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多策略智能停車位推薦算法研究及實現

2020-03-08 06:01:54史庭蔚吳逸釗吳劍鐘霍梅梅蔡建平
現代計算機 2020年36期
關鍵詞:一致性界面用戶

史庭蔚,吳逸釗,吳劍鐘,霍梅梅,蔡建平

(1.浙大城市學院計算機與計算科學學院,杭州310015;2.浙江金洲管道科技股份有限公司,湖州313000)

近年來,停車位的供應無法跟上汽車數量的增長,同時居民小區、辦公大樓等場所對停車位的需求時間段不同。在結合實際停車過程中涉及的多種情況后,運用AHP層次分析法和矩陣運算量化多策略,研究尋找周圍最合適車位的算法,引導用戶完成快捷停車,并通過小程序移動平臺實現該設計,在為用戶提供多種個性化停車方案的同時,也解決車位需求在時空上的差異,同時系統具備人性化界面和完善的服務體系。實踐測試表明:多策略智能停車位推薦算法對于車位有著大量缺口的城市內實現錯峰錯時停車,具有重要現實意義。

智能停車;多策略;AHP層次分析法;NoSQL;小程序開發

0 引言

在城市化推進的過程中,國內汽車保有量迅速增加,尤其是近幾年,有車家庭換購、增購汽車的需求上升,大量的汽車消費也給城市中停車位的供給帶來了極大壓力。同時,城市中車位難求以及停車位管理問題也長期存在。根據調查數據顯示,一線城市平均停車位缺口率達到了76.3%,同時停車場泊位空置率達到了44.6%,近半數停車位未得到合理利用[1]。實際場景中,城市停車存在明顯的潮汐效應,白天大量小區存在車位空閑,辦公場所的車位“一位難求”,但到了晚上卻呈現出相反的局面。盡管部分車位存在空閑,但因位置偏僻,不易尋找,使車主在前往過程中造成交通擁堵問題。要研究系統的初衷即考慮到小區停車位是一個待充分利用的市場,而錯峰錯時停車將有效緩解停車供需矛盾,將其在時間上的互補性發揮到最佳。為更好地滿足不同用戶的需求,本文將難以完全定量的多策略模型和AHP層次分析法相結合,同時利用矩陣運算具體量化,幫助用戶更好地尋找車位,并基于與移動端相結合的考慮,開發了一款停車位小程序系統。

1 研究現狀及應用

從廣義的車位共享機制來說,國內的理論體系和社會實際矛盾的解決正處在摸著石頭過河的階段,吉林大學的段滿珍等人探討了基于資源共享和有效利用的模型[2],沈陽航空航天大學的張譯戈等人以住宅區周邊為例對停車位共享模式可行性進行了研究分析[3],中國城市規劃設計研究院上海分院的鄒歆等人提出差別停車分區基礎上的停車收費標準調整建議[4]。但在車位共享的管理模式上,國內暫時缺乏符合我國國情和各城市綜合特點的通用模式。

國外在20世紀后期開始研究車位共停策略,美國城市土地研究所在其編制的《共享式車位網點》中確定了一套共享停車分析的研究路線,并提出了基于非壟斷行為的停車共享分析方法,西雅圖市議會第119221號決議通過了一項停車政策改革法案,其中重要的一條內容就是業主可以將自己的住宅停車位用于公共用途。Sarangi和Pati等人從誤差最小化的角度對自動泊車算法進行了優化[5],Ommeren等學者也對城市停車位供應和停車許可展開了研究[6]。

綜上,國內外學界對于智能化共享停車的研究和探討從未停止,相應的政策和法規也在逐步出臺,將AHP層次分析法和矩陣運算量化多策略來幫助用戶完成停車的研究較少,智能停車位總體的實踐仍在起步階段。

2 多策略模型的建立

2.1 符號說明

表1 變量表

2.2 模型建立

我們認為車主對車位的選擇是一個相對主觀的概念,但同時在車主主觀選擇的情況下仍然受到附近車位的距離、價格、停放能力、車位評價等方面的影響。因此要對多種策略的影響因素做準確評價時,我們不能僅僅從人的主觀感覺考慮,而要對每級指標的重要性做出判斷,并建立數學模型求解。我們將這四個主要影響因素作為準則層指標,如圖1所示。

(1)建立重要程度標度表

在兩個要素進行比較時要對它們之間的重要性進行量化,為此建立重要程度標度表,以便比較出它們的優劣及優劣程度。見2表。

表2 重要程度標度表

在每兩個等級之間有一個中間狀態,Xi比Xj可分別取值2,4,6,8,為前后兩級的折中態。

(2)構造判斷矩陣

從層次模型結構的第2層開始,對于從屬于上一層每個因素的同一層諸元素,用成對比較法和重要程度標度表構造判斷矩陣,只到最下層,格式如表3所示。

表3 判斷矩陣表

(3)對判斷矩陣進行一致性檢驗

在對多個元素進行比較時,人們的判斷難以保持完全一致性。為了使對影響因素重要性的比較具有邏輯的一致性,要進行一致性檢驗。對于每一個判斷矩陣計算一致性比例,若一致性比例小于0.1,則檢驗通過;若不通過,需重新構造判斷矩陣。

第一步:計算一致性指標CI

將CI作為衡量判斷矩陣不一致程度的標準。第二步:查找相應的平均隨機一致性指標RI

表4

第三步:計算一致性比例CR

當CR<0.1時,認為判斷矩陣是可以接受的;當CR>=0.1時應修改判斷矩陣直至達到可接受為止。

(4)利用幾何平均法(方根法)計算特征向量W

計算步驟:

