共享单车的分配与调度数学建模

数学模型下的共享单车问题

数学模塑下的共享单车冋題摘要本文主要研究共阜单车巾的数学间题。

首先通il搜索各种数据使用迭代回归的数学模型估算了xx市内五区的适宜共阜单车量，然后建立多目标优化模型选择岀了最为合适的集中停赦地址，最后给碩府管理部门总结岀了一价引导单车有序使用和管理的报告。

对于间题一，首先介绍了回|月分林法的具体内容，廉后洋细具体说明了一下迭代回丹模里在求解各个区适宜共阜单车数量上该具休如何使用。

经过查找的xx五大区的洋细资料，带人了迭代回旧模里中，并目根折各f区内交通状况与大学数目合理的妹合了一下共阜单车数量，最终估算岀了和平区大约需要共阜单车10000辆。

沈河区夫约需要共皐单车9000辆。

皇姑区大约需要共阜单车12000 辆。

铁西区大约需要共阜单车10000 Ifio大东区大约需要共阜单车8000 |fi o最后结合XX2017年3月至5月来共阜单车的使用状况对比验込了一下结果的准确性。

对于间题二，首先介鉛了一下建模思路，从设立停笊点的总原则到集中停放点布局的影响因素，因为需要考虑很多因素，所以经过分析后建立了名目标优化模型，该模塑很好的解决了这一冋題。

紧接着对模13集理论做了简要介绍，通过模耕集隶扬函数的名目标优化算法的详细步骤对XX市和平区做了具体的规划，最后根据地图比例缩故很好的将需要设立单车集中停放地址名称呈观在了地图上。

尤其对于大学附近需要多设立停车位点。

对于冋题三,结合问題二得岀的结抡，给出T®JB管J!部门三点最重要的建i«：un^宣传提升大众的共阜总识。

2.完善相关法律法现政策。

3•枳枚引导企业参与合作。

若是广大稱众配合碩卅管理做到以上三点，共阜单车将会在XX有很好的发展。

关键词：迭代回归法、多目标优化、模《|及录）1函数、共享单车一、问题重述共享单车发展迅速,在很大程度上方便了人们的出行。

2017年3月,XX也出现了共享单车，目前已经基本覆盖了XX二坏内的区域。

然而，共享单车不能盲目发展，如果单车数量腔制不好，停朋无扶序都会给域市管理带来很名麻烦。

共享单车的分配与调度

共享单车的分配与调度摘要共享经济给人们的工作和生活带来了极大的便利，共享单车在我国发展迅速，但在许多城市中共享单车的资源配置存在一定的不合理性。

本文对共享单车行业现状，搜集相关数据，给出了一下建议。

针对问题一，我们根据人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。

建立于人口数量的计算模型中，考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求，合理地计算出基于人口的共享单车需求量。

在依据城市市区面积的计算模型中，建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的估算共享单车需求量。

针对问题二，根据统计学用柱状图或者折线图来统计一下每天、每周、每月、每年的用车情况；然后，用箱形图来统计一下一天中、一周中、一个月甚至一年中某个时间段的用车情况；再用方差和标准差求一下每天、每周、每月、每年的数据离散程度。

最后，可以求一下平均值，根据上面这些数据去决定投放量针对问题三，我们从计算两点的最短路径入手，将最短路径计算出后考虑将早中晚三个时间段内的高峰期取平均值后再最初计算。

我们建立反比例函数关系式; ,再根据归一化条件求得概率系数K,算出每个点以需求量。

针对问题四，缓解共享单车与城市管理的一些矛盾，是值得思考的。

这种乘着互联网快车产生的新模式、新业态，亟需更加开放、包容的治理思维。

一方面要确保企业的正当利益，推动产业持续健康发展，另一方面需要持续在城市治理上攻坚突破，进一步提高城市发展质量。

只有做到上述两方面，才能实现共享单车与城市管理的共赢。

本文针对当今城市普遍存在的共享单车布置问题，通过市场饱和度测算得出不同时空共享单车的需求量，用统计学原理结合实际数据决定不同地区的投放量，然后通过ArcGIS系统，确定分布趋势和停靠密度得出调度方案，给出了量化分析后的相关政策性建议，在实际的运用中具有一定的价值。

