论文摘要
采用一种基于灰色神经网络和粒子群算法的自动化立体车库决策模型,以解决自动化立体车库车位分配时顾客排队过长和出入库效率低等问题。灰色神经网络实现车辆库内停留时间的预测,粒子群算法用于入库车辆车位优化分配。假设车辆到达时间间隔服从泊松分布的情况下建立立体车库数学模型,并采用顾客平均等待时间、平均等待队长、平均服务时间以及平均能耗作为立体车库效率指标评价立体车库性能。分别编制就近分配原则和基于灰色神经网络和粒子群算法下车位分配仿真程序,比较其效率指标可以看出,基于灰色神经网络和粒子群算法的车位分配方法在提高车库运行效率和降低车库运行能耗方面更有效。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王小农,李建国,贺云鹏
关键词: 立体车库,车位分配,粒子群算法,灰色神经网络算法,就近分配原则
来源: Journal of Measurement Science and Instrumentation 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 兰州交通大学自动化与电气工程学院
基金: Natural Science Foundation of Gansu Province(No.1506RJZA073),Construction Science and Technology Project of Gansu Province(No.JK2016-1021605)
分类号: U491.71
页码: 369-378
总页数: 10
文件大小: 2902K
下载量: 274
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标签:立体车库论文; 车位分配论文; 粒子群算法论文; 灰色神经网络算法论文; 就近分配原则论文;