基于改进蜂群算法的共享汽车停放区域多目标选址方法

周 婷

(三联学院，安徽 合肥 230071)

随着共享汽车产业的不断发展，对车辆停放位置的需求不断提升。其中，共享汽车停放的地址成为该产业持续发展的关键环节。因此，相关的停放区域选址研究受到人们的极大重视[1]。

对共享汽车停放区域多目标选址规划设计是建立在对共享汽车停放区域的位置参数节点分析基础上，采用空间参数寻优，进行规划和动态节点控制，实现停放区域多目标选址和自动化规划设计[2]。传统方法中，选址方法主要有基于模糊动态参数识别的选址方法、基于粒子群寻优的选址方法、基于模糊PID的多目标选址方法等。本文构建选址规划的动态特征分析模型，通过控制信息融合和多维参数识别，完成规划设计[3-5]。但传统方法选址的自适应性不好，联合参数寻优能力不强。

针对上述问题，本文提出基于改进蜂群算法的共享汽车停放区域多目标选址方法。首先，构建共网格区域规划模型，采用分块网格区域模板匹配方法，实现选址过程中参数寻优；然后，建立共选址规划模型，通过量化参数融合方法，构建节点定位模型，建立最优目标搜索函数，通过反馈调节方法，实现多目标选址和自适应定位；最后，进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高选址和规划能力方面的优越性能。

1 共享汽车停放区域参数规划和融合

1.1 共享汽车停放区域参数规划模型

为了实现基于改进蜂群算法的多目标选址，首先构建网格区域规划模型，采用分块网格区域模板匹配方法，实现选址过程中参数寻优[6]，得到选址的总体结构如图1所示。……