一種醫院地下停車場最優泊車位的選擇方法研究

朱清美

（濰坊醫學院附屬醫院，山東 濰坊 261061）

近幾年由于新冠疫情和甲流感的爆發，醫院就診病員數量大幅度增加，停車難已成為困擾就診和探病人員的焦點問題[1-2]。自2021 年9 月開始，濰坊醫學院附屬醫院為了最大限度將停車位提供給就診人員，取消了內部職工專用停車位。[3]但受空間資源限制，現有的停車位仍難以滿足就診的需求。探索和解決就診人員停車難的問題，已成為當前亟待解決的民生問題之一，同時也是醫院后勤智能化管理與建設的一項重要內容。

傳統的停車行為通常是駕乘人員行駛至停車場，通過目測隨機尋找空車位。由于難以獲得精準的空車位位置信息和行駛過程中道路擁堵狀況，使駕乘人員在尋找空車位時，具有一定的隨機性和盲目性，增加了尋找泊車位的時間，降低了停車場空車位周轉率，同時延誤了患者問醫尋診時間[4]。

針對濰坊醫學院附屬醫院現有地下停車場停車位泊車存在的問題，提出一種醫院地下停車場最優泊車位的選擇方法。主要思想是考慮影響駕乘人員泊車位選擇的主要因素，根據影響因素的權重，構造加權決策規范化矩陣，實時對當前所有空車位進行綜合量化評估，將綜合評估值最高的泊車位分配給駕乘人員，有效緩解停車難的問題[5-7]。

1 影響駕車人員泊車位選擇的主要因素

通過對醫院地下停車場調查分析可知，影響就診人員或陪護家屬選擇泊車位的四個主要因素是：地下停車場入口到達泊車位的行駛距離；泊車位到達地下停車場電梯入口的步行距離；泊車位停放車輛的難易程度；行駛路徑擁堵狀況[8-10]。

1.1 地下停車場入口到達泊車位的行駛距離

地下停車場入口到達泊車位的行駛距離指停車場入口到各個空車位的距離。為使病人及時就診，駕乘人員期望能快速尋找到停車位，停車場入口至停車位距離越短的泊車位越容易被駕乘人員選擇。

1.2 泊車位到達地下停車場電梯入口的步行距離

泊車位到達地下停車場電梯入口的步行距離指泊車位到地下停車場電梯出入口的距離?？紤]病員行走不便，駕乘人員通常選擇靠近地下停車場電梯入口的空車位泊車。

1.3 泊車位停放車輛的難易程度

泊車位停放車輛的難易程度指駕乘人員將車輛停放至泊車位操作的難易性。駕乘人員通常會考慮空車位的兩側的狀況，選擇停車復雜程度低的泊車位停車。

車位兩側的狀況指空車位相鄰兩側是否已停放車輛，或者空車位是否鄰靠地下停車場建筑支撐柱。通常駕乘人員選擇完成泊車操作難度系數低的空車位泊車以節約停車時間。可用空車位的狀況示意描述分別如圖1、圖2、圖3、圖4 所示。

圖1 相鄰停車位未被占用

圖2 相鄰停車位一側被占用

圖3 相鄰停車位均被占用

圖4 停車位緊鄰支撐柱

1.4 行駛路徑擁堵狀況

行駛路徑擁堵狀況指駕車人員尋找空車位過程中，該行駛路徑是否有行駛車輛。駕乘人員停車時通?？紤]選擇通往泊車位的路徑無行駛車輛或者車輛較少的停車位。行駛路徑有行駛車輛的情形如圖5 所示，行駛路徑無行駛車輛的情形圖如圖6所示。

圖5 行駛路徑有行駛車輛的情形

圖6 行駛路徑無行駛車輛的情形

綜合上述，賀乘人員通常會綜合考慮影響泊車的四個主要因素，期望選擇最優空車位完成泊車行為。

2 接近理想點算法（TOPSIS）原理

2.1 接近理想點算法（TOPSIS）簡介

接近理想點算法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）由C.L.Hwang 和k.Yoon 于1981 年首次提出，該算法因簡單實用，已成為解決多屬性決策問題的有效算法之一。算法主要策略是：將備選方案中各個屬性均達到最優值作為一個正理想解（PIS），將備選方案中各個屬性均達到最劣值作為一個負理想解(NIS)，然后分別計算各個備選方案與正理想解（PIS）和負理想解（NIS）的歐式距離，將既接近正理想解（PIS）又遠離負理想解（NIS）的方案作為最優方案[11]。

2.2 接近理想點算法（TOPSIS）基本步驟

TOPSIS 算法基本步驟如下[12-14]：

step2：確定備選方案中各個屬性的權重值，構造加權規范化決策矩陣為各個屬性的權重矩陣；

step4：分別計算各備選方案到正理想解和負理想解的歐式距離和。

3 停車場最優泊車選擇方法應用實例

醫院地下停車場某時刻狀況如圖7 所示。從圖中可知，A 區有A4、A10、A11、A12 四個空車位；B區有B8、B11、B12 三個停車位；C 區有C4、C7、C8 三個停車位；D 區有D2、D3、D4、D9、D10 五個停車位。因此，該地下停車場有十五個空車位可供駕車者選擇。

