التخصص: علوم الحاسب

التخصص الدقيق: Smart City - algorithms

المستخلص: يعتبر وقوف السيارات في المناطق المكتظة بالسكان أحد التحديات الرئيسية في أنظمة النقل على مدار العقدين الماضيين نظرًا لمحدودية موارد وقوف السيارات خاصة في مراكز المدن. غالبًا ما يضيع السائقون أوقاتًا طويلة في البحث عن مكان فارغ لوقوف السيارات ، مما يسبب الازدحام ويستهلك الطاقة أثناء العملية. وبالتالي ، فإن العثور على مكان مثالي لوقوف السيارات يعتمد على عدة عوامل مثل الازدحام المروري في الشوارع ، ومسافة / وقت الرحلة ، وتوافر مكان لوقوف السيارات ، ووقت الانتظار على بوابة الموقع ، ورسوم وقوف السيارات. يعد تصميم خوارزمية تخصيص أماكن وقوف السيارات التي تأخذ هذه العوامل في الاعتبار أمرًا بالغ الأهمية لتوفير خدمة وقوف السيارات بكفاءة عالية. نقترح خوارزمية ذكية للتوجيه وركن السيارة لتخصيص مكان مثالي لوقوف السيارات بالنظر إلى العوامل المحددة المذكورة أعلاه. تدعم هذه الخوارزمية اختيار مسار السفر وموقف السيارات المناسبين مع مراعاة حركة المرور في الشوارع ومواقف السيارات المرشحة في الوقت الفعلي. تم تقديم وظيفة متعددة الأهداف بأوزان متفاوتة من العوامل الخمسة لإنتاج مكان وقوف مثالي مع أقل الطرق ازدحامًا مع تحقيق الاستخدام المتوازن لمواقف السيارات المرشحة وتوزيعًا متوازنًا لحركة المرور. تم أيضًا تطوير نموذج قائمة انتظار للتحقيق في معدل التوفر في ساحات انتظار المرشحين مع مراعاة معدل الوصول ومعدل المغادرة وسعة الموقع. لتقييم أداء الخوارزمية المقترحة ، تم تنفيذ سيناريوهات المحاكاة لحالات مختلفة من معدلات كثافة المرور العالية والمنخفضة. لقد اختبرنا الخوارزمية في مرفق وقوف السيارات داخل المدينة في مدينة المدينة كدراسة حالة. أظهرت النتائج أن الخوارزمية المقترحة فعالة في تحقيق الاستخدام المتوازن لمواقف السيارات ، وتقليل معدلات الازدحام المروري على جميع الطرق المؤدية إلى مواقف السيارات المرشحة ، وتقليل وقت القيادة إلى مكان وقوف السيارات المخصص ، كما أن الخوارزمية المقترحة تتفوق على MADM. الخوارزمية من حيث المقاييس الثلاثة المحددة للفترات الخمس

Abstract: Parking in heavily populated areas is considered one of the main challenges in the transportation systems for the past two decades given the limited parking resources especially in city centres. Drivers often waste long times hunting for an empty parking spot, which causes congestion and consumes energy during the process. Thus, finding an optimal parking spot depends on several factors such as street traffic congestion, trip distance/time, availability of a parking spot, the waiting time on the lot gate, and the parking fees. Designing a parking spot allocation algorithm that takes those factors into account is crucial for an efficient and high availability parking service. We propose a smart routing and parking algorithm to allocate an optimal parking space given the aforementioned limiting factors. This algorithm supports choosing the appropriate travel route and parking lot while considering the real-time street traffic and candidate parking lots. A multi-objective function is introduced with varying weights of the five factors to produce the optimal parking spot with the least congested route while achieving a balanced utilization for candidate parking lots and a balanced traffic distribution. A queueing model is also developed to investigate the availability rate in candidate parking lots while considering the arrival rate, departure rate, and the lot capacity. To evaluate the performance of the proposed algorithm, simulation scenarios have been performed for different cases of high and low traffic intensity rates. We have tested the algorithm on in-city parking facility in the city of Al Madinah as a case study. The results show that the proposed algorithm is effective in achieving a balanced utilization of the parking lots, reducing traffic congestion rates on all routes to candidate parking lots, and minimizing the driving time to the assigned parking spot.Also, the proposed algorithm outperforms the MADM algorithm in term of the selected three metrics for the five periods

الحالة: محكم غير منشور

جهة التحكيم: مجلة علمية

دار النشر:

سنة النشر: 2021