基于Rolling-horizon算法的城市智慧停车研究

马 健,盛 魁

(亳州职业技术学院 信息工程系,安徽 亳州 236800)

0 引言

随着人们生活水平的提高,家庭拥有车辆越来越多。为进一步加强亳州城区内部的停车管理,将现有的公共资源进行整合,加强道路交通安全,能够更好地营造城市美好环境,打造文明城市。构建基于“互联网+”的城市智慧停车系统,可以协助政府对停车服务以及乱停乱放等行为的管理,实现了城市综合静态交通效益的最大化,与动态交通更好地协调发展。

1 城市智慧停车现状

目前,亳州随着人口的增加和城市的发展,城市在不断变大的同时人均生活水平不断提升,购买汽车的家庭越来越多,尤其是节假日期间,原有的城区道路和停车场地没有拓展,从而造成了城市道路拥挤和停车难现象。

2 智慧停车位供给分析

由于老城区存在车位少、改造难的特点,停车资源和车辆增长不匹配,无法满足目前停车位的供给。为了能够最大化地利用停车资源,本文构建了城市智慧停车管理系统,并融入交通管理体系,成了智慧城市管理的重要组成部分。

2.1 停车数据采集

在每个停车位都要安装车辆进出的数据采集器,通过车辆数据采集器可以采集车位是否被使用,同时需要采集车位编号、车位位置编号、车辆的车牌号等,每个停车场设置一个无线中继服务器,数据采集器通过无线网络传输将数据传送到无线中继服务器,再由无线中继服务器将采集到的数据通过网络传送到智慧停车管理系统的后台,利用大数据分析技术对采集到的数据进行实时分析和处理[1]。

2.2 停车综合管理

停车综合管理主要负责对整个停车和查询进行管理,要实时采集停车信息、停车空位信息、车辆信息,同时要对数据采集的硬件设备进行管理。通过车位数据采集器采集到的数据经过网络传送到停车综合管理系统,系统利用平台可以将分析处理的数据通过手机客户端发送给客户,尤其是在老城区和繁华地段,需要精准预报车位的空闲数量,并能够及时被用户查询。

2.3 管理员手持终端系统

停车场需要配置管理人员和流动巡查人员,负责停车业务的检查和管理工作,尤其是在大型停车场,车辆进出较多,容易出现数据采集不及时、数据混乱、数据分析错误等问题,管理员和巡查员可以通过手持终端系统对相关车辆进行监控取证,解决车辆进出以及缴费打印中存在的问题。同时,管理员的手持终端可以对违规车辆进行拍照,相关数据上传到综合管理系统平台,方便后期对相关车辆进行跟踪和取证。

2.4 智能停车场管理

智慧城市的发展主要体现在一个城市的信息化发展程度上。5G的到来,加快了城市的信息化建设步伐。智能停车场利用综合管理平台对所有停车位进行数据采集和监控管理,方便交通管理部门对车辆和道路的管控,提高了车辆停放效率,降低了管理成本,同时也方便了市民的出行[2]。智能停车管理系统主要由以下几个模块组成。

2.4.1 智能停车场管理

现有停车场的每个停车位安装数据采集器,将采集到的数据利用无线网络发送到无线中继器,并将数据通过互联网发送到综合管理系统平台,对所有停车场及停车位进行统一管理。智能停车管理员可以利用这些基础设施对停车场进出口的道闸系统、停车场内的道路、停车场内的车位、停车场内的车辆跟踪、停车场内车位识别、停车场车位的数据采集和网络连接等进行管理。

2.4.2 停车场基础数据管理

停车场基础数据是停车系统的主要组成部分,是停车场运营的基础。停车场管理员需要对停车场进行区域划分,对停车场内的停车位进行编号,规划停车场内的进出路线和道路规划,对停车场合理安装监控设备,并将停车位及停车场监控进行联网接入智慧停车管理平台。

2.4.3 停车位占用状态监控

采用物联网技术对停车位进行实时监控,车辆进入停车位,停车场内显示该车位已经被占用,车辆离开显示该车位空闲,同时数据要实时传送到智慧停车管理系统,系统对该车位进行管理[3]。停车位状态监控数据可以形成地图形式,利用智慧停车管理系统和综合管理系统可以将数据发送给客户,以便客户可以精准地找到停车位。同时,停车位监控也可以在车辆之间发生碰撞产生矛盾时提供数据支持。

