在國內，
停車場管理系統亦成為一個黃金產業，以滿足管理、安全合理、快捷方便的現代人需求。就目前停車場管理系統的特點和功能來看，主要是結合Ic卡技術和視頻監控設備針對進入停車場的不同類型的用戶車輛進行識別和收費，并利用車位檢測技術對停車進行誘導。
其中的停車誘導功能，有的是通過管理人員對車位占用地圖的視覺判斷，有的是根據預設的引導管理原則程序，處理排隊引導車位序列，智能化程度不高。針對現代大型停車場管理系統中存在的這一問題，本文欲從另一個角度研究*車位的確定，通過分析車位尋找過程，將之轉化為zui短路徑問題，并引用一個智能優化算法—— 蟻群算法對其進行求解，zui后結合實例給出仿真結果。
*車位模型 假設某
停車場有一個人口，n個空閑車位（部分示意如圖1所示）。令停車場內的人口、行車交叉路口、空閑車位對應一個頂點，每一條行車方向上的路徑對應一條邊，邊上的權值為連接兩頂點之間的路徑長度。于是，停車場空閑車位分布就轉化為一帶權有向圖G=（V，E，L）。其中V是頂點的有窮非空集合；E是邊集；L是路權集。
車位優化算法
從上面的描述易知，要確定*車位，首先必須求得從入口處到每一個空閑車位的zui短路徑。從給定的帶權有向圖中尋找出一條從起始點到目標點之間的zui短路徑，有很多方法，如經典的D~kstra算法、啟發式搜索算法、神經網絡、遺傳算法等等。本文利用2O世紀9O年代意大利學者Mamo
Dofigo等人提出的蟻群算法進行求解。此方法雖研究時間不長，但因其魯棒性，并行性和合作性，應用在物流選址 、路徑規劃 、組合優化等問題中，具有良好的發展前途。
蟻群算法的基本原理
蟻群算法是一種源于昆蟲世界的新型仿生類算法，作為通用型隨機優化方法，其思想吸收了自然界螞蟻群體的行為特性，通過其內在的搜索機制，在一些典型的困難組合優化問題求解中取得了成效。蟻群算法的基本原理源于昆蟲學家們的觀察和發現，生物界中的螞蟻在搜索食物源時，能在其走過的路徑上釋放一種螞蟻*的分泌物—— 信息激素，使得一定范圍內的其它螞蟻能夠覺察并影響其行為。當某些路徑上走過的螞蟻越來越多時，留下的這種信息激素也越多，以致后來螞蟻選擇該路徑的概率也越高，從而更增加了該路徑的吸引強度，形成了一條zui短路線。
結論 本文利用蟻群算法對
停車場車位分布的帶權有向圖進行zui短路徑的尋優，找到從人口處到空閑車位的zui短路徑，并結合實際停車過程，確定*車位。該問題的研究對于現代大型停車場，特別是在超大型多區域、多層次的大面積多車位、路線復雜的停車場，如能將之與城市停車誘導信息系統結合起來，對進入車輛的停放進行引導，不僅能解決車主尋找車位時的盲目性，還能節省時間和燃油，且有利于停車場的內部管理，無論從節約能源，環境保護和提高停車場的利用率的方面，都具有重要的意義。
