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上传时间: 2021-03-14
详细说明：在智能停车环境中，如何选择具有各种属性的合适停车设施以满足特定条件是一个重要的决策问题。 基于多属性决策制定（MADM）理论，本研究通过考虑三个代表性决策因素（即步行时间，parking.fee和空置停车位的数量）以及不同的偏好，提出了一种智能停车指导算法。司机。 在本文中，空置停车位的预期数量被视为重要的属性，反映了寻找可用停车位的难易程度，并提出了一种基于排队论的理论方法。不同的容量，到达率和服务率。 研究了基于MADM的停车导航算法的有效性，并与基于盲搜索的方法在停车，设施，交通强度和用户偏好各不相同的综合场景中进行了比较。 实验结果表明，所提出的基于MADM的算法能够有效地选择合适的停车资源以满足用户的偏好。 此外，还已经观察到，这种新提出的基于Markov.Chain的可用性属性比现有研究中提出的基于到达率的可用性属性更有效地表示泊车空间的可用性。
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