近年来机动车保有量快速增长,因停车泊位不足导致停车需求缺口日益扩大,停车矛盾问题日益突出。在新型智慧城市和停车智能化背景下,共享停车因可以在资源紧张地区合理调剂空闲车位加强其利用率而受到广泛关注和倡导,推广泊位共享已成为在城市中心区解决停车问题的重要手段之一。本文在综合考虑地理区位优势、机动车增长率水平以及不同时刻不同土地利用性质的停车需求的基础上,构建泊位共享停车需求预测模型。结合政府促进停车场立体化政策、投资者的投资成本以及驾驶员时间成本,兼顾三方利益建立多目标优化的泊位共享停车场选址模型,综合成本约束条件建立了停车场建设序列模型,并运用模糊折中方法和改进遗传算法进行求解,结合实例验证模型和算法。本文主要包含以下内容:(1)设计停车调查现场观测方案和问卷调查方案。针对鄂尔多斯市中心城区开展调查,获得不同土地利用性质不同时间段的停车泊位需求数据。通过问卷调查获取城市经济水平、停车现状问题、停车影响因素以及共享泊位等信息,为泊位共享停车需求预测和停车场选址研究提供数据支撑。(2)建立泊位共享停车需求预测模型。分析泊位共享停车需求预测的影响因素,提出地理区位优势、机动车增长率的核算方法,针对现场调查得到不同用地类型不同时间段的停车需求进行分析。(3)建立停车场选址的多目标优化模型。以驾驶员时间成本最小、停车场建设立体化程度最大、投资者投资成本最小为目的,将满足停车小区的停车需求、停车步行距离限制、停车场停车泊位冗余设计、单个停车场停车泊位建设数量范围为约束条件。提出停车场优势度、停车场泊位建设数量范围、停车场土地成本、停车场建设成本、单位出行时间成本、停车需求点到备选停车场的停车分配比例等参数的计算方法。并在停车场选址模型的基础上建立停车场建设序列模型。(4)基于改进遗传算法的模型求解。采取拒绝策略和改进遗传算子策略的组合方式处理约束条件,采用模糊折中规划法规范化处理目标函数,将遍历法与遗传算法结合以求解停车场选址优化模型。(5)进行模型与求解算法的实例验证。以鄂尔多斯市东胜区区域综合体为实例,进行泊位共享停车需求预测、停车场选址及建设序列优化研究。为遗传算法中相关参数进行标定实验,停车场选址模型采用MATLAB进行编程并求解,停车场建设序列模型运用LINGO编写程序并求解。得到了案例区域的泊位共享停车需求预测结果和停车场选址及建设序列的优化方案,验证了模型及算法的有效性。