基于AVG调度算法的停车场设计评估系统与方法与流程

本发明属于avg停车，更具体的，涉及一种基于avg调度算法的停车场设计评估系统与方法。

背景技术：

1、智慧停车系统，特别是结合了agv(自动引导车辆)和托盘技术的系统，已经开始在多个领域得到应用，例如商场、医院等。这种系统通过自动化的方式提升了停车的效率和便利性。

2、尽管智慧停车系统提供了许多优势，但它们也面临着一些关键挑战，特别是在提高存取车的效率方面。当前系统的一个主要问题是，每个托盘分散布置在停车场的各个车位，而从这些车位到泊车房(即智慧停车的接口)之间存在一定的距离。因此，在有存车需求时，agv需要从远处的车位移动托盘到泊车房，这在高峰时段或复杂狭窄的路径环境中尤其成问题，可能导致存车等待时间变长，从而影响顾客的整体体验。

3、随着agv+托盘技术的普及，为适应这种新型智慧停车系统，停车场的设计和结构需要进行相应的改造。关键在于如何有效评估和改进停车场的设计，以适应agv+托盘系统，从而最大化存取车的效率和顾客的便利感。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于解决上述缺陷，进而提出一种基于avg调度算法的停车场设计评估系统与方法。

2、本发明采用如下的技术方案。

3、本发明第一方面公开了一种基于avg调度算法的停车场设计评估方法，其特征在于，包括步骤1～步骤3；

4、步骤1，基于私家车停放区与agv泊车区域，对停车场进行设计，并得到当前停车场；

5、步骤2，基于avg调度算法，计算出当前停车场中各个车道的权重参数；

6、步骤3，基于当前停车场中各个车道的权重参数，计算出当前停车场对应的评估系数。

7、进一步的，所述私家车停放区用于停放标准停车位，agv泊车区域用于停放立体机动停车位，所述agv小车用于将私家车停放区的车辆转移至agv泊车区域。

8、进一步的，私家车停放区靠近当前停车场的出入口以及电梯口，以减少私家车与agv小车的行驶路径交叉；agv泊车区域与私家车停放区充分接触。

9、进一步的，所述avg调度算法是粒子群优化算法、蚁群算法或模拟退火算法中的任意一种。

10、进一步的，所述avg调度算法是粒子群优化算法，步骤2具体包括步骤2.1～步骤2.3；

11、步骤2.1，建立当前停车场的算法模型，包括确定模型信息与算法参数；

12、步骤2.2，根据当前标准停车位的占用百分比，以及停放标准停车位的概率，确定avg调度算法中粒子的速度和位置；

13、步骤2.3，多次执行avg调度算法，基于每一次avg调度算法得到的行驶路径，汇总计算出当前停车场中各个车道的权重参数。

14、进一步的，模型信息包括：私家车停放区的停车位数量、agv泊车区域的停车位数量、各个车道的长度、节点的位置、avg小车的运行速率与数量、停车高峰期时私家车的平均运行速率与数量、当前标准停车位的占用百分比r、停放标准停车位而非立体机动停车位的概率pr。

15、进一步的，粒子的速度和位置如下式所示：

16、

17、v(k+1)i＝w×v(k)i+c1pr×(qi-x(k)i)+c2r×(g-x(k)i)，

18、x(k+1)i＝x(k)i+v(k)i，

19、v′(k+1)i＝w×v′(k)i+c1r×(qi-x′(k)i)+c2pr×(g-x′(k)i)，

20、x′(k+1)i＝x′(k)i+v′(k)i

21、其中，i表示粒子的编号，k为迭代次数，ε为权重系数，取值范围在(0，1)之间，c1和c2为学习因子，取值范围在[1.5，2]区间内，w为惯性权重，qi为粒子i的历史最优解，g为群体最优解，v(k)i与x(k)i分别为以私家车作为粒子i在第k次迭代中的速度和位置，v′(k)i与x′(k)i分别为以avg小车作为粒子i在第k次迭代中的速度和位置。

22、进一步的，各个车道的权重参数如下式所示：

23、

24、其中，lmn表示由节点m与节点n确定的车道的权重参数，s为所述多次执行avg调度算法的次数，τ(s)表示第s次执行avg调度算法得到的行驶路径覆盖lmn车道的次数。

25、进一步的，当前停车场对应的评估系数w如下式所示：

26、

27、其中，表示所有车道的权重参数的平均值，cov为协方差公式，m为节点的总个数，δ为权重系数，取值范围在[1.5，2]区间内。

28、本发明第二方面公开了一种基于avg调度算法的停车场设计评估系统，用于执行第一方面所述的方法，系统包括：设计模块、avg调度算法模块以及逻辑计算模块；

29、设计模块用于基于私家车停放区与agv泊车区域，对停车场进行设计，并得到当前停车场；

30、avg调度算法模块用于基于avg调度算法，计算出当前停车场中各个车道的权重参数；

31、逻辑计算模块用于基于当前停车场中各个车道的权重参数，计算出当前停车场对应的评估系数。

32、本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明具有以下优点：

33、(1)本发明引入了一种创新的车辆管理策略，尤其针对停车场高峰期的挑战。在传统停车场中，高峰时段常常导致车位紧张，车辆寻位时间长，加剧了停车场的拥堵情况。针对这一问题，本发明通过引入自动引导车辆技术，实现了停车场的动态管理与优化。具体来说，在高峰期，agv小车自动将占用标准停车位的车辆移至立体停车设施，这不仅提高了停车场的容纳量，也大大减少了私家车在停车场内的行驶时间，从而提升了整体的停车效率和用户体验。此外，本发明还对agv操作进行了细致的规则设定，并对该设定进行了系统评估，确保了其实际应用的可行性和效率。

34、(2)在本发明中，通过监控标准停车位的占用百分比，实时调整agv调度算法的搜索策略，旨在平衡算法的全局搜索与局部搜索能力。在标准停车位占用率较高时，agv调度更倾向于全局搜索，以快速响应停车需求变化，优化停车资源的分配。反之，在标准停车位占用率低时，agv调度则加强局部搜索，提高停车的效率，减少不必要的车辆移动。这种动态调整机制使得agv调度算法能够在不同的停车场使用环境中维持最优性能，避免了因固定参数设置而陷入局部最优解，增强了系统的适应性和效率。

35、(3)考虑到私家车和agv小车在停车场内的相互竞争关系，本发明通过精心设计的调度策略，确保两者间的有效协调。通过多次执行avg调度算法，本发明不仅优化了agv的路径规划和任务分配，还计算出了各个车道的权重参数，这些参数反映了不同车道在不同时间段内的使用效率和优先级。利用这些权重参数，可以进一步优化停车场的整体设计和管理策略，如调整车道布局、设置优先车位等，以适应不同的停车需求和缓解高峰期的压力。此外，这种基于数据和算法的方法提高了停车场系统的鲁棒性，使其能够适应不断变化的停车需求和环境条件，从而保障了停车场运营的长期稳定性和高效性。