 我= 9
k = 2 k = 3 k = 3 k = 3 k = 1 k = 2 k = 4 k = 4 k = 3
j = 3 j = 3 j = 4 j = 15 j = 4 j = 4 j = 3 j = 4 j = 12
ans = 9 ans = 9 ans = 12 ans = 2 ans = 10 ans = 12 ans = 5 ans = 8 ans = 8
i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 i = 1 我= 2 我= 9
k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 4
j = 122 j = 151 j = 231 j = 246 j = 284 j = 312 j = 338 j = 3 j = 12
ans = 3 ans = 9 ans = 9 ans = 18 ans = 3 ans = 9 ans = 12 ans = 12 ans = 8
我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 9
k = 1 k = 2 k = 2 k = 3 k = 3 k = 4 k = 4 k = 4 k = 5
j = 11 j = 3 j = 11 j = 3 j = 11 j = 3 j = 11 j = 14 j = 12
ans = 19 ans = 12 ans = 19 ans = 11 ans = 14 ans = 9 ans = 8 ans = 2 ans = 8
我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 2 我= 9
k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5
j = 3 j = 11 j = 172 j = 203 j = 743 j = 851 j = 874 j = 894 j = 489
ans = 5 ans = 7 ans = 18 ans = 3 ans = 4 ans = 2 ans = 6 ans = 12 ans = 14
我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 9
k = 1 k = 1 k = 1 k = 1 k = 2 k = 2 k = 2 k = 3 k = 5
j = 5 j = 6 j = 16 j = 926 j = 5 j = 6 j = 16 j = 5 j = 608
ans = 10 ans = 15 ans = 2 ans = 1 ans = 10 ans = 15 ans = 3 ans = 6 ans = 3
我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 9
k = 3 k = 3 k = 4 k = 4 k = 4 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5
j = 6 j = 16 j = 5 j = 6 j = 16 j = 5 j = 6 j = 16 j = 630
ans = 15 ans = 3 ans = 4 ans = 8 ans = 3 ans = 4 ans = 8 ans = 3 ans = 9
我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 3 我= 4 我= 9
k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 5
j = 327 j = 365 j = 388 j = 415 j = 469 j = 955 j = 975 j = 7 j = 658
ans = 6 ans = 3 ans = 9 ans = 18 ans = 4 ans = 6 ans = 12 ans = 18 ans = 1
我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 9
k = 1 k = 1 k = 1 k = 1 k = 2 k = 2 k = 2 k = 3 k = 5
j = 8 j = 14 j = 599 j = 659 j = 7 j = 8 j = 14 j = 7 j = 909
ans = 8 ans = 3 ans = 2 ans = 2 ans = 18 ans = 10 ans = 3 ans = 18 ans = 2
我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 4
k = 3 k = 3 k = 4 k = 4 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5
j = 8 j = 14 j = 7 j = 8 j = 7 j = 8 j = 64 j = 84
ans = 8 ans = 3 ans = 14 ans = 2 ans = 10 ans = 2 ans = 11 ans = 11
我= 4 我= 4 我= 4 我= 4 我= 5 我= 5 我= 5 我= 5
k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 1 k = 2 k = 3
j = 651 j = 689 j = 718 j = 745 j = 13 j = 950 j = 13 j = 13
ans = 17 ans = 3 ans = 3 ans = 14 ans = 2 ans = 2 ans = 2 ans = 2
我= 5 我= 5 我= 5 我= 5 我= 5 我= 6 我= 6 我= 6
k = 4 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 1 k = 2
j = 13 j = 13 j = 446 j = 474 j = 502 j = 9 j = 10 j = 9
ans = 2 ans = 2 ans = 3 ans = 5 ans = 4 ans = 4 ans = 5 ans = 4
我= 6 我= 6 我= 6 我= 6 我= 6 我= 6 我= 6 我= 6
k = 2 k = 3 k = 3 k = 4 k = 4 k = 5 k = 5 k = 5
j = 10 j = 9 j = 10 j = 9 j = 10 j = 9 j = 10 j = 717
ans = 3 ans = 4 ans = 3 ans = 4 ans = 3 ans = 4 ans = 3 ans = 6
我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7
k = 1 k = 1 k = 2 k = 2 k = 3 k = 3 k = 4 k = 4
j = 1 j = 15 j = 1 j = 15 j = 1 j = 15 j = 1 j = 15
ans = 10 ans = 12 ans = 10 ans = 12 ans = 10 ans = 10 ans = 6 ans = 10
我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7 我= 7
k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5 k = 5
j = 1 j = 15 j = 41 j = 64 j = 97 j = 527 j = 550 j = 577
ans = 8 ans = 8 ans = 4 ans = 1 ans = 13 ans = 2 ans = 8 ans = 18
我= 8 我= 8 我= 8 我= 8 我= 8 我= 8 我= 8 我= 8
k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 4 k = 5 k = 5 k = 5
j = 14 j = 14 j = 14 j = 7 j = 14 j = 7 j = 14 j = 527
ans = 10 ans = 10 ans = 10 ans = 2 ans = 8 ans = 2 ans = 8 ans = 1
我= 8 我= 8 我= 8 我= 9 我= 9 我= 9 我= 9 我= 9
k = 5 k = 5 k = 5 k = 1 k = 1 k = 1 k = 1 k = 1
j = 549 j = 748 j = 792 j = 12 j = 629 j = 663 j = 950 j = 980
ans = 1 ans = 6 ans = 18 ans = 10 ans = 3 ans = 4 ans = 1 ans = 6
表14
优化结果星期六。

