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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种面向停车换乘的Agent仿真方法。本发明首先将仿真系统中涉及的出行者Agent、路段Agent以及停车场Agent定义为三个对象，分别为Traveller、Link和Parkinglot，并对三者进行仿真系统的参数设定及系统初始化。然后生成出行者投入路网，进行停车场决策、普通节点决策等具体的出行者决策行为，完成具体仿真流程，得到仿真结果。为验证仿真系统对交通管理政策短期效果的评估作用，以苏州观前街商圈路网为实例进行仿真，分析公共交通票价、发车频率、出行时间不确定性、停车预约、停车费定价策略等因素对出行者方式选择和社会效益的影响，并用遗传算法对停车场泊位配置进行了优化。

主权项：1.一种面向停车换乘的Agent仿真方法，其特征在于该方法包括以下步骤：C1初始化C11初始化仿真环境初始化仿真步长step、迭代次数m、最大迭代次数M、OD矩阵、预约出行比例hbooking、通勤出行比例hcom和高收入出行者比例hhigh；C12初始化组合网络初始化起始节点集合SO、终止节点集合SD、停车场节点集合SP；利用组合网络的邻接矩阵，生成路段对象；初始化组合网络各路段的编号IDl、长度Lenl、类型Ml，根据路段类型设置与其对应的自由流速度；C13初始化停车场生成停车场对象ParkingLot，初始化其停车费率fp、预约费fb、最大泊位容量可预约泊位总数非预约泊位总数可预约泊位使用量和非预约泊位使用量C2生成出行者对象C21出行者生成根据OD矩阵随机生成出行者，即Traveller对象，设置其编号IDt、起点O、终点D、出发时刻Td；随机设置出行者的停车时长PT，根据设定的通勤比例hcom和高收入人群比例hhigh随机确定当前出行者的属性Fcommuter和Fhigh的值是否为true；C22预约停车属性确定根据设定的预约停车比例hbooking随机确定当前出行者是否预约停车，若为预约用户，则设置其属性Fbooking为true，并需要在出发前进行停车预约；出行者首先确定候选停车场，比较“自驾车出行”和“停车换乘出行”两种方式的广义成本或累积前景值，选择最优方式出行，并进行泊位预约；若预约停车失败，则该出行者转为非预约出行者，其Fbooking属性设置为false；非通勤出行者考虑行程时间、货币费用和舒适性损耗因素计算广义成本来进行预约停车场选择；通勤出行者考虑时间和货币费用两因素来计算综合累积前景值，以此进行预约停车场选择；C23将出行者加入集合将生成的出行者Traveller对象添加到出行者集合Stra中；C3出行者位置更新与路段流量更新C31出行者位置更新如果出行者尚未到达网络节点处，则需要根据其所在的路段类型沿着该路段前进一段距离d，d的计算公式如下：d＝minDnextNode,step*vt其中，step代表仿真步长；vt代表路段对应的行程速度；若当前路段类型为小汽车路段，需要更新出行者的小汽车出行里程Dcar＝Dcar+d；若为地铁或公交路段，则更新公共交通出行里程Dpublic＝Dpublic+d；若为步行路段，则更新步行里程Dwalk＝Dwalk+d；C32路段流量更新遍历集合Stra中的每个出行者，检查其当前所在路段Lcur，若Lcur为汽车路段，且出行者的FfirstLink属性为true，表示出行者第一次到达该路段，则更新该路段的流量ql＝ql+1；此外，如果出行者上一条路段Llast也为汽车路段，说明出行者已经离开上一条路段，则更新上一条路段流量ql＝ql-1；C4路网状态更新根据汽车网络层中各路段的交通量，更新路网中对应路段的行程速度vt和行程时间tt；C5出行者出行路径更新当出行者到达网络中的节点时，其需要根据交通状况动态更新出行路径，确定前往的下一个节点；C51停车场决策C511如果出行者选择“停车换乘”方案且到达换乘停车场，根据是否为预约停车以及有无空闲非预约泊位，可以分为三种情况：C5111预约出行；由于在出发进行停车预约时已经保留泊位，预约出行者到达停车场可以直接停车，并将该车辆加入停车场的预约停车队列Qb；如果出行者是此次出行中第一次到达停车场，则同时更新第一次到达停车场时刻Tfp；随后确定通过公共交通前往目的地的最优路