停车系统作为复杂系统对传统建模和仿真方法提出了挑战，因而呼唤新的建模和仿真方法出现。当前国内外的研究表明，已有的基于还原论的建模方法不能很好地刻画复杂系统，或者说在研究复杂系统时是失效的。智能体（Agent）作为一些具有特别技能的、主动的软件实体可以有效地模拟停车选择等各种决策行为，采用Agent对个体之间以及个体与环境之间的交互进行建模，就能通过微观模拟和宏观统计方式对停车系统进行全景式观测和分析。
　　《基于多智能体的停车系统仿真优化理论与实践》是笔者在多年从事停车系统仿真优化研究的基础上撰写而成的，试图基于Agent的建模与仿真提出通用的研究框架，系统地研究停车系统，拓展多智能体仿真在交通领域的应用范围。
　　《基于多智能体的停车系统仿真优化理论与实践》分为4章。首章为概述，第2章为面向停车预约策略的仿真优化，第3章为考虑电动汽车充电设施设置的停车系统仿真，第4章为面向停车换乘的多模式组合出行仿真。