立體車庫智能控制研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,城市汽車保有量逐年增加,居民小區(qū)和公共場所停車難問題日益突出。傳統(tǒng)單層平面停車場因其占用大量的土地資源而限制了其進(jìn)一步的發(fā)展,機械式立體車庫成為解決這一矛盾的一個很好的替代方案而備受推崇。先進(jìn)的計算機控制技術(shù)和通信技術(shù)為實現(xiàn)這一目的提供了有力的保障。有鑒于此,根據(jù)我國的立體車庫的現(xiàn)狀,借鑒國外的先進(jìn)經(jīng)驗,結(jié)合先進(jìn)的優(yōu)化算法,設(shè)計出一款高效的、經(jīng)濟(jì)的新型立體車庫變得尤為重要和必要。長期以來車位調(diào)度問題一直是機械式立

2、體車庫研究的重點與難點所在,這是因為車位調(diào)度問題其本質(zhì)上是一個復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題。如何整合現(xiàn)有的各種優(yōu)化算法,針對機械式立體車庫問題設(shè)計出一種高效、快速的智能新算法是解決這類問題的關(guān)鍵所在。
　　 本文在詳細(xì)分析遺傳算法和蟻群算法各自優(yōu)缺點以及總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一種較為新穎的混合算法:MGA-ACO(Modified Genetic Algorithm and Ant Colony Optimization),它

3、汲取了遺傳算法和蟻群算法各自的優(yōu)點:在每次循環(huán)過程中,蟻群算法利用了遺傳算法的變異和交叉操作機制,而遺傳算法利用了蟻群算法的信息素的更新機制；加之算法中采用了精英選擇策略,能夠很好的將最優(yōu)解保留下來,并且整個算法具有很好的收斂性,隨后以一個旅行商問題(TSP)展示了該算法的優(yōu)異性能。在此基礎(chǔ)上給出了立體車庫的智能控制系統(tǒng)的具體硬件實現(xiàn):以高性價比的DSP代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PLC來實現(xiàn)立體車庫的下位機的主要功能,這極大地提升了下位機的實時監(jiān)控能力