径，更新出行者相关属性，包括停车时刻Tp、停车标签Fpark、刚路过的节点Nlast、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode；最后，前往下一个节点；C5112非预约出行且停车场有空闲的非预约泊位；出行者直接完成停车，该停车场将出行者车辆加入非预约停车队列Qub，已占用的非预约泊位数如果出行者是此次出行中第一次到达停车场，则同时更新第一次到达停车场时刻Tfp；随后确定通过公共交通前往目的地的最优路径，更新出行者相关属性，包括停车时刻Tp、停车标签Fpark、刚路过的节点Nlast、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode；最后，出行者前往下一个节点；C5113非预约出行且停车场没有空闲的非预约泊位；将该停车场加入该出行者的访问过的停车场队列Pvisited中，如果这是此次出行中出行者第一次到达停车场，则同时更新第一次到达停车场时刻Tfp；出行者重新进行方案比选，确定目标停车场合出行路径，更新相关属性，包括刚路过的节点Nlast、下一个节点Nnext、目标停车场Ptarget、到下一个节点的距离DnextNode；最后，出行者前往下一个节点；C512如果出行者选择“纯自驾车”方案且到达目的地附近非停车场，根据有无空闲非预约泊位和是否预约停车分为3种情况：C5121预约停车出行；由于预约时已经保留车位，因此出行者可以直接停车；将该出行者车辆加入停车场的预约停车列表Qb；如果这是此次出行中出行者第一次到达停车场，则设置出行者的第一次到达停车场时刻Tfp；搜索从停车场步行到目的地的最优路径，更新出行者相关属性：停车时刻Tp、停车标签Fpark、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode；C5122非预约出行且停车场有空闲非预约泊位；将该出行者车辆加入停车场的非预约停车列表Qub，已使用的非预约泊位如果这是此次出行中出行者第一次到达停车场，则设置出行者的第一次到达停车场时刻Tfp；搜索从停车场步行到目的地的最优路径，更新出行者相关属性：停车时刻Tp、停车标签Fpark、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode；C5123非预约出行且停车场没有空闲非预约泊位；出行者进入停车巡游状态，停车巡游并完成停车后，搜索从停车场步行到目的地的最优路径，更新出行者相关属性：停车时刻Tp、停车标签Fpark、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode；C52普通节点决策C521出行者在普通节点的决策分为以下3种情况：C5211如果出行者已经完成停车且到达目的地所在节点，则出行者此次出行结束，更新出行者相关属性：到达目的地时间Ta、出行结束标签Ffinish，并将该出行者添加到已结束出行的出行者集合Sfin中；C5212如果出行者已经完成停车且到达出行途中某节点，则搜索从当前节点到终点的最优路径，并更新出行者相关属性：下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode、刚刚访问的节点Nlast；C5213如果出行者尚未完成停车且到达某节点，则比较“纯自驾出行”和“停车换乘”两方案，通勤出行者依据累积前景理论进行方式决策，非通勤出行依据期望效用理论进行方式决策；确定最优路径后，更新出行者相关属性：停车换乘标签FPR、下一个节点Nnext、到下一个节点的距离DnextNode、刚刚访问的节点Nlast；C6停车场状态更新对于每个停车场，分别检查其普通停车队列和预约停车队列，如果车辆的停车时间已到，则将该车辆从停车队列剔除；判断公式如下：Tcur-Tp≥PT其中，Tcur指当前时间；对于每个停车场，检查其排队停车队列Qq，如果存在排队情况且停车场有空闲的非预约泊位，则将排队队列前面n辆车辆移出排队队列并加入非预约停车队列Qub；C7仿真终止条件判断，数据统计如果当前迭代次数没有达到最大迭代次数，则返回步骤C2；如果达到仿真终止条件，则停止仿真，并统计所有出行者的可利用信息。

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