現(xiàn)代城市中停車難的問題日益突出,，它不僅為駕車者帶來了困擾,，也讓本來就很糟糕的交通狀況雪上加霜。據(jù)美國物理學(xué)家組織網(wǎng)11月1日報(bào)道,，以色列和荷蘭科學(xué)家日前開發(fā)出一種模擬軟件,，能夠?qū)⑴c停車相關(guān)的因素都“考慮”在內(nèi)，對現(xiàn)有情況進(jìn)行評估測試,，幫助市政管理人員作出更為科學(xué)的規(guī)劃,，制定更有效的政策，提高車位利用率,，使停車難的問題得到緩解,。相關(guān)論文發(fā)表在最新出版的《計(jì)算機(jī)、環(huán)境與城市系統(tǒng)》（Computers, Environment and Urban Systems）雜志上,。
由以色列特拉維夫大學(xué)的納達(dá)·利維博士和他的導(dǎo)師伊扎克·班奈森教授以及荷蘭內(nèi)梅亨大學(xué)的卡爾·馬騰斯博士開發(fā)的這套軟件能夠?qū)μ囟▍^(qū)域或整個(gè)市區(qū)的停車狀況進(jìn)行模擬,。借助這種軟件,，交通管理部門可在實(shí)施前就對不同交通規(guī)則和政策所產(chǎn)生的影響了如指掌。
這個(gè)名為PARKAGENT的模擬軟件已在以色列和歐洲進(jìn)行了測試,。該軟件涉及停車政策,、司機(jī)、停車管理員,、道路,、建筑物和停車場等要素，能夠估算出司機(jī)尋找車位的時(shí)間,、從泊位到目的地的距離以及他們愿意負(fù)擔(dān)的費(fèi)用,。根據(jù)這些信息，市政管理人員能直觀地發(fā)現(xiàn)問題所在并做出修改,，從而提高車位利用率和交通效率,。
行駛中的車輛尋找停車位不但浪費(fèi)了大量能源，也制造了擁堵,、污染和噪音,。研究人員稱，到目前為止,，由于沒有任何科學(xué)依據(jù),，在與停車相關(guān)政策的制定上，市政管理人員只能根據(jù)自己的感覺來確定司機(jī)的停車地點(diǎn)以及時(shí)長,。這導(dǎo)致不少城市在停車政策上都存在失誤,。
以北美和以色列為例，至少有兩點(diǎn)應(yīng)該做出修改：一是路邊泊位的費(fèi)用往往比路外停車場的費(fèi)用更便宜,，二是車位緊張的停車場在停車時(shí)間上沒有嚴(yán)格限制,。前者導(dǎo)致司機(jī)花費(fèi)更多的時(shí)間尋找便宜的車位，從而造成擁堵,；后者嚴(yán)重影響了車位的利用率,。如果所有駕車者都能盡快就近停車的話，城市交通將會(huì)更為高效,。
利維預(yù)測說,，隨著城市人口的日漸密集，私家車將成為效率低下,、阻礙城市流動(dòng)的主要因素,。未來人們將以公共交通系統(tǒng)、自行車以及拼車出行為主,，私家車將被逐步取代,。（生物谷 Bioon.com）
doi:10.1016/j.compenvurbsys.2008.09.011
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An agent-based model of parking in the city
Itzhak Benensona, b, , Karel Martensc, , , Slava Birfir
In this paper, we present PARKAGENT, an agent-based, spatially explicit model for parking in the city. Unlike traditional parking models, PARKAGENT simulates the behavior of each driver in a spatially explicit environment and is able to capture the complex self-organizing dynamics of a large collective of parking agents within a non-homogeneous (road) space. The model generates distributions of key values like search time, walking distance, and parking costs over different driver groups. It is developed as an ArcGIS application, and can work with a practically unlimited number of drivers. The advantages of the model are illustrated using a real-life case from Tel Aviv. Taking detailed data from field surveys, the model is used to study the impact of additional parking supply in a residential area with a shortage of parking places. The PARKAGENT model shows that additional parking supply linearly affects the occurrence of extreme values, but has only a weak impact on the average search time for a parking place or the average walking distance between the parking place and the destination.