模型可以在不到3秒,运行,没有任何在这个模型计算复杂度。独立工党模型的优势之一是其简单性和运行时。

为了评估该方法的效率为停车场的赋值与当前状态,两个指标。第一个指标是流浪的时间找到合适的停车位,第二个是申请人从停车管理的满意度。

流浪的时间表示的时间找到可用的停车位进入停车场后,这次决定为前后两个时期使用提出了停车作业方案。为了这个目的,我们已经要求员工和学生关于他们花的时间寻找一个合适的停车位。对于员工,流浪的时间在使用这个应用程序的平均几乎是零。但是,对于学生,它是大于零的,因为一群他们必须设法找到一个停车位在大学校园之外,然后系统里面没有专门的停车位。

我们评估这些指标对20个员工和70名学生,已被随机选择。表15表明这两个指标的平均结果为学生和员工。满意度一直摆出一个序数变量与这些选项:非常低,低,中,高,非常高。
流浪的时间(分钟) 满意度
工作人员 B.Sc.学生 理科硕士学生 博士生 工作人员 B.Sc.学生 理科硕士学生 博士生
当前的状态 0.32 3.4 3.1 2.8 媒介 低 非常低的 非常低的
提出了方案 0 2.9 2.3 1.8 非常高的 媒介 媒介 高
平均差 0.32 (sig = 0.05) 0.5 (sig = 0.05) 0.8 (sig = 0.1) 1 (sig = 0.05) 1.8 (sig = 0.05) 0.7 (sig = 0.1) 2.1 (sig = 0.05) 3.2 (sig = 0.05)
表15
流浪的时间和学生和员工的满足感。

此外,一个t测试是用来比较的漫游时间和满意度。均值差异的时间和满意度展示在表15。满意,我们使用数字1到5,以反映非常高非常低的尺度。

5。讨论

基于表的结果15,它可以宣称,该模型可以是一个适当的框架SBUK停车管理。可以观察到表中14,可以容纳一些学生在大学不同的时间间隔。这个过程可以通过考虑制度有利于更好的利用停车场排名和期望。这将有助于减少流浪的时间寻找一个合适的停车,从停车管理的不满。简单地说,本文的主要目的是提出一个方法来将停车位分配给学生和老师在一所大学通过考虑机构的立场,教育水平、停车容量,以及其他注意事项。我们想使用当前的停车场容纳一群学生在大学校园。同时,我们没有打算提高客车的效用为学生吸引他们从可持续交通系统。本研究的总体目的是减少搜索时间在大学找到一个合适的停车。此外,它的目的是提高满意度从这个服务工作人员和学生。

在不久的将来,SBUK可以开发一个完整的基于web的应用程序基于本文提出的方法。在这个应用程序中,申请者必须登记他们的规格和要求特定的停车场。然后,收集所有停车请求特定的一天后,独立工党模型运行和作业将会宣布。

