Boche项目城市停车路径规划与资源优化算法
城市停车的算法优化项目里，boche 项目还挺有意思的，聚焦在路径规划、资源分配、动态定价这些实际问题上，技术含量不低但用起来也挺接地气。
路径规划的算法部分比较标准，Dijkstra、A*这些常见的图搜索算法都能见到。比如从入口导航到空位的那一刻，用得就是这些老牌算法，速度快还精准。
停车预测方面就有点意思了，时间序列+机器学习模型（像随机森林、神经网络）上场。这类模型能根据过往数据、天气、节假日等做出停车位预测，准确率还蛮高，适合部署在市政平台上。
资源优化和动态定价这块也值得关注。比如用模拟退火、遗传算法甚至强化学习去动态调整停车费——有点像“打车软件的高峰加价”，能有效缓解热点区域车满为患的局面。
另外，数据挖掘在这个项目里发挥得也挺巧妙。用户停车习惯、出行高峰期，结合推荐算法，甚至能个性化推送停车位，体验上升一个档次。
想系统了解这些算法实现，推荐你看看几个相关资源：
- A*路径规划项目压缩包 - 上手快，适合刚入门的朋友
- 使用强化学习创建自动探索迷宫的机器人 - 强化学习结合路径搜索
- ReImproveJS：使用 TensorFlow.js 进行深度强化学习的框架 - 想在前端玩深度学习可以试试
- RHFS 模型研究与强化学习 - 进阶玩家可以多研究下
如果你正好也在做智能交通、智慧城市相关项目，可以借鉴下这些算法结构，组合成自己的“智能停车管家”。嗯，数据接得稳、接口调得顺，前端页面再美一点，妥了！
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