停車系統(tǒng)作為復雜系統(tǒng)對傳統(tǒng)建模和仿真方法提出了挑戰(zhàn),因而呼喚新的建模和仿真方法出現(xiàn)。當前國內外的研究表明,已有的基于還原論的建模方法不能很好地刻畫復雜系統(tǒng),或者說在研究復雜系統(tǒng)時是失效的。智能體(Agent)作為一些具有特別技能的、主動的軟件實體可以有效地模擬停車選擇等各種決策行為,采用Agent對個體之間以及個體與環(huán)境之間的交互進行建模,就能通過微觀模擬和宏觀統(tǒng)計方式對停車系統(tǒng)進行全景式觀測和分析?!痘诙嘀悄荏w的停車系統(tǒng)仿真優(yōu)化理論與實踐》是筆者在多年從事停車系統(tǒng)仿真優(yōu)化研究的基礎上撰寫而成的,試圖基于Agent的建模與仿真提出通用的研究框架,系統(tǒng)地研究停車系統(tǒng),拓展多智能體仿真在交通領域的應用范圍。《基于多智能體的停車系統(tǒng)仿真優(yōu)化理論與實踐》分為4章。首章為概述,第2章為面向停車預約策略的仿真優(yōu)化,第3章為考慮電動汽車充電設施設置的停車系統(tǒng)仿真,第4章為面向停車換乘的多模式組合出行仿真。