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基于改进集束搜索的立体车库库位布局优化研究
摘要
本文基于改进的集束搜索算法，对车库库位布局进行了优化研究。首先，本文介绍了立体车库的特点以及现有研究成果；其次，对集束搜索算法进行了详细的描述，并提出了改进算法；最后，通过实验验证了改进集束搜索算法的优越性。实验结果表明，改进算法可以显著提高车库库位的利用率和效率。
关键词：立体车库；库位布局；集束搜索；优化
Abstract
Thispaperisbasedontheimprovedbundlesearchalgorithmtooptimizethelayoutofcarparkingspacesinthegarage.Firstofall,thispaperintroducesthecharacteristicsofthestereogarageandexistingresearchresults,andthendescribesthebundlesearchalgorithmindetailandproposesanimprovedalgorithm.Finally,thesuperiorperformanceoftheimprovedbundlesearchalgorithmisverifiedthroughexperiments.Theexperimentalresultsshowthattheimprovedalgorithmcansignificantlyimprovetheutilizationandefficiencyofcarparkingspacesinthegarage.
Keywords:stereogarage;parkingspacelayout;bundlesearch;optimization
1.引言
随着汽车数量的不断增加和城市化进程的不断加快，停车难题愈发突出。为了解决这一问题，人们开始采用立体车库的形式进行停车。立体车库可以大大提高车位的利用率，但是要实现高效的停车，需要合理布局车位。因此，如何优化立体车库的库位布局是一个重要的研究方向。
目前，关于立体车库的库位布局研究已有一些成果。传统的方法主要利用经验和直觉进行布局，这种方法容易受到人为因素的影响，限制了布局的优化程度。近年来，研究者们开始采用优化算法进行立体车库的库位布局优化。其中，遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等经典优化算法都有应用。但是，这些算法需要大量的计算时间和空间，限制了其实际应用效果。
为了解决以上问题，本文采用改进的集束搜索算法来进行立体车库的库位布局优化。集束搜索算法是一种比传统优化算法更为高效的算法，本文改进了其适应度函数，以此提高其优化效果。实验结果表明，本文提出的改进算法可以显著提高车库库位的利用率和效率。
2.立体车库库位布局优化方法
2.1立体车库的特点
立体车库是一种以楼层为单位的多层车库，具有垂直复式储车车位、转盘式储车车位、平面式储车车位等形式，可以利用建筑空间垂直方向的更多空间，提高车位的利用率。
立体车库的优点是明显的，但同时也存在如下问题：
（1）车位的布局困难：不同类型的车位需要根据设计要求和使用需求进行合理布局，这个问题比平面停车场还要更加复杂。
（2）容易出现滞留：立体车库存在转盘车库等复杂结构，如果不合理布局，会特别容易出现滞留现象。
（3）使用维护难度高：立体车库存在的特殊结构和使用方式，要求使用者有一定领域知识和操作技巧，增加了使用和维护的难度。
2.2集束搜索算法
集束搜索算法是一种全局优化算法，属于一种启发式搜索算法。其基本思想是利用一定数量的束来探索解空间，在探索空间时通过引入一定的随机性来实现全局搜索。集束搜索算法速度较快，特别适用于初值很难求得的优化问题。
集束搜索算法的步骤如下：
（1）初始化种群。
（2）评估适应度值。
（3）选出当前最佳解。
（4）更新束中的解。
（5）重复以上步骤。
2.3算法改进
本文通过改进适应度函数来提高集束搜索算法的性能。具体地，本文采用数理统计方法来对立体车库进行特征提取，然后根据特征提取结果计算适应度值，以此指导算法的搜索方向。改进后的算法流程如下：
（1）初始化一个数量为N的随机解种群S。
（2）利用数理统计方法对立体车库的每个车位进行特征提取，得到特征向量。
（3）计算每个解的适应度值，该适应度值是基于特征向量之间的相似度计算得到的。
（4）选取适应度值最好的k个解，作为束，用集束搜索算法进行优化，更新解。
（5）将k个最优解中不重复的解，加入全局解种群Sg，直到满足停止条件。
3.实验结果分析
为了测试改进算法的效果，本文在两个不同规模的立体车库进行实验。实验结果表明，改进算法可以显著提高车库库位的利用率和效率。
实验1：一栋20层的立体车库，包括320个车位。
在这个实验中，