然而,拟议的停车分配模型是高度依赖于准确的信息不同的参数如表所示10来13。特别是作为学生,这是依赖于所述偏好数据的可靠性必须在现实世界中得到证实。然而,这个问题可以弥补直接通过运行系统和接收反馈后几个星期。通过这种方式,更加可靠和精确的数据可以实现不同的参数。然而,这种挑战不打扰独立工党的总体结构模型和提出了停车分配理念。

根据比较的结果与先前的研究,已审核的介绍,我们可以说明以下:(我)城市停车管理是一个重要的话题,我们需要涉及其在这一领域更多的效率。然而,在状态,需要更多的努力来促进这种系统从不同的方面和不同的场景。本文提出的方法可以是有益的一步。(2)大多数以前的研究,与大学停车管理,处理定价及其对阻止学生使用轿车的影响和鼓励他们使用可持续交通系统。大学里面有停车位在每个时间间隔可用于容纳学生的汽车。然而,有必要考虑优先级不同教育水平的学生在停车作业。然而,在我们的模型中,更少的关注一直致力于停车定价,提出了固定成本为每一个时间间隔。我们可以使用动态定价是建议学生在FIS的先前的研究模型。(3)本文提供了一个平台的智能停车诱导的大学。以前,一直致力于停车场指导少一个独特的组织的成员。例如,胫骨et al。25)研究动态信息化指导大城市停车。在他们的论文中,作者没有停车位分配给用户,只是试图提供信息可用的停车位,停车费用,和停车场的使用历史25]。本研究可以被认为是在智能停车诱导的范畴,它表明一个特定的停车场为每个申请人(如果可用)大学减少流浪的时间和交通堵塞和提高他们的满意度。(iv)对学生,对停车位的需求可能会在一些间隔大于供给。在当前的状态,那些要求更快的停车场有更多的优先级和应用程序把这个优先级将停车场。然而,这可能是这个应用程序的另一个限制,并进一步工作才能促进它。

最后,它可以宣称,尽管该方法已经申请了一个特定的案例研究(SBUK),它可用于其他组织。对于每一个组织,右手边和模型系数将在独立工党改变模型。此外,FIS的输入范围和规则可能会改变模型。

本文也有一些局限性,如考虑停车成本不变,无视取款停车要求,依靠所偏好的学生,考虑常数股票对于每一个教育水平,而不顾员工之间的差异,教授,和工人等。

未来的研究中,基于这些限制,可以使用动态定价。此外,自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)可以使用,而不是金融中间人,通过提供一个完整的数据库从学生的行为。更多的变化可以被认为是独立工党为了动态和实时模型。然而,有必要考虑平台,可为用户提供更新的信息。

6。结论

如今,世界各地的许多大学校园停车缺少能力。许多大学正在寻求解决方案,在校园地区停车和交通拥堵的困难。为了解决这个问题,有必要把几个考虑分配停车位intercampus用户,根据他们不同的特点。因此,本文试图开发一个基于web的应用程序提供一个过程SBUK停车管理。为了这个目的,一个独立的模型被用来优化停车场的作业。这个模型试图从不同部门确定车辆的数量,可以把车停放在停车场的不同在不同的时间间隔。独立工党模型的目标函数是增加停车在每个位置的概率。尽管有足够的空间来容纳一群学生在大学,他们目前不允许将他们的车在校园里面。因此,停车概率的确定员工根据自己的偏好,通过现场数据收集。之后,使用基于调查问卷收集的数据,FIS模型用于计算概率为学生停车。 The ILP constraints at each time interval relate to different factors such as the capacity of each parking lot, the preferences of staff to park in a specific parking lot, the fulfilment of all staff parking demands, the students’ demand for parking, and the education level of students. Comparing the results for a specific day of the week with the current status, it can be declared that the model can be effective for better exploitation of parking spaces inside the SBUK. In the proposed model, institutional rankings and priorities of different groups were considered, and it was tried to help drivers to park in the preferred parking lot. Using this approach, the wandering time to find an appropriate parking and dissatisfaction from parking management would be decreased.

数据可用性

支持本研究使用的数据可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

补充材料

附录I:问题员工。附录2:问题学生。(补充材料)

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