通过考虑乘客需求的分配策略以及快速分组与排列启发式方法，实现医疗城市的智能停车系统

《IEEE Open Journal of the Computer Society》：Smart Parking for Medical Cities via Passenger-Aware Allocation and Fast Grouping–Permutation Heuristics

　　

摘要：

医疗城市服务大量人口，由于访客群体多样化和时间限制，停车需求很高。本文提出了一种基于分组的优化框架，用于解决此类环境中的停车分配问题。该框架根据每辆车的乘客总数而非仅车辆数量来分配停车位。所提出的系统通过协调架构整合了乘客数量信息和实时占用数据，该架构包括预订接口、基于物联网的传感技术和中央分配引擎。开发了六种新算法以实现停车区域的公平负载分布。使用九个实例类别和2,790个测试用例评估了这些算法的性能。实验结果表明，GVF算法在提出的算法中实现了最高的最佳解决方案百分比（68.2%）和最低的平均差距，证明了其在大规模医疗城市环境中的可扩展性和鲁棒性