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摘要： 随着我国城市化发展的不断加速，人们的物质生活水平得到了显著提升，城市中的汽车保有量逐 年上升，在方便人们出行的同时，也增大了城市道路交通的压力。本文提出了一种智慧停车空位引导服 务系统，它是基于改进蚁群算法的停车位路径规划设计，能够实现快速停车及空位引导的目的。系统利 用停车位和路径抽象形成有向节点图，通过随机信息素浓度分布，在原始蚁群算法的初始迭代过程中提 升路径选择概率，以及有效提升寻优指导，并导入人工蚂蚁的状态转移概率来提升算法的寻优能力与收 敛速度。该系统能够提高人们在繁华地区的停车效率， 减少排队停车的情况， 缓解城市道路的交通压力， 进而提高城市交通管理效益。
关键词： 智慧停车,空位引导,蚁群算法,停车效率,效益
Smart parking vacancy guidance service system research
Zhai Aimin
(Beijing Nanze Technology Co., Ltd., Beijing, 101499)
Abstract: With the acceleration of urbanization development in our country, people's material living standard has been improved significantly, and the total quantity of vehicles in cities has increased year by year. At the same time, it is convenient for people to travel, but also increasing the pressure on urban road traffic. This paper presents an intelligent parking space guidance service system, which is based on the improved ant colony algorithm of parking space path planning and design, and can achieve the purpose of quick parking and space guidance. The system abstracted parking Spaces and paths to form a directed node graph. Through random pheromone concentration distribution, the path selection probability was improved in the initial iteration process of the original ant colony algorithm, and the optimization guidance was effectively improved. The state transition probability of artificial ants was introduced to improve the optimization ability and convergence speed of the algorithm. The system can improve the parking efficiency of people in busy areas, reduce the situation of queuing for parking, relieve the traffic pressure on urban roads, and improve the efficiency of urban traffic management.
Key words: intelligent parking; empty lead; ant colony algorithm; parking efficiency; benefits
一、引言
智慧交通作为智慧城市建设中的核心环节之 一，是提高城市交通出行服务质量的重要手段。智 慧交通可以有效解决城市道路拥堵问题，降低汽车 尾气的排放量，减少对大自然的污染并提高交通运 输过程的安全性。随着城市中汽车数量的不断增加， 新增的城市停车设施无法满足汽车增长量的需求， 但同时，城市中出现了大量空置的停车场泊位。智 能停车空位引导服务系统可以高效地将大量空置的 停车场泊位信息输送至中心处理控制系统进行处理 计算，将信息处理结果利用移动终端通信设备传送 给有停车泊位需求的用户，高效解决用户停车困难、 城市道路拥堵等问题，加速城市的基础交通建设， 提高智慧城市的综合服务质量。
二、蚁群算法的介绍
蚁群算法属于种群的算法之一，是研究蚂蚁寻找食物行为的工具，因此取名为蚁群算法。蚂蚁在 外出寻找食物回来的途中会分泌信息素，进而形成 一条具有荷尔蒙激素的行走路线，当其中的某一只 蚂蚁发现这条路线上有蚂蚁可以移动的食物时，就 会对这条荷尔蒙路线进行激素的加固，当有别的物 体出现在其中两条路线时，这些蚂蚁会重新建立连 接这两条路线的信息荷尔蒙路线。
利用蚁群算法对智慧停车空位引导服务系统进 行研究与应用，能够提高停车场空车位泊位引导路 线规划的效率，以及提高城市中停车场空置车位泊 位的使用率，节省用户的停车时间，减少城市中的 交通道路拥堵情况 [1-3]。
三、智能停车引导服务系统
智能停车引导服务系统是基于物联网框架技术 设计的，该系统主要分为感知层、传输层、服务层 及应用层四个层级架构。
(一)智能停车引导服务系统设计要求
为了提高智能停车引导服务系统的可靠性与可 用性， 该系统需要具有安全性、稳定性、可维护性、 规范性、友好性、可行性及技术先进性等特质 [4-6]。 系统中的蚁群算法需要具有可行性、可靠性，才能 高效、便捷地为用户提供停车引导服务，加快智慧 城市交通基础建设步伐 [7]。
(二)基于物联网框架技术的蚁群算法优化
1. 蚁群算法
蚁群算法是通过研究与探索蚂蚁寻食过程提出 的一种经典路线规划算法，具有很好的鲁棒性、灵 活性及全局性。系统利用人工蚁群算法来描述和计 算目标点之间的路径最短距离，并迭代至人工蚂蚁 的当前节点与下一节点，利用转移概率公式进行计 算，转移概率公式如式(1)所示。
其中 Q 表达为信息素;
Lk表达为某一只蚂蚁走过路线的总距离。
通过上述模型进行智慧停车空位引导路线规 划 , 算法优化后如公式(7)所示。
然后开始建立停车场的最优车位模型图。
蚁群算法优化后，利用图 1 的流程步骤实现该 算法。
2. 停车场空位模型仿真
利用仿真软件对车辆停车泊位进行模拟仿真， 可以得出最优停车空位引导路线图，仿真中的每次 迭代最优路线方案、每次的时间消耗也会呈现下降 趋势，这说明蚁群算法在停车空位引导路线规划中 具有可行性与可靠性 [8-10]。
四、结语
本文主要对智慧停车空位引导服务系统中的蚁 群算法进行研究与分析，优化蚁群算法，利用停 车位和路径抽象形成有向节点图，通过随机信息素 浓度分布，在原始蚁群算法的初始迭代过程中提升路径选择概率，以及提升寻优指导，并导入人工蚂 蚁的状态转移概率来提升算法的寻优能力与收敛速 度，计算出最优的停车泊位行车路线。如此，既能 提高人们在繁华地区的停车效率，减少排队停车的 情况，又能降低城市道路的交通压力，助力智慧城 市交通系统建设，提升城市生活质量。
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