关键词：共享单车、市场饱和度测算、统计学、反比例函数1.问题重述一、引言1.背景知识2016年下半年以来，国内共享单车一路高歌猛进，小黄车、小橙车等各类共享单车如雨后春笋般出现在各大城市的街头巷尾。

数学建模预测：共享单车的调度与投放

共享单车调度与投放
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式。

共享单车是一种新型共享经济。

共享单车已经越来越多地引起人们的注意，由于其符合低碳出行理念，政府对这一新鲜事物也处于善意的观察期。

很多共享单车公司的单车都有GPS定位，能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据，进而对单车做出全天候供需预测，为车辆投放、调度和运维提供指引。

为了更好的提高共享单车的使用效率和最大程度的满足人们的骑行需求，请根据下面附件给出的数据及结合实际需要，自己收集数据，完成以下问题：（1）根据附件1中共享单车的骑行数据，估计共享单车的时空分布情况。

如从某地点A出发，到达不同地点的分布情况。

可分时间段讨论。

（2）假如根据调查，得到人们的骑行需求估计数据，见附件2。

根据问题1的估计结果，建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。

（3）根据附件 1的骑行数据和附件2的需求数据，判断各区域所需共享单车的满足程度，给出你的度量指标。

若增加100辆单车，如何进行投放更优。

（4）附件3是某地区投入不同数量共享单车后打车人次的数据。

据此分析研究共享单车的投入对该地区打车市场的影响。

同时请你收集实际数据进行量化研究。

附件1：数据中时间以分钟为单位，从某个0时刻开始计数。

该地区划分为10个区域。

见骑行数据文件。

附件2：各区域需求数据 i行j列数据代表从区域i到区域j需要共享单车的人次
注：所有数据不一定与实际数据相符合。

数学模型下的共享单车问题

数学模型下的共享单车问题摘要本文主要研究共享单车中的数学问题。

首先通过搜索各种数据使用迭代回归的数学模型估算了沈阳市内五区的适宜共享单车量，然后建立多目标优化模型选择出了最为合适的集中停放地址，最后给政府管理部门总结出了一份引导单车有序使用和管理的报告。

对于问题一，首先介绍了回归分析法的具体内容，然后详细具体说明了一下迭代回归模型在求解各个区适宜共享单车数量上该具体如何使用。

经过查找的沈阳五大区的详细资料，带入了迭代回归模型中，并且根据各个区内交通状况与大学数目合理的综合了一下共享单车数量，最终估算出了和平区大约需要共享单车10000辆。

沈河区大约需要共享单车9000辆。

皇姑区大约需要共享单车12000辆。

铁西区大约需要共享单车10000辆。

大东区大约需要共享单车8000辆。

最后结合沈阳2017年3月至5月来共享单车的使用状况对比验证了一下结果的准确性。

对于问题二，首先介绍了一下建模思路，从设立停放点的总原则到集中停放点布局的影响因素，因为需要考虑很多因素，所以经过分析后建立了多目标优化模型，该模型很好的解决了这一问题。

紧接着对模糊集理论做了简要介绍，通过模糊集隶属函数的多目标优化算法的详细步骤对沈阳市和平区做了具体的规划，最后根据地图比例缩放很好的将需要设立单车集中停放地址名称呈现在了地图上。

尤其对于大学附近需要多设立停车位点。

对于问题三，结合问题二得出的结论，给出了政府管理部门三点最重要的建议：1.加强宣传提升大众的共享意识。

2.完善相关法律法规政策。

3.积极引导企业参与合作。

若是广大群众配合政府管理做到以上三点，共享单车将会在沈阳有很好的发展。

关键词：迭代回归法、多目标优化、模糊及隶属函数、共享单车一、问题重述共享单车发展迅速，在很大程度上方便了人们的出行。

2017年3月，沈阳也出现了共享单车，目前已经基本覆盖了沈阳二环内的区域。

然而，共享单车不能盲目发展，如果单车数量控制不好，停放无秩序都会给城市管理带来很多麻烦。

共享单车分配与调度数学建模

共享单车分配与调度数学建模共享单车在城市交通中的快速发展，给人们的出行带来了很大的便利。

然而，随着共享单车数量的增加，如何合理地分配和调度这些共享单车成为了一个亟待解决的问题。

数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车的分配与调度，提高共享单车系统的利用效率和服务质量。

