基於多智慧型體的停車系統仿真最佳化理論與實踐

內容簡介

　停車系統作為複雜系統對傳統建模和仿真方法提出了挑戰，因而呼喚新的建模和仿真方法出現。當前國內外的研究表明，已有的基於還原論的建模方法不能很好地刻畫複雜系統，或者說在研究複雜系統時是失效的。智慧型體（Agent）作為一些具有特別技能的、主動的軟體實體可以有效地模擬停車選擇等各種決策行為，採用Agent對個體之間以及個體與環境之間的互動進行建模，就能通過微觀模擬和巨觀統計方式對停車系統進行全景式觀測和分析。

　　《基於多智慧型體的停車系統仿真最佳化理論與實踐》是筆者在多年從事停車系統仿真最佳化研究的基礎上撰寫而成的，試圖基於Agent的建模與仿真提出通用的研究架構，系統地研究停車系統，拓展多智慧型體仿真在交通領域的套用範圍。

　　《基於多智慧型體的停車系統仿真最佳化理論與實踐》分為4章。首章為概述，第2章為面向停車預約策略的仿真最佳化，第3章為考慮電動汽車充電設施設定的停車系統仿真，第4章為面向停車換乘的多模式組合出行仿真。

圖書目錄

第1章概述

1．1 研究背景

1．2 仿真模擬基礎理論

1．2．1 智慧型體概述

1．2．2 多智慧型體系統概述

1．2．3 停車系統仿真概述

1．3 仿真架構組成要素

1．3．1 基礎數據層

1．3．2 組合網路層

1．3．3 實體層

1．3．4 決策層

1．3．5 輸出層

1．4 Agent仿真模擬規則

1．4．1 出行需求

1．4．2 信息感知

1．4．3 路徑規劃

1．4．4 特有的假設條件

1．5 Agcnt仿真實體設計

1．5．1 基本屬性設計

1．5．2 仿真關鍵技術設計

1．5．3 Agent個體參數初始化

1．5．4 生成出行者對象

1．5．5 Agent仿真數據更新

第2章面向停車預約策略的仿真最佳化

2．1 停車系統發展及現狀背景

2．2 停車預約系統潛在問題

2．2．1 車位數量設定

2．2．2 停車預約管理

2．2．3 預約費用

2．3 停車泊位預約系統Agent仿真設計

2．3．1 基本假設

2．3．2 基本屬性設計

2．3．3 仿真關鍵技術

2．3．4 用戶決策過程

2．3．5 仿真流程

2．3．6 仿真實例

2．4 基於遺傳算法的Agcnt泊位預約策略最佳化

2．4．1 問題闡述

2．4．2 參數敏感性分析

2．4．3 基於遺傳算法的仿真最佳化

2．4．4 單目標最佳化

2．4．5 雙目標最佳化

2．5 研究結論

……

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