2.5 智慧停车数据库建设

数据是整个系统的核心,也是最基础的数据。智慧停车系统将亳州市所有停车场和路边停车位的数据资源进行整合,建立完整的数据库系统势在必行。根据系统设计需求,将路边停车、路边单位停车场和开放停车场资源进行数据库设计,并对智慧停车管理系统、综合管理系统平台、管理员手持终端、停车服务等多个平台进行访问和对接。多个平台之间的数据存在数据接口,要保证能够相互访问,打造一个综合的智慧停车数据库管理系统。

2.6 公共服务

在城市的主干道和停车场附近要设置能够实时指示停车场和空余停车位状态的指示牌,能够引导车辆自主停车。同时,车主也可以通过下载的App查询附近停车场和空余停车位,提醒相关的停车服务及停车费用说明等[4]。车主通过扫描微信,关注城市停车服务,及时获取政府和智慧停车管理公司发布的信息,可以获得更好的服务。

3 Rolling-horizon算法分析及解决供给问题

3.1 算法分析

Rolling-horizon算法可以对平台内数据运营周期内数据的变化进行滚动优化,保证了数据在随机出现过程中的正确性,预测控制有了预见性,滚动优化和反馈校正能够更好地适应车位供给系统。

Rolling-horizon算法利用滚动优化,可以根据决策期收集变化的数据,当决策期t=1,2,…,T时,数据监控平台就可以收集到某区域停车场的空余车位数量,同时根据历史数据对该时刻的停车数量进行均值判断,对未来停车数量进行预测评估,从而可以生成一组从决策期t到最后决策期T的车位评估方案,并对后期合理地使用车位的数量提供解决方案。Rolling-horizon是随着决策期往前滚动直到决策期结束[5]。采用Rolling-horizon方法,可以在线实时滚动信息,并且对实时的数据进行优化,数据采集之后,能够快速地对数据进行处理。

首先建立动态随机规划数学模型:假设t为决策期,C为平台管理的车位总数量;St为平台决策期内可使用车位的数量;dt,k表示为决策期t内随机需求k的数量;f(dt,k)为决策期t内需求k的未知分布函数;βt,k为决策期t内为满足需求k决策出的供给车位数量;车位实际供给数量xt,k(λt,k,βt,k)主要与随机变量dt,k有关。由于随机变量在车位的供需过程中起到至关重要的作用,而且在规划的数学模型中随机变量dt,k的分布函数f(dt,k)未知,为了解决随机变量问题,可以通过建立的平台C获取历史订单计算需求k的均值λt,k。在Rolling-horizon算法中,把需求k的均值λt,k近似为随机变量dt,k的期望。

(1)

相应的随机动态规划模型建立如下:

(2)

xt,k=min{dt,k,βt,k},1≤t≤T,1≤k≤Kt

(3)

(4)

对于约束公式(3),可以改写为xt,k=min{λt,k,βt,k}。根据λt,k是已知的条件,可以将原有的约束条件优化为公式(5)。

(5)

第t次滚动时,平台整个决策期t,1≤t≤T的收益可以重新表示为:

(6)

同时,在决策期t=1,2,…,T-1中可以判断当前停车位使用的情况,可以判断出t+1时期的空余停车位数量为:

(7)

为了保证收益的最大化,在对应的决策期t内,智慧停车平台根据车位的空余与实际使用情况,可建立最大化剩余运营时段{t,t+1,…,T}总收益的近似最优确定性模型如公式(8)所示。

(8)

t≤h≤T;

约束条件3:xh,k≤λh,k,t≤h≤T,1≤k≤Kh;

约束条件4:xh,k≤βh,k,t≤h≤T,1≤k≤Kh;

约束条件5:xh,k≥0,t≤h≤T,1≤k≤Kh。

3.2 实验仿真

为了对泊车系统进行仿真验证,本文通过调研收集了一些停车数据,并对收集的数据进行了预处理,去除了节假日停车的样本数据和超长时间占用车位的数据及20 min内免费停车的数据,2021年10月12日前10条数据如表1所示。

表1 停车运营部分数据

按照数据分析和预处理方法,保留了30天的工作日(周一到周五)样本,共计36 218条样本数据。将样本数据代入实验参数,具体实验参数设置如表2所示。

表2 实验参数设置

4 结语

本文针对亳州城市智慧停车动态车位供给问题进行了研究,提出了车位供给的设计模型,并采用Rolling-horizon算法对仿真数据在平台模型中进行预

测,可以有效地控制数据在动态变化过程中出现错误,为车位供给系统动态反馈信息提供了技术支持。同时,根据预约平台价格的调整,可以有效地解决高峰期车位空余数量,满足不同人群对车位的需求,从而解决了科学管理和解决停车难的问题。