首先，我们需要建立一个数学模型来描述共享单车的分配问题。

考虑到共享单车的数量有限，我们可以将共享单车系统看作是一个有向图。

图中的顶点表示共享单车停放点，边表示两个停放点之间的距离。

我们可以用一个邻接矩阵来表示这个图，其中每个元素表示两个停放点之间的距离。

此外，我们还需要考虑用户的需求量，可以用一个需求矩阵来表示用户对共享单车的需求量，其中每个元素表示用户在某个停放点的需求量。

接下来，我们需要确定共享单车的分配策略。

一个合理的分配策略应该使得每个停放点的供需平衡，并尽可能减少用户等待时间和空闲单车的数量。

我们可以将这个问题看作一个最小费用流问题，其中顶点表示停放点和用户需求点，边表示共享单车的分配和调度，边上的容量表示单车的数量，费用表示用户等待时间和单车空闲时间的成本。

我们可以使用网络流算法来解决这个最小费用流问题，得到最优的共享单车分配方案。

在实际应用中，我们还需要考虑到共享单车的调度问题。

由于用户的需求是动态变化的，我们需要及时地调度单车来满足用户的需求。

我们可以将这个问题看作是一个动态规划问题，其中状态表示每个停放点的单车数量和用户需求量，决策变量表示单车的调度方案。

我们可以使用动态规划算法来解决这个问题，得到最优的共享单车调度方案。

除了分配与调度问题，我们还可以考虑共享单车系统的优化问题。

例如，如何在供需平衡的基础上，进一步优化用户的等待时间和单车的空闲时间。

我们可以将这个问题看作是一个多目标优化问题，其中目标函数包括用户等待时间和单车空闲时间的加权和。

我们可以使用多目标优化算法来解决这个问题，得到最优的共享单车优化方案。

总之，共享单车分配与调度是一个复杂的问题，数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车系统，提高系统的利用效率和服务质量。

共享单车调度与投放模型分析

共享单车调度与投放模型分析第一篇：共享单车调度与投放模型分析共享单车调度与投放模型分析摘要：本文根据调查研究，对单车投放调度进一步分析，优化出最符合需求的投放数解决单车调度与投放问题。

关键词：非线性规划；数学模型；调度一、问题引入本文根据采集的数据及实际骑行情况，估计共享单车的时空分布情况。

根据调查得到人们的骑行需求估计数据，建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。

根据骑行数据和需求数据，判断各区域所需共享单车的满足程度，如何进行投放更优。

二、模型假设1.假设每个人骑车速度相等且匀速2.假设24：00～6：00没有人使用单车3.假设共享单的投放只受需求函数的影响4.假设自行车没有因为各种原因损坏三、建立模型与分析数据的预处理：利用Excel软件统计出每个单位从i地到j地所需要的时间设为bi，取其平均值作为从i到j地所需要时间路程aij，即设区域之间的路程矩阵为A，则：A=0a12...a1ma210...a2man1an2 0（一）单车流量统计将时间T分为K段，T={t1，}；mij为某时间段i地去j地的车流量，M为流量矩阵：M=m11m12...m1jm21m22...m2jmi1mi2 (i)（二）单车流量统计结果根据大学城区域共享单车的实际采集数据，我们可以得到各时?g 段可使用的单车数目，统计如下表：从上表可以看出，时间末端5区单车最多，说明5区域单车的分布密度较大，可能为主要聚集区，可能是商业区，其次是1、2、6区较多，可能是居民住宅区。

（三）数据分析以大学城某区域共享单车为1000辆，因此在此问设共享单车基数为1000，用Excel整理各区域单车增减量如下：（四）非线性规划设第i个地区的单车投放量为zi，根据表2中共享单车影响Mi建立非线性规划模型。

其中zi为决策变量，yi为约束函数，x为范围变量，根据表4中单车的增减量知y1的变化值为-41，y6的变化值为-26，y7的变化值为-4，y10的变化值为-33，说明这些地区对共享单车的需求量较大，因而设立上述限制条件。

共享单车的分配与调度数学建模

共享单车的分配与调度数学建模
随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高，共享单车已经成为了城市出行的重要方式之一。

