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本科毕设进展情况

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本篇不断更新本人毕设的进展情况，以进行自我监督，为毕设的持续推进提供动力。

题目和构想

  • 方向：自动驾驶情况下（代客泊车）停车场的布局规划问题
    • K栈堆布局下的调车效率最小化下如何布局
      • K多少合适
      • 各要素的尺寸和位置
    • 该布局的效率优化问题
      • 空间使用率、周转率等指标计算
  • 构想：
    • 依据已有论文的构想：
      • 上层为布局设计 - 确定决策变量指标
      • 下层为分配模型 - 车辆在停车岛和栈堆中的分配
      • 解决思路为Benders decomposition或者启发式算法
    • 考虑$G_i$临时停放车道被占用导致相邻栈堆无法出场的问题 - 造成的时间浪费
      • 增加$G_i$，使问题不存在 —— 占用大量空间，无法发挥该布局优势
      • 原论文的求解，隐藏假设为，在同一时间段内，只存在一辆车的出场，不考虑调车对其他栈堆/区域调车的影响。
      • 如果在某栈堆调车的时间段中，其他车辆需要出场，则如何解决？
  • 输出
    • 除了论文，期望输出：dos应用、桌面应用、Web应用
    • 桌面应用和Web应用为一体化的，利用Electron打包Web成为桌面应用
    • 预期实现效果为：自动驾驶停车场的自动化设计（GUI）＋停车情景仿真（不确定是否可以自我实现）
    • 预期使用技术为：
      • 前端：H5+CSS3+JS+Vue.js框架
      • 后端：Python Django
      • 结合：Node.js, Python-Shell, Electron

已经完成

  • 11月-论文综述
    • 阅读主要中英文文献十几篇，选定4篇重点文献。
    • 未来可能会根据问题补充阅读。
  • 12月上旬：确定题目和初步构思。
  • 12月19：调查如何利用Python和Electron构建桌面应用。
  • 12月20：Valet Parking 停车场环境构建
    • 基本数据存储器——Spot Stack Area Lot等类。
    • 数据更新函数。
  • 12月21：损失函数构建 - 基于论文。
  • 12月23：调查Django在服务器上的部署
  • 12月24：求解算法：BD算法以及启发式算法的思路调研
  • 12月25：进一步查看BD算法，并且调查Python-MIP / CBC Solver 求解器，思考原问题不足之处的改进方法，产生疑问。
    • 原论文的求解，隐藏假设为，在同一时间段内，只存在一辆车的出场，不考虑调车对其他栈堆/区域调车的影响。
    • 如果在某栈堆调车的时间段中，其他车辆需要出场，则如何解决？

近期工作

  • 3天内：
    • 再深挖BD，尝试使用Python-MIP + CBC求解MIP问题，最好是BD Algorithm。
  • 一周内：
    • 写完Solution的代码（Benders decomposition）。
    • 测试完成。
  • 半个月内到一个月内：
    • 启发式算法构建
    • 参照Transportation Research Part B 论文，复现结果。
      • 两种算法求解对比
      • 主要决策参数变化对于调车效率、停车场利用率的影响的可视化

远期工作

  • 创新工作：寒假结束后 - 3月初

    • 尝试完成构想中的第二点，即填补当前研究不足的部分。

  • 前端补习：寒假结束后 - 3月初

    • H5, CSS3基础再学一遍，做几个可靠的Demo。
    • JS学完，结合Demo实现特定功能。

  • 原型设计和业务需求细化：寒假设计 - 3月初

    • 前端的基本布局构想
    • 业务需求细化：具体到有多少选项框，每个干什么的，呈现效果具体如何。

  • 业务需求实现：3月底 - 4月初

    • 前端完成并迭代 —— 要求：美观大方，功能全面。
    • 后端功能实现。