簡(jiǎn)述停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃改進(jìn)模型

胡冉 楊燦 程剛

摘 要 停車(chē)場(chǎng)的合理規(guī)劃是解決當(dāng)前“停車(chē)難”問(wèn)題的關(guān)鍵。選址以及規(guī)模的確定是停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃問(wèn)題的主要部分。本文以拉薩市神力時(shí)代商圈為例，先通過(guò)灰理想關(guān)聯(lián)熵法選出以三處居民區(qū)為依靠的最優(yōu)選址，最后為后期利用商業(yè)區(qū)和居住區(qū)之間錯(cuò)峰停車(chē)需求特性，建立多目標(biāo)函數(shù)，利用多目標(biāo)粒子群算法得到帕累托最優(yōu)值，為確定各停車(chē)的規(guī)模提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞 停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃;灰理想關(guān)聯(lián)熵

引言

5G技術(shù)的高速發(fā)展，為人們的生活出行帶來(lái)了極大的便利，快速信息共享也讓停車(chē)場(chǎng)泊位的利用率得到了一定的提升，但是停車(chē)難仍是現(xiàn)代交通的一大難題，究其本源仍是停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃不當(dāng)導(dǎo)致的問(wèn)題。停車(chē)場(chǎng)規(guī)劃與周邊的用地性質(zhì)具有極大的關(guān)聯(lián)性。以毗鄰居住區(qū)的商業(yè)區(qū)為例，居住區(qū)與商業(yè)區(qū)的停車(chē)需求往往呈現(xiàn)出一定的互補(bǔ)性。我們?cè)谏钪谐３?huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的現(xiàn)象，即商業(yè)區(qū)的停車(chē)場(chǎng)總是車(chē)滿(mǎn)為患，而一些居民區(qū)的聽(tīng)停車(chē)場(chǎng)利用率卻極低，造成了大量停車(chē)資源的浪費(fèi)。

1模型簡(jiǎn)介

灰理想關(guān)聯(lián)熵法是基于信息熵的、結(jié)合灰關(guān)聯(lián)法和TOPSIS法的綜合評(píng)價(jià)法。其具體算法如下評(píng)價(jià)指標(biāo)可得到化矩陣 ，第項(xiàng)指標(biāo)的熵值的計(jì)算公式為：

最終通過(guò)的數(shù)值大小確定選址的優(yōu)劣。

2案例分析

2.1 神力時(shí)代商圈簡(jiǎn)介

神力時(shí)代商圈位于拉薩市繁華的中心地段，總面積有27000平方米，是集餐飲、購(gòu)物、影院的于一體的大型商業(yè)圈，每天都吸引著上萬(wàn)名前來(lái)游玩和購(gòu)物的消費(fèi)者。許多游客不得已將車(chē)輛停在路邊或停至距離較遠(yuǎn)的居民小區(qū)，給當(dāng)?shù)氐慕煌◣?lái)了許多的不便。為了提高人們的出行效率，我們將利用基于灰理想加權(quán)的多目標(biāo)粒子群算法來(lái)解決當(dāng)前的交通壓力。

2.2 停車(chē)場(chǎng)選址分析

①與馬路的距離（A1）②建設(shè)費(fèi)用（A2）③停車(chē)費(fèi)用（A3）④周邊的交通狀況（A4）⑤地形條件（A5）

本次研究聘請(qǐng)的專(zhuān)家涵蓋了心理學(xué)、社會(huì)學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域，經(jīng)過(guò)實(shí)地調(diào)查后對(duì)三個(gè)備選地址進(jìn)行評(píng)價(jià)，在評(píng)價(jià)過(guò)程中我們采用1-10標(biāo)度標(biāo)準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)依據(jù)，數(shù)值越大，其所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)越優(yōu)。最終評(píng)分如表1所示：

3結(jié)束語(yǔ)

本文主要從停車(chē)場(chǎng)選址方面進(jìn)行了分析研究，以拉薩市神力時(shí)代商圈為例，利用灰理想關(guān)聯(lián)熵模型確認(rèn)了以各居民區(qū)為要依托三處停車(chē)場(chǎng)選址。此模型可以為后期建立泊位利用率最大、步建筑面積最小以及步行距離最短的多目標(biāo)模型利用多目標(biāo)粒子群算法求出各停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)需求提供了選擇依據(jù)，具有一定應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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