圖7 某醫院地下停車場某時刻狀況

方案1～方案15 對應的停車位所在的區域與停車位編號如表1 所示。

表1 方案1～方案15 對應的停車位所在的區域與停車位編號

3.1 影響駕車者泊車的四個主要因素權重確定

通過對100 名不同駕齡、不同性別和不同年齡的就診人員和陪護家屬問卷調查可知，駕乘人員總是期望泊車位距離電梯入口遠近越優，其次期望行駛路徑行駛車輛越少越優，再次期望泊車位距離停車場入口越近越優，最后期望泊車位完成停車操作越方便越優。通過對駕乘人員選擇泊車位的偏好分析，駕車者選擇泊車位的四個因素的權重參數設置分別如下。

3.2 泊車位定性屬性值量化

屬性值量化通常采用Bipolar 標度標定。Bipolar 標度具有10 個刻度,無論哪一種屬性量化時，其最大值和最小值取值范圍為1～9[15]。

駕乘者尋找泊車位行駛路徑量化如下：

（1）停車位行駛路徑無車輛行駛時，其量化值為9；

（2）停車位行駛路徑有1 輛車行駛時，其量化值為5；

（3）停車位行駛路徑有2 輛及以上車輛行駛時，其量化值為1。

空車位兩側狀況量化如下：

（1）停車位兩側均有空車位時，其量化值為9；

（2）停車位一側有空車位且未緊鄰建筑支撐柱時，其量化值為8；

（3）停車位一側有空車位且緊鄰建筑支撐柱時，其量化值為7；

（4）停車位兩側無空車位且未緊鄰建筑支撐柱時，其量化值為6；

（5）停車位兩側無空車位且緊鄰建筑支撐柱時，其量化值為5。

3.3 構造原始決策矩陣R

根據圖7 構造原始決策矩陣，原始決策矩陣R 的各元素值如表2 所示。

表2 原始決策矩陣元素值

3.4 構造規范化決策矩陣X

影響泊車位選擇的四個主要因素中，地下停車場入口到達泊車位的行駛距離和泊車位到達地下停車場電梯入口的步行距離，均屬于定量屬性值，其單位都是“米”，而泊車位停放車輛的難易程度以及行駛路徑擁堵狀況屬于定性屬性值，因此，必須將其進行規范化歸一處理。

常見的規范化歸一方法主要有：向量規范化法、線性變換法和區間變換法三種。比較三種規范法的優缺點，這里采用效益型線性變換法對各個屬性值進行規范化歸一處理。效益型線性變換法轉化公式如（4）式。

采用TOPSIS 算法評價時，要求所有影響因素指標方向一致，即將各個影響因素做同趨勢化處理。通常采用將影響因素低優指標高優化，即對影響因素差值法處理。本案例影響駕車者泊車的四個主要因素中，地下停車場入口到達泊車位的行駛距離和泊車位到達地下停車場電梯入口的步行距離屬于低優指標，因此，需將這兩個影響因素進行差值法處理，其計算公式如（5）式。

經過規范化處理后的規范化矩陣X 元素值如表3 所示。

表3 規范化矩陣X 元素值

3.5 構造加權規范化矩陣Y

經過計算后的加權規范化矩陣Y 元素值如表4 所示。

表4 加權規范化決策矩陣Y 元素值

3.6 計算備選方案到正理想解和負理想解的歐氏距離和及綜合評價值

由表4 可得：

正理想解Y+=(0.1222, 0.2554, 0.2500，0.1000)；

負理想解Y-=(0.000, 0.0000, 0.0278，0.0667)；

表5 計算被評價對象到正理想解和負理想解的歐氏距離和和綜合評價值

表5 計算被評價對象到正理想解和負理想解的歐氏距離和和綜合評價值

備選方案方案1 0.2585 0.1673 0.3929方案2 0.1679 0.2005 0.5442方案3 0.1603 0.2051 0.5613方案4 0.1549 0.2102 0.5757方案5 0.2364 0.2173 0.4789方案6 0.2322 0.2504 0.5189方案7 0.2399 0.2608 0.5208方案8 0.1500 0.1480 0.4966方案9 0.1072 0.1972 0.6478方案10 0.1039 0.2069 0.6657方案11 0.3634 0.0755 0.1722方案12 0.2681 0.0728 0.2136方案13 0.2478 0.0731 0.2277方案14 0.1688 0.1553 0.4355方案15 0.1786 0.1378 0.4759

由表5 可知，方案1～15 的排列順序為：c10＞c9＞c4＞c3＞c2＞c7＞c6＞c8＞c5＞c15＞c14＞c1＞c13＞c12＞c11＞。c10對應C區的空車位C10 為最優泊車位，其結果與駕乘人員選擇空車位偏好相吻合。

4 結語

針對醫院地下停車場提出的最優泊車位選擇方法，可使就診人員在短時間內快速找到最優泊車位，避免尋找泊車位的隨機性和盲目性，可使泊車更加人性化，同時可獲得駕乘者較高滿意度，為醫院地下停車場智能化管理提供了一種借鑒。