停车难的问题已经成为许多城市面临的难以解决的问题,而私家小区的错时停车的研究一旦条件成熟化并付诸实践,那么意味着盘活城市当中大量闲置的停车位资源,从而大大缓解城市的停车压力,对于缓解城市交通问题将有极其显著的研究意义。本文主要研究了一种适用于多共享车位网点间的智能优化调配算法用以提升大数据环境下私家小区共享车位与车辆之间的匹配调度效率,在整体上大大优化了车辆与车位网点间匹配后调配前往的周转作业时间,使得车位网点的停放服务能力利用得更加充分合理高效。事实上,在实际的停放请求的并行处理中,本文决策支持系统所面向的是一个车辆停放请求所构成的大数据,需要解决的核心问题是在大数据中如何处理共享车位的实时调度匹配问题。本文建立了以每个停放请求的目的地标点为中心将其周边可用于服务的车位网点建立起停车服务能力的分布调配网络,并据此建立了多车位网点的停放调配服务模型。并且基于多组实例数据,运用计算机仿真的技术手段,将模型优化后运算出的调度方案与不经过模型优化的随机模拟出的多组调度方案进行了对比和分析,从而验证了模型优化的必要性以及合理性。同时本文根据所研究的算法模型,进行系统集成与封装,设计并完善了整套系统理论和架构,开发上线了可实践应用的决策支持系统,包括司机端和执勤人员管理端APP的设计开发,停车协同监管系统的设计开发以及管理部门监控系统的设计开发。在开发决策支持系统的过程中,借助Dryad等技术手段优化了系统并行处理数据时的性能并通过了系统的压力测试,从而为系统的实践应用提供了理论依据和技术手段支撑。