Dynamic shared parking allocation model for irregular parking management

HUANG Min; YANG Jing; LIANG Ningchen

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250051

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Dynamic shared parking allocation model for irregular parking management

Research articles | 更新时间：2025-11-14

- Dynamic shared parking allocation model for irregular parking management
- Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni Vol. 64, Issue 5, Pages: 59-67(2025)
- 作者机构：
  
  中山大学智能工程学院，广东深圳 518107
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250051
  CLC： U491
- Received：10 March 2025，
  
  Revised：2025-03-31，
  
  Accepted：31 March 2025，
  
  Published Online：05 June 2025，
  
  Published：25 September 2025
- 稿件说明：
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黄敏,杨靖,梁宁晨.面向不规范停车治理的动态共享停车分配模型[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(05):59-67.

HUANG Min,YANG Jing,LIANG Ningchen.Dynamic shared parking allocation model for irregular parking management[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(05):59-67.
黄敏,杨靖,梁宁晨.面向不规范停车治理的动态共享停车分配模型[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(05):59-67. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250051.

HUANG Min,YANG Jing,LIANG Ningchen.Dynamic shared parking allocation model for irregular parking management[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(05):59-67. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250051.

摘要

提出了一种基于双层规划的动态共享停车需求分配模型，旨在优化停车需求与停车资源的匹配。首先构建了一个包含不规范停车资源的混合分配框架，以支路级虚拟停车场为基本停车区单位，采用基于时间窗滚动优化的动态分配机制进行停车分配，并通过嵌入距离优先启发式规则的协同进化遗传算法进行求解。以成都市一支路级虚拟停车场为场景进行仿真实验，结果表明：模型在基本满足停车需求的同时，小时平均不规范停车量减少了128辆，实体停车场时空资源利用率提升了9.52%。灵敏度分析进一步表明，模型能够有效应对不同需求的波动，展现了较强的鲁棒性和适应能力。

Abstract

This study presents a dynamic shared parking demand allocation model based on bi-level programming， aiming to optimize the matching between parking demand and available resources. A hybrid allocation framework is developed that incorporates irregular parking resources， with branch-level virtual parking lots serving as the basic spatial units. Parking allocation is carried out through a rolling time-window optimization mechanism， and a co-evolutionary genetic algorithm embedded with a distance-priority heuristic is employed for solution search. A case simulation in a branch-level area of Chengdu demonstrates that the model effectively satisfies parking demand， reduces the hourly average volume of irregular parking by 128 vehicles， and improves the spatiotemporal utilization of physical parking resources by 9.52%. Sensitivity analysis confirms the model’s robustness and adaptability to fluctuating demand conditions， showing strong robustness and adaptability.

关键词

Keywords

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