近年来,随着中国经济快速发展,城市居民拥有的私家车数量也在急剧增加,由此产生了停车难问题。如何借助信息化技术来解决这一问题是当前的研究热点。为了解决上述问题,本文依托吉林省重点科技研发项目“基于车联网的城市停车位智能服务平台的构建”,设计并实现了一种智能停车客户端,力求为用户提供方便快捷的停车服务。由于寻找停车位的过程中路径规划可能不精确,针对这个问题,本文提出了自适应布谷鸟混合算法,并在相关数据集上进行了实验验证,详细内容如下:1.本文为了实现城市中的停车场和路边停车位的信息整合,打通各个信息孤岛,设计和实现了一种智能停车客户端,该系统是城市停车位智能服务平台一部分。首先,本文基于微信小程序、采用C/S架构,开发了智能停车客户端,并以MINA为开发框架,同时采用Django框架进行服务器后端开发。以此为技术基础,实现了客户端与服务器间的高效通信。其次,采集并存储停车场和路边停车位数据并对其进行深入分析,在对数据库表进行详细设计后,本文利用关系型数据库My SQL对其进行存储。2.由于在智能停车客户端中需使用路径规划功能,针对路径规划功能存在停车位导航不准确问题,本文深入研究了相关算法,并提出了一种自适应布谷鸟混合算法。首先,因离散布谷鸟算法易陷入局部最优,本文在原始离散布谷鸟算法的基础上进行改进,增加了邻域结构的同时引入了自适应选择策略,集成以上两种改进优点,保证不同的迭代中自动选择合适的邻域结构以产生候选解,寻找最优解的同时保证快收敛。其次,引入2-opt优化算子,加快收敛速度。然而实际应用中此算子时间复杂度太高,针对这一问题,本文对其进行了改进,即使用自适应的方式使用优化该算子,降低时间成本。然后,增加了禁忌搜索策略,避免重复搜索解,提高搜索解的效率。再次,使用扰动更大的邻域结构模块产生新解,增加解的多样性。最后,引入了模拟退火策略,提高接受差解的概率的同时降低陷入局部最优解的可能性。本文将提出的算法在十种不同的路径规划数据集上进行实验,实验结果表明,与其他对比算法相比,本文算法在任意节点数目下都能寻找到更优的路径。