[发明专利]一种停车诱导方法

摘要

本发明提供了一种停车诱导方法，包括：获取城市道路网区域中的实时道路交通数据和实时停车场数据，实时道路交通数据包括道路网数据；根据道路网数据构建交通网络拓扑图；根据目的地和实时停车场数据生成候选停车场集合；以用户需求数据为目标函数，根据高维多目标差分进化算法从候选停车场集合选择最优停车场集合；利用单目标差分进化算法根据用户的位置数据、用户从最优停车场集合中选择的目标停车场生成停车诱导结果。本发明的方法，既能实现出行前静态的高维多目标最优停车场选择及路径诱导，又能在行进中提供动态实时的高维多目标最优停车场选择及路径诱导，充分考虑停车场及道路交通信息的动态变化，有效提升停车诱导的精确性和智能化程度。

主权项

1.一种停车诱导方法，其特征在于，所述的方法包括：获取城市道路网区域中的实时道路交通数据和实时停车场数据，其中，所述实时道路交通数据包括道路网数据；根据所述道路网数据构建交通网络拓扑图；根据目的地和所述实时停车场数据生成候选停车场集合；以用户需求数据为目标函数，根据高维多目标差分进化算法从候选停车场集合选择最优停车场集合；利用单目标差分进化算法根据用户的位置数据、用户从所述最优停车场集合中选择的目标停车场、所述实时道路交通数据、实时停车场数据及交通网络拓扑图生成停车诱导结果；其中，所述的以用户需求数据为目标函数，根据高维多目标差分进化算法从所述候选停车场集合选择最优停车场集合包括：根据所述用户需求数据分别建立所述候选停车场集合中各停车场的目标函数；以所述候选停车场集合中各停车场的目标函数为个体构建种群；根据构建的种群进行高维多目标差分进化算法的K支配比较从所述候选停车场集合选择最优停车场集合；所述的根据构建的种群进行高维多目标差分进化算法的K支配比较从所述候选停车场集合选择最优停车场集合包括：计算构建的种群中每个个体的能量函数；根据所述能量函数和K支配条件对种群中的个体进行K支配比较，确定每个个体受种群中其它个体支配的数目；根据所述每个个体受种群中其它个体支配的数目进行非支配等级排序，将非支配等级为零的个体对应的停车场纳入最优停车场集合；所述的利用单目标差分进化算法根据用户的位置数据、用户从所述最优停车场集合中选择的目标停车场、所述实时道路交通数据、实时停车场数据及交通网络拓扑图生成停车诱导结果包括：根据所述位置数据确定行驶位置路口节点；根据用户选择的目标停车场确定目标路口节点；利用单目标差分进化算法根据所述行驶位置路口节点、目标路口节点、所述实时道路交通数据、实时停车场数据及交通网络拓扑图生成停车诱导结果；所述的利用单目标差分进化算法根据所述行驶位置路口节点、目标路口节点、所述实时道路交通数据、实时停车场数据及交通网络拓扑图生成停车诱导结果包括：利用单目标差分进化算法根据所述行驶位置路口节点、目标路口节点及交通网络拓扑图生成当前停车诱导路径；判断行驶位置路口节点为所述目标路口节点时，输出用户选择的目标停车场及当前停车诱导路径作为停车诱导结果。