当前,由于车辆的快速普及,城市中停车位供不应求,尤其是在停车高峰期,司机很难找到合适的停车位进行停车,寻找车位的低速车辆很容易造成道路拥挤等问题。对停车信息进行发布,提高停车位的利用率是有效解决司机停车难问题的方法。物联网领域下各种技术的发展为停车可用信息的实时获取与有效传播带来了契机,国内外许多学者对停车推荐应用进行研究,从一定程度上缓解了停车问题,但是这些系统对于车位数据的表示和处理上的异构性问题考虑不足,不能获取全面的停车信息,因而对司机的引导与推荐也存在一定局限性。此外,这些系统在功能上比较单一,对司机用户的个性化、智能化的停车需求考虑较少。因此,为了解决上述问题,本文以现有技术为基础,对司机用户的停车需求进行分析,设计并实现了基于资源代理的停车位推荐系统,在此过程中进行的主要研究与工作如下:首先对异构设备及应用的抽象技术及标准进行研究,根据停车过程中实体的特点,引入资源代理的概念,提出停车应用领域的统一资源表示模型,将实际设备及应用均抽象为系统中的资源代理,屏蔽其数据的异构性,使各个车辆资源、停车场资源(包含车位资源)能够进行数据间的交互。根据司机停车的实际情况,提出了基于资源代理的主动式停车推荐规则,动态判断司机的停车需求;根据影响司机停车的选择因素,提出了基于多属性决策的停车场推荐策略,为司机提供个性化的停车场推荐列表。在此基础上,根据司机需求及系统功能,对基于资源代理的停车位推荐系统的软件架构进行设计,并对停车位推荐系统中的各个子功能模块进行详细设计,通过系统内各个资源代理间的操作与服务,结合提出的停车推荐机制,实现停车位推荐、车位预约等主要系统功能。最后,对基于资源代理的停车位推荐系统的各个模块进行实现,对实现后的关键模块进行相关界面展示与说明,并对提出的停车场推荐策略进行验证,证明了其有效性与合理性。