路网容量约束下的停车设施泊位规模优化模型与遗传算法应用

本文主要探讨了"基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化"这一关键问题，针对当前停车规划实践中普遍存在的忽视道路网络容量限制的现象，提出了一种创新的模型。这个模型的核心思想是将道路网络的容量限制作为重要因素纳入停车设施的规划，旨在通过优化泊位规模来引导停车需求的合理分布，从而更有效地利用道路资源，实现经济效益和社会公平性的双重提升。 模型的核心目标是在满足道路网络容量限制的前提下，最大化停车设施的效益，即满足的停车需求量。为了解决这个问题，文中引入了用户平衡模型，用来计算交通流量在道路网络中的合理分配。此外，作者还介绍了一种高效的求解策略——遗传算法，它能够有效地处理复杂优化问题，寻找出各停车设施最佳的泊位规模。 通过数值实例分析，研究者展示了如何通过优化建模和遗传算法求解，得出各个停车设施的最优泊位规模，以及在路网容量约束下的停车需求分布。这种优化方法不仅提高了停车设施的使用效率，还能够避免因停车需求过度集中而导致的道路拥堵和资源浪费。 本文的研究对于城市交通管理和停车设施规划具有重要的实践价值，特别是在城市快速发展的背景下，合理规划停车设施以适应日益增长的车辆和停车需求，同时兼顾路网容量的承载能力，是现代城市交通可持续发展的重要课题。这项工作不仅提升了停车设施的科学规划水平，也为解决城市交通拥堵问题提供了新的思路和工具。