然而，共享单车的分配与调度问题也日益凸显。

如何合理分配单车，保证用户的出行需求得到满足，同时又不浪费资源，成为了共享单车企业需要解决的难题之一。

针对这一问题，数学建模可以提供一种有效的解决方案。

首先，我们需要对共享单车的使用情况进行数据分析，了解用户的出行习惯和需求。

其次，我们可以利用数学模型对单车的分配和调度进行优化。

具体来说，我们可以将城市划分为若干个区域，每个区域都有一定数量的单车。

根据用户的出行需求，我们可以预测每个区域的单车需求量，并根据需求量对单车进行分配。

同时，我们还可以根据单车的使用情况，对单车进行调度，保证每个区域的单车数量始终处于一个合理的范围内。

在数学建模中，我们可以利用线性规划、整数规划等方法对单车的分配和调度进行优化。

通过建立数学模型，我们可以在保证用户需求得到满足的前提下，最大程度地利用资源，提高单车的使用效率。

总之，共享单车的分配与调度问题是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素。

数学建模可以提供一种有效的解决方案，帮助共享单车企业实现资源的最大化利用，为用户提供更好的出行体验。

最新数学建模预测：共享单车的调度与投放

共享单车调度与投放
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式。

共享单车是一种新型共享经济。

共享单车已经越来越多地引起人们的注意，由于其符合低碳出行理念，政府对这一新鲜事物也处于善意的观察期。

很多共享单车公司的单车都有GPS定位，能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据，进而对单车做出全天候供需预测，为车辆投放、调度和运维提供指引。

为了更好的提高共享单车的使用效率和最大程度的满足人们的骑行需求，请根据下面附件给出的数据及结合实际需要，自己收集数据，完成以下问题：（1）根据附件1中共享单车的骑行数据，估计共享单车的时空分布情况。

如从某地点A出发，到达不同地点的分布情况。

可分时间段讨论。

（2）假如根据调查，得到人们的骑行需求估计数据，见附件2。

根据问题1的估计结果，建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。

（3）根据附件 1的骑行数据和附件2的需求数据，判断各区域所需共享单车的满足程度，给出你的度量指标。

若增加100辆单车，如何进行投放更优。

（4）附件3是某地区投入不同数量共享单车后打车人次的数据。

据此分析研究共享单车的投入对该地区打车市场的影响。

同时请你收集实际数据进行量化研究。

附件1：数据中时间以分钟为单位，从某个0时刻开始计数。

该地区划分为10个区域。

见骑行数据文件。

附件2：各区域需求数据 i行j列数据代表从区域i到区域j需要共享单车的人次
注：所有数据不一定与实际数据相符合。

数学模型下的共享单车问题

数学模型下的共享单车问题摘要本文主要研究共享单车中的数学问题。

首先通过搜索各种数据使用迭代回归的数学模型估算了沈阳市内五区的适宜共享单车量，然后建立多目标优化模型选择出了最为合适的集中停放地址，最后给政府管理部门总结出了一份引导单车有序使用和管理的报告。

对于问题一，首先介绍了回归分析法的具体内容，然后详细具体说明了一下迭代回归模型在求解各个区适宜共享单车数量上该具体如何使用。

经过查找的沈阳五大区的详细资料，带入了迭代回归模型中，并且根据各个区内交通状况与大学数目合理的综合了一下共享单车数量，最终估算出了和平区大约需要共享单车10000辆。

沈河区大约需要共享单车9000辆。

皇姑区大约需要共享单车12000辆。

铁西区大约需要共享单车10000辆。

大东区大约需要共享单车8000辆。

最后结合沈阳2017年3月至5月来共享单车的使用状况对比验证了一下结果的准确性。

对于问题二，首先介绍了一下建模思路，从设立停放点的总原则到集中停放点布局的影响因素，因为需要考虑很多因素，所以经过分析后建立了多目标优化模型，该模型很好的解决了这一问题。

紧接着对模糊集理论做了简要介绍，通过模糊集隶属函数的多目标优化算法的详细步骤对沈阳市和平区做了具体的规划，最后根据地图比例缩放很好的将需要设立单车集中停放地址名称呈现在了地图上。

