Se propone un modelo dinámico de asignación de demanda de estacionamiento compartido basado en programación de dos niveles, con el objetivo de optimizar la correspondencia entre la demanda de estacionamiento y los recursos de estacionamiento. Primero, se construyó un marco de asignación híbrido que incluye recursos de estacionamiento no normativos, utilizando parques de estacionamiento virtuales a nivel de rama como unidad básica de la zona de estacionamiento, adoptando un mecanismo de asignación dinámica basado en optimización por ventana de tiempo rodante, y resolviéndolo mediante un algoritmo genético evolutivo colaborativo con una regla heurística prioritaria basada en la distancia incorporada. Se realizó un experimento de simulación en un parque de estacionamiento virtual a nivel de rama en la ciudad de Chengdu. Los resultados muestran que el modelo, al satisfacer fundamentalmente la demanda de estacionamiento, redujo en promedio en 128 vehículos la cantidad de estacionamiento no normativo por hora, y aumentó la utilización espacial y temporal de recursos de los estacionamientos físicos en un 9.52%. El análisis de sensibilidad además indica que el modelo puede responder efectivamente a las fluctuaciones de la demanda, demostrando alta robustez y adaptabilidad.

asignación de estacionamiento compartido; programación de dos niveles; algoritmo genético evolutivo colaborativo