基于深度强化学习的停车位智能动态分配方法

推行停车系统的“用户-停车位”动态匹配是解决“找车位难”、低效寻泊和系统周转率低等问题的有效途径。研究将停车场管理者抽象为智能体,以停车场的时、空、电等环境信息作为状态空间,以是否采取延时匹配和分配的车位编号结合为动作空间,提出基于DQN深度强化学习算法的停车位智能动态分配方法。研究结果表明,研究可有效提高用户寻泊效率、充电需求满足率和停车系统的周转率,且智能延时匹配策略能为用户提供更优质的停车位资源。