尤其对于大学附近需要多设立停车位点。

对于问题三，结合问题二得出的结论，给出了政府管理部门三点最重要的建议：1.加强宣传提升大众的共享意识。

2.完善相关法律法规政策。

3.积极引导企业参与合作。

若是广大群众配合政府管理做到以上三点，共享单车将会在沈阳有很好的发展。

关键词：迭代回归法、多目标优化、模糊及隶属函数、共享单车一、问题重述共享单车发展迅速，在很大程度上方便了人们的出行。

2017年3月，沈阳也出现了共享单车，目前已经基本覆盖了沈阳二环内的区域。

然而，共享单车不能盲目发展，如果单车数量控制不好，停放无秩序都会给城市管理带来很多麻烦。

共享单车投放点布局与投放量的最优化模型构建

共享单车投放点布局与投放量的最优化模型构建一、问题概述共享单车投放点布局与投放量的最优化问题可以归结为一个典型的组合优化问题。

具体来说，对于一个城市而言，首先要确定投放点的数量和位置；其次要考虑每个投放点的投放量。

从经济学角度来看，单车的投放应该以最小的成本为目标，以保证运营的效益。

但从用户体验角度来看，投放点的布局应该能够满足用户的出行需求，方便用户使用共享单车。

共享单车投放点布局与投放量的最优化问题涉及到了多个方面的考量，需要综合考虑各种因素，才能够得出一个合理的解决方案。

二、相关研究在国内外，关于共享单车投放点布局与投放量的最优化问题已经得到了一些学者和研究机构的关注。

他们提出了一些基于数学建模的方法，试图寻找到一种能够平衡各种因素的最优解决方案。

有些研究利用了地理信息系统（GIS）技术，结合用户出行数据和交通网络数据，进行了投放点布局的优化分析；还有一些研究利用了运筹学方法，建立了共享单车投放点布局与投放量的优化模型，通过数学规划算法求解最优解。

三、模型构建基于已有的研究成果和实际情况，可以构建一个综合考虑各种因素的共享单车投放点布局与投放量的最优化模型。

模型的构建应该包括以下几个方面的内容：1.数据获取：首先要获取城市的地理信息数据、交通网络数据、用户出行数据等相关数据。

2.需求预测：根据用户出行数据和交通网络数据，可以预测出各个区域的共享单车需求量。

3.投放点布局：结合地理信息数据和需求预测结果，确定最优的投放点数量和位置。

5.成本考量：考虑运营成本、维护成本、投放点建设成本等多方面的成本，近可能地降低总成本。

6.用户体验：考虑用户的出行需求，设计出一个便利用户使用的共享单车系统。

四、模型求解在模型构建完成后，还需要利用数学规划算法、地理信息系统技术、仿真模拟方法等工具进行模型求解。

通过求解最优解，可以得到一个最优的共享单车投放点布局与投放量方案，以满足各种因素的平衡。

五、实际应用将得到的最优方案应用到实际环境中，进行实地测试和逐步推广。

2023高教社杯数学建模竞赛a题思路

2023高教社杯数学建模竞赛A题思路题目A：城市共享单车调度优化问题背景介绍：随着共享经济的发展，共享单车已成为城市出行的重要方式。

然而，在高峰时段，共享单车的需求量激增，导致部分区域出现车辆短缺，而其他区域则出现车辆过剩的情况。

为了解决这个问题，需要对共享单车的调度进行优化。

任务要求：本题要求参赛者建立数学模型，通过数据分析与优化算法，为城市共享单车公司提供以下方面的建议：预测不同时段的共享单车需求量；根据预测需求量，制定合理的调度计划；优化调度计划，以降低调度成本和提高用户满意度。

