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[2020年IEEE第33届国际微机电系统会议(MEMS) - 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 (2020.1.18-2020.1.22)] 2020年IEEE第33届国际微机电系统会议(MEMS) - 结合光纤元件的微流控传感器中的细胞捕获与机械刺激

DOI：10.1109/MEMS46641.2020.9056255 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 在主要城市停车，尤其是在交通密集的情况下，会直接影响交通流量和人们的生活。本文介绍了一种基于智能资源分配、预订和定价的新型智能停车系统。该系统通过为驾驶员提供有保障的最低成本和最短搜索时间的停车位预订，同时为停车场管理者带来最高收益和资源利用率，从而解决当前的停车问题。我们还提出了可在实践中实施的新型公平定价政策。新系统基于混合整数线性规划（MILP）的数学建模，目标是最大限度地降低驾驶员的总货币成本并提高停车资源的利用率。
作者： Amir O. Kotb，Yao-Chun Shen，Xu Zhu，Yi Huang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

推出一种基于智能资源分配、预订和定价的新型智能停车系统，通过为驾驶员提供有保障的最低成本及最短搜索时间的停车位预订，同时为停车场管理者实现最高收益和资源利用率，从而解决当前停车难题。

研究成果

与无引导停车系统相比，iParker提案系统能将所有停车者的总有效成本降低多达28%，使总利用率最高提升21%，并为停车管理方带来最高16%的总收入增长。该动态定价方案平衡了所有停车资源的使用率，从而有助于消除由停车引发的总体交通拥堵。

研究不足

该系统的可扩展性受限于混合整数线性规划（MILP）问题的复杂性，该问题是NP难问题。减小问题规模的策略包括资源分组、区域划分和预留控制。

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