①A的元素按行相乘得一新向量;

②將新向量的每個分量開n次方;

③將所得向量歸一化即為特征向量W。求解后的評價目標判斷矩陣如表5。

表5

λmax=5.07205,CI=0.0180,RI=1.12,CR=0.0161<0.1,通過一致性檢驗。

綜上,在經過AHP層次分析和矩陣運算后,我們可以對車位的價格、評論、距離、停放能力做出定性與定量相結合的評價,且準則層的每項權重分別為0.429、0.230、0.194、0.147,并采用這些權重,幫助我們建立多策略的車位查詢。

3 系統的架構和設計

3.1 系統的架構

考慮到我們的系統主要是基于提供停車服務展開,后期在小功能上可能會有部分更新,例如錢包、客服、信譽功能等,同時為了模塊化功能更好的實現、達到“高內聚,低耦合”等目的,我們選擇了分層體系結構,不僅可以把龐大的系統分層,按各自的功能逐步遞進、也有助于更好地支持重用和模塊化開發等等。主要的層次分為三層,分別為視覺表現層、業務邏輯層和數據庫訪問層。

視覺表現層:

在該層中,主要使用了WXML、WXSS和JavaScript等語言實現,由標簽內容結合組件、WXS和事件系統,構建出頁面的主要結構。同時,我們也運用和改造了vant組件,搭建出風格統一,視覺效果規范美觀的頁面,在帶給用戶更好地體驗效果的同時也提升了開發的效率。

業務邏輯層:

業務邏輯層的作用是在實現多個系統應用的進程時,為用戶處理和準確完成一系列所需要的服務,作為視覺表現層和數據庫訪問層之間的橋梁,并對邏輯處理后的數據結果反饋到視覺表現層中,在多策略的智能停車位小程序系統中,主要提供完整的附近車位查詢、選擇車位、管理車位、管理車輛、錢包、問題反饋等功能。數據庫訪問層:

在數據庫訪問層中,我們選擇了基于NoSQL方案的云開發數據庫,所有的數據庫、存儲、服務端接口調用、HTTPAPI和部分函數均可以部署在云端,使用傳統開發模式進行開發時,需要額外引用SDK請求后端,同時還需要對很多后端問題進行處理,NoSQL方案的云開發數據庫在使用上更為快速和便捷,同時也提高了開發和運維的效率。

3.2 系統的詳細設計

從系統的整體功能上來考慮,我們主要為系統開發和設計了車位管理、車輛管理、附近車位查詢、個人功能等功能模塊,具體如圖2所示。

圖2 系統功能模塊

(1)車位管理功能

此功能模塊的作用是上傳用戶的閑置車位,在詢問用戶獲取地理位置的權限后,基于wx.getLocation在得到用戶所在位置的經度和緯度,同時還提供填寫車位名稱、車位的空閑時間段、車位的價格,以及上傳車位的照片方便用戶尋找。在經過業務邏輯層的處理之后車位便可以實時顯示在地圖上。

(2)車輛管理功能

考慮到一個用戶可能有不止一輛車的情況存在,系統為用戶提供了添加車輛和車輛管理功能,用戶通過填寫車牌號、車型號、以及上傳車輛照片和管理車輛等功能。

(4)附近車位查詢功能

在附近車位查詢功能的模塊中,首先我們會獲取用戶當時所在的位置,調用基于騰訊地圖的地理位置服務和解決方案,使用qqmapsdk.reverseGeocoder來對經緯度進行解析,接入位置服務,顯示距離用戶最近范圍內的車位信息,并在地圖上顯示。除此之外,我們結合了基于的AHP層次分析法和矩陣運算提供多種策略的車位查找功能,輪播圖中提供特色車位的顯示,在心選車位中,用戶也可以按照價格偏好策略、距離偏好策略等功能來進行車位選擇,方便用戶進行停車位的搜尋。

(4)個人功能

用戶在系統中有明確的盈利和消費模式,對閑置的車位進行上架,當每一筆訂單完成后便可以獲得收入,同時也可以完成停車進行消費。假如車位主發現車主的不文明停車行為,可以首先對車主進行聯系,如果仍然無法處理的可以進行問題反饋,經過后臺人員確認后可以對車主進行信用分的扣除。

4 程序運行界面效果

該系統的設計遵循了主流的沉浸式設計,并參考了material design的規范,在小程序的頂部導航欄和底部的Tabbar均采用了風格統一色調,使用界面友好,以期帶給用戶更好的體驗。

在車位顯示界面,主要的功能頁面有地圖搜尋車位、特色車位和新選車位列表、車位詳情頁面、預定車位等。主要顯示效果如圖3所示。

圖3 車位顯示界面

在車位及車輛管理界面,主要的功能頁面有車輛的添加和管理、車位的添加和管理等。主要顯示效果如圖4所示。

圖4 車位及車輛管理界面

在個人功能界面,主要的功能頁面有錢包查看、錢包充值、信用分查看、問題反饋等。主要顯示效果如圖5所示。

圖5 個人功能界面

5 結語

該系統深入研究了目前車位停放和尋找車位中所存在的部分問題,并采用應用廣泛的小程序作為移動端開發平臺,方便用戶通過手機來發布自己的車位和顯示附近的空閑車位。通過使用AHP層次分析法和矩陣運算量化制定多種策略的車位,在提高車位利用率的同時,也能更好地滿足用戶的不同需求。此外,系統還采用了激勵措施和信用分扣除的手段,來更好地規范用戶停車,減少不文明停車的行為。綜上所述,該系統的使用性和穩定性良好,為人們的出行帶來了很大的方便,有較大的應用價值。

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