本發(fā)明涉及停車場運營，具體為一種智慧社區(qū)智能停車場的優(yōu)化調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、在智慧社區(qū)的建設(shè)與發(fā)展中，智能停車場作為關(guān)鍵組成部分，其運營效率和用戶體驗直接關(guān)系到社區(qū)的整體智能化水平。當前多數(shù)停車場在運營過程中，仍然采用傳統(tǒng)的人工管理或基礎(chǔ)自動化控制系統(tǒng)，這些方法存在顯著的缺陷，未能充分發(fā)揮智能技術(shù)在停車場管理中的應(yīng)用潛力。

2、現(xiàn)有技術(shù)缺乏智能的管理決策能力。傳統(tǒng)停車場管理系統(tǒng)往往基于固定的規(guī)則和流程運作，無法根據(jù)停車場的實時狀態(tài)和需求進行動態(tài)調(diào)整。例如，在高峰時段，系統(tǒng)無法自動識別并優(yōu)先分配空閑車位給急需停車的車輛，導致車位資源浪費和車輛排隊等待的問題。這種缺乏靈活性和智能性的管理方式，嚴重影響了停車場的運營效率和用戶的停車體驗。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種智慧社區(qū)智能停車場的優(yōu)化調(diào)度方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種智慧社區(qū)智能停車場的優(yōu)化調(diào)度方法，所述方法包括：

3、構(gòu)建智能停車決策模型，將智能停車場的調(diào)度過程建模為馬爾可夫決策過程，具體定義狀態(tài)空間、動作空間、獎勵和策略；

4、設(shè)計獎勵函數(shù)，依據(jù)智能停車場的目標，包含車位利用率提高、車輛進出速度加快、用戶滿意度提升以及運營成本降低的獎勵機制；

5、動態(tài)獎勵函數(shù)調(diào)整，根據(jù)停車場運營的實際需求和用戶反饋，動態(tài)調(diào)整獎勵函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)，包括增加對環(huán)保節(jié)能措施的獎勵和對特定用戶群體提供優(yōu)惠政策的激勵；

6、訓練智能停車決策模型，選用深度q網(wǎng)絡(luò)算法，在實際數(shù)據(jù)上進行迭代訓練，并對超參數(shù)進行調(diào)優(yōu)；

7、評估智能停車決策模型，通過a/b測試的對比實驗方法，對比模型推薦方案與現(xiàn)有停車管理方案的效果；

8、基于訓練好的智能停車決策模型進行實時調(diào)度，實時收集停車場狀態(tài)信息，根據(jù)當前狀態(tài)和策略選擇最優(yōu)動作，并將決策結(jié)果傳輸?shù)酵＼噲龉芾硐到y(tǒng)執(zhí)行。

9、優(yōu)選的，所述狀態(tài)空采用矩陣的形式表示，包括停車場內(nèi)每個車位的占用狀態(tài)、車輛進入和離開的歷史數(shù)據(jù)、當前時間是否為高峰時段和當前的天氣狀況；

10、所述動作空間旨在優(yōu)化車位利用率、提高停車效率，并降低運營成本，包括分配車位、引導車輛進出、調(diào)整車位價格、以及開啟或關(guān)閉特定區(qū)域的照明和通風系統(tǒng)；

11、所述策略是在給定狀態(tài)下選擇動作的規(guī)則，通過學習和優(yōu)化策略，以最大化累計獎勵為目標。

12、優(yōu)選的，獎勵函數(shù)設(shè)計為r(s,a)，其中s表示當前狀態(tài)，a表示采取的動作，r為在狀態(tài)s下執(zhí)行動作a后獲得的即時獎勵；

13、獎勵函數(shù)r(s,a)由多個子獎勵項加權(quán)組成，包括：

14、車位利用率獎勵：其中，noccupied為當前占用車位數(shù)，ntotal為總車位數(shù)，α為利用率權(quán)重系數(shù)，β為設(shè)定的最優(yōu)利用率閾值，當利用率高于β時給予正獎勵，低于則給予負獎勵或零獎勵；

15、車輛進出速度獎勵：其中，tin和tout分別為車輛平均進入和離開時間，γ為速度權(quán)重系數(shù)，δ為設(shè)定的理想平均時間閾值的倒數(shù)，鼓勵減少車輛等待時間；

16、用戶滿意度獎勵：rsatisfaction＝∈×(ssurvey-ζ)；其中，ssurvey為用戶滿意度調(diào)查結(jié)果，∈為滿意度權(quán)重系數(shù)，ζ為滿意度基準值，高于基準值給予正獎勵；

17、運營成本節(jié)約獎勵：rcost＝-η×c；其中，c為當前動作導致的運營成本，η為成本節(jié)約權(quán)重系數(shù)，負號表示成本降低視為正向獎勵；

