自动泊车策论服务系统设计

自动泊车策论服务系统设计摘要随着汽车产业及科技的高速发展，智能驾驶汽车成为了国内外公认的未来汽车重要发展方向之一。而在汽车智能化进程中，自动泊车是一项非常具有挑战性和实用性的技术。自动泊车系统可通过各类传感器获取车位相对汽车的距离，通过控制汽车前轮转角和瞬时速度控制车辆行驶。建立模型进行求解，对题中三个基本问题进行了全面综合的回答。在现有自行车租赁点信息中，首先根据车辆需求数据建立了车辆分配和调度模型，接着结合西安市的实际数据，采用一种改进的遗传模拟退火算法来求解公共自行车分配和调度问题。为了扩大自行车租赁规模，为广大市民提供便捷的租赁平台，在待选点中确定扩建租赁点数目和位置。本文构建分层评价体系，按人体行为、建设费用、运营协调三个准则量化评价指标，基于TOPSIS选址评价模型，建立指标评价体系进行分析确定网点的具体位置并分配车辆。最后，对第以上问题进一步研究，根据需求平衡确定车辆在限定时间内的调度方案，做到将自行车合理分配。通过实例对模型进行验证结果表明：以上模型能够有效解决城市公共自行车租赁点的布局问题，使公共自行车租赁系统更加有效地运行，达到资源最大化的利用以及最大限度的满足消费者需求的目的.关键字：交通系统，遗传退火算法，TOPSIS模型，优化目录一、问题重述......................................................................................................11.1问题背景.................................................................................................11.2目标任务.................................................................................................1二、问题假设........................................................................................................1三、符号说明........................................................................................................2四、模型建立与求解............................................................................................24.1问题一.....................................................................................................24.1.1车辆分配模型................................................错误!未定义书签。4.1.2.车辆调度模型...............................................................................24.1.3模型算法设计...............................................................................54.1.3.1遗传模拟退火算法的结构流程................................................54.1.3.2适应度函数...............................................................................54.1.3.3选择、交叉和变异操作...........................................................64.1.3.4模拟退火操作...........................................................................64.1.3.5模型计算....................................................................................74.2问题二......................................................................................................94.2.1三层评价体系建立——问题的简化...........................................94.2.2租赁点方案评价体系建立...........................................................94.2.3TOPSIS模型选址评价方案...................................................114.2.4模型求解....................................................................................134.3问题三.......................................................................错误!未定义书签。4.3.1车辆调度模型修正........................................错误!未定义书签。4.3.2模型求解.....................................................................................15五、模型的评价.....................................................................错误!未定义书签。参考文献..............................................................................................................16附录.........................................................................................错误!未定义书签。1.数据图表...................................................................错误!未定义书签。2.程序代码......................................................................错误!未定义书签。2.1个体适应度计算............................................................................182.2比例操作计算................................................................................182.3交叉变异........................................................................................181一、问题重述1.1问题背景随着经济的不断发展，我国各级城市的机动车保有量都进入了持续高速增长时期，交通拥堵问题、能源问题、环境问题日益突出，引起了政府以及百姓的极大关注。众所周知，建立快速、便捷的城市公共交通体系是解决这一问题的有效手段之一。然而，居民居住地和交通站点通常都有一段距离，这段不远的距离以及现实存在的公共交通拥挤现象则使居民乘坐公共交通的意愿降低。于是，自行车这种“绿色”交通工具重新得到人们的重视，公共自行车服务系统已被证明能够从一定程度上缓解这一现象。建立模型给出泊车策略，最终实现汽车自动、安全、快速的停车入库。1)建立模型，按照车辆与车位之间的距离把车辆位置进行分组，给出每一组对应的倒车理想起始点，a=400mm，b=8000mm，c=300mm。2）建立模型，给出由理想起始点到倒车入库的泊车策略，包括车速、前轮转角、后轮行驶距离。2三、符号说明表1符号说明符号意义符号意义Z时间成本（消耗时间）m运输车辆数目n租赁点数目jiu,二进制变量il租赁点i的需求量jia,租赁点i到j的最短距离jir,调度车服务完i后服务j时拥有自行车量iQ调运车所能调运的最大车辆数A待选租赁点数J效益指标四、模型建立与求解4.1车辆调度模型首先根据车辆需求数据建立了车辆分配和调度模型，接着结合西安市的实际数据，采用一种改进的遗传模拟退火算法来求解公共自行车分配和调度问题。考虑奇瑞汽车公司的QQ3，长3550mm，宽1495mm，轴距2340mm，前轮距1295mm，后轮距1260mm，目标车库为小型汽车库标准大小长6m，宽2.8m，车库周围情况如图。4.1.2.车辆调度模型本次调运系统有2辆调运车，每辆调运车拥有负荷数为50=q，当有租赁点3达到上下限时（小于20%或大于90%）,调运车从最近的停车站点出发，负责对各租赁点进行自行车的需求调度服务。完成调度服务后就近回到停车站点，各个租赁点之间的距离以及各自需求量已经确定（需求量见表4，各租赁点距离见图1）。设}3,2,1{nG=为所有租赁点的集合，n为租赁点数目(n=30)；}3,2,1{mV=，m为运输车辆的数目；C为固定时间成本，即每辆自行车装卸平均耗时，iQ为车辆的最大载重数（50=iQ）；如果车辆i被使用，则二进制变量01，否则为为iu。租赁点之前在服务租赁点需要请求的量为ilii,，即将服务的车辆j的当前拥有车辆数为ijr)≤≤1,≤≤1(njmi。对于两个不同的租赁点ijai来说，和j表示两者之间的最短距离。如果车辆k在服务i后再服务j，则01，否则为为kijx。4图1中租赁点位置在图中用带圆圈的数字所示，圆圈中数字代表租赁点序号。字代表路线长度（单位：米）。已知运输车速度为min/500,/30mhkm即，模型的目标函数即运输时间成本，运输时间成本（记为Z）的数学模型如下：∑∑∑∑11≠,1,15001minmkninijjkjiijkiixauCZ====+=（1）..tsmumii≤∑1=（2）图1各租赁点的位置及道路情况5}3,2,1{∈mk}3,2,1{∈,1∑∑1≠,1,nixmknjijkji===（3）∑∑1≠,1,}3,2,1{∈,1mknjiikjinjx===（4）}3,2,1{∈,≤≤0niQrljiji+（5）式（1）是目标函数，表示最小运输时间成本；式（2）规定了从调度车出发时车上的自行车数量不超过m；式（3）和（4）规定了每个租赁点都服务一次且只服务一次；式（5）规定了每次服务都能完成并且不超过车辆最大载车数。4.1.3模型算法设计在智能优化算法中，遗传算法（GeneticAlgorithm，简称GA）具有收敛速度快的优点，但是具有局部搜索能力较差并容易早熟收敛的致命弱点。相反，模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）能通过概率突跳方式避免陷入局部最小并最终趋于全局最优，但是收敛速度比较慢