18、最終獎勵函數(shù)為各子獎勵項之和，即r(s，a)＝rutilization+rspeed+rsatisfaction+rcost；通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)α、γ、∈、η以及閾值β、δ、ζ，實現(xiàn)對不同運營目標的偏好設(shè)置和平衡優(yōu)化。

19、優(yōu)選的，訓練智能停車決策模型的步驟包括：

20、s1：收集并預處理實際停車場運營數(shù)據(jù)，包括車輛進出記錄、車位占用狀態(tài)、用戶反饋和運營成本信息，并對收集的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，形成訓練數(shù)據(jù)集；

21、s2：采用深度q網(wǎng)絡(luò)作為決策模型，該模型由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dnn和q值估計兩部分組成，其中，dnn用于提取狀態(tài)特征并輸出各動作的q值估計；

22、s3：使用預處理后的訓練數(shù)據(jù)集，對dqn模型進行迭代訓練，每次訓練時從數(shù)據(jù)集中隨機抽取一批樣本，通過損失函數(shù)計算損失并更新dnn參數(shù)，同時定期更新目標網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ-＝θ；所述損失函數(shù)的計算公式為：

23、

24、其中，r為即時獎勵，γ為折扣因子，s′為執(zhí)行動作后轉(zhuǎn)移到的下一狀態(tài)，a′為下一狀態(tài)可選動作；θ為dnn參數(shù)，θ-為目標網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，n為批量樣本大小，用于優(yōu)化dnn以減少預測q值與真實q值之間的差距；

25、s4：在獨立的測試數(shù)據(jù)集上評估調(diào)優(yōu)后的dqn模型，通過比較模型預測的停車決策與實際最優(yōu)決策的一致性、用戶滿意度、車位利用率、車輛進出速度和運營成本這些指標，驗證模型的有效性和實用性。

26、優(yōu)選的，所述步驟s1中，對收集的數(shù)據(jù)進行清洗的方式包括：

27、缺失值處理：對于缺失值，采用線性插值算法進行填充；

28、去噪處理：對于噪聲數(shù)據(jù)，采用滑動平均濾波算法進行數(shù)據(jù)去噪，其算法公式為：

29、

30、其中，y[n]為去噪后的數(shù)據(jù)，x[n]為原始數(shù)據(jù)，n為滑動窗口的大小。

31、優(yōu)選的，所述步驟s1中，對收集的數(shù)據(jù)進行預處理的方式包括：

32、標準化處理：對連續(xù)型數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱差異，使用z-score方法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，將每個數(shù)值數(shù)據(jù)減去其均值并除以其標準差，使得處理后的數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布，標準化處理的公式為：其中，x為原始數(shù)據(jù)，μ為原始數(shù)據(jù)的均值，σ為原始數(shù)據(jù)的標準差，z為標準化后的數(shù)據(jù)；

33、編碼處理：對分類型數(shù)據(jù)進行獨熱編碼轉(zhuǎn)換。

34、優(yōu)選的，通過a/b測試的對比實驗方法評估智能停車決策模型性能的步驟包括：

35、收集獨立且具有一定數(shù)量的停車場數(shù)據(jù)作為測試集，確保測試集與訓練集數(shù)據(jù)無交集；

36、設(shè)計a/b測試方案，其中，a組采用現(xiàn)有停車管理方案進行停車管理，b組采用模型推薦方案進行停車管理，且a組和b組的停車場在關(guān)鍵特征上保持相似分布；所述關(guān)鍵特征包括車位數(shù)量、停車需求、車流量；

37、在模擬環(huán)境中執(zhí)行測試，記錄兩組停車場的停車管理過程和結(jié)果；設(shè)計評估指標，包括停車效率、車位利用率、顧客滿意度和停車費用，用于量化模型推薦方案與現(xiàn)有停車管理方案的表現(xiàn)差異；

38、采用卡方檢驗方法，計算并比較a組和b組在各項評估指標上的統(tǒng)計差異。

39、優(yōu)選的，所述方法還包括：設(shè)立自適應(yīng)反饋機制，定期收集停車場運營數(shù)據(jù)和用戶滿意度調(diào)查結(jié)果，自動調(diào)整獎勵函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

41、本發(fā)明通過智能停車決策模型的引入，停車場能夠根據(jù)實時狀態(tài)和需求進行動態(tài)調(diào)整，優(yōu)化車位分配和車輛進出流程，有效減少了車輛排隊等待的時間，提高了車位利用率，從而顯著提升了停車場的運營效率。

42、智能停車決策模型在考慮車位利用率、車輛進出速度和用戶滿意度的同時，還融入了運營成本降低的獎勵機制。通過優(yōu)化調(diào)度策略，減少不必要的能源消耗和人力成本，實現(xiàn)了停車場運營成本的降低，智能停車場作為智慧社區(qū)的關(guān)鍵組成部分，其優(yōu)化調(diào)度方法的提出和實施，有助于提升社區(qū)的整體智能化水平，通過提高停車場運營效率和用戶體驗，增強了社區(qū)的吸引力和競爭力。