思路分析：数据收集与处理首先，需要收集城市共享单车的相关数据，包括各区域的共享单车使用量、高峰时段、用户行为等。

对数据进行清洗、整理和预处理，为后续分析提供准确的基础。

需求预测模型建立采用时间序列分析、回归分析或机器学习等方法，对历史数据进行建模，预测未来不同时段的共享单车需求量。

可以考虑以下因素：天气、节假日、交通状况、用户习惯等。

调度计划制定根据预测需求量，制定初步的调度计划。

可以考虑以下策略：增加车辆投放、调整车辆分布、设置临时停车点等。

根据实际情况，对调度计划进行调整和优化。

优化算法应用为了降低调度成本和提高用户满意度，需要应用优化算法对调度计划进行进一步优化。

可以采用整数规划、动态规划或遗传算法等方法，对车辆调度进行优化。

考虑不同区域的共享单车需求量、车辆行驶时间、用户等待时间等因素。

系统设计与实现根据上述分析结果，设计并实现一个城市共享单车调度优化系统。

该系统能够根据实时数据和预测需求量，自动生成调度计划并实时调整。

同时，能够提供可视化界面，方便管理人员进行监控和决策。

方案评估与改进对优化后的调度计划进行评估，可以采用成本效益分析、用户满意度调查等方法。

根据评估结果，对调度计划进行进一步改进和优化，以提高方案的实际效果。

总结：本题通过城市共享单车调度优化问题，要求参赛者综合运用数据分析与优化算法，为共享单车公司提供有针对性的建议。

共享单车数学建模论文

同济大学 2016 年数学建模竞赛 A 题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据，主要研究了“互联网＋”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题，建立了行业市场饱和度测算模型，企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型，利用MATLAB 和EXCEL 软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析，并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法，为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据，在实际应用中有较大的参考价值。

问题一中，我们从上海市共享单车的实际出发，提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。

建立于人口数量的计算模型中，考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求，合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。

在依据城市市区面积的计算模型中，建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的估算共享单车需求量。

此外，我们还考虑了基于通勤市场的计算模型，基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。

最后，取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量，分析出虽然市场并没有饱和，但是整体需求增长会趋缓，增强单车的管理能力，提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。

问题二中，我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标，建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型，得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比，然后利用2016 年10、11、12 月、2017 年1 月两品牌的用户数量，建立灰色预测模型，预测了半年时间内，摩拜、ofo 两者用户数量的演变情况，推测出，得益于良好的城市扩张和海外布局，ofo 的用户数量将在下半年超越摩拜，然而在今后较长时间内，中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。

问题三中，我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围，从共享单车的车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析，认为ofo 和Mobike lite 是综合评价较好的两家，小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。

共享单车的分配与调度

共享单车的分配与调度————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：共享单车的分配与调度摘要共享经济给人们的工作和生活带来了极大的便利，共享单车在我国发展迅速，但在许多城市中共享单车的资源配置存在一定的不合理性。

本文对共享单车行业现状，搜集相关数据，给出了一下建议。

针对问题一，我们根据人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。

建立于人口数量的计算模型中，考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求，合理地计算出基于人口的共享单车需求量。

在依据城市市区面积的计算模型中，建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的估算共享单车需求量。

针对问题二，根据统计学用柱状图或者折线图来统计一下每天、每周、每月、每年的用车情况；然后，用箱形图来统计一下一天中、一周中、一个月甚至一年中某个时间段的用车情况；再用方差和标准差求一下每天、每周、每月、每年的数据离散程度。

最后，可以求一下平均值，根据上面这些数据去决定投放量针对问题三，我们从计算两点的最短路径入手，将最短路径计算出后考虑将早中晚三个时间段内的高峰期取平均值后再最初计算。

我们建立反比例函数关系式; ,再根据归一化条件求得概率系数K,算出每个点以需求量。

针对问题四，缓解共享单车与城市管理的一些矛盾，是值得思考的。

这种乘着互联网快车产生的新模式、新业态，亟需更加开放、包容的治理思维。

一方面要确保企业的正当利益，推动产业持续健康发展，另一方面需要持续在城市治理上攻坚突破，进一步提高城市发展质量。

只有做到上述两方面，才能实现共享单车与城市管理的共赢。

本文针对当今城市普遍存在的共享单车布置问题，通过市场饱和度测算得出不同时空共享单车的需求量，用统计学原理结合实际数据决定不同地区的投放量，然后通过ArcGIS系统，确定分布趋势和停靠密度得出调度方案，给出了量化分析后的相关政策性建议，在实际的运用中具有一定的价值。

共享单车数学建模论文

=91.6
基于城区面积的计算模型
〔4-3〕
在分析共享打车的市场需求中,基于城市建成区的面积是一项很重要的计算方式.最简单的模型就是面积乘以单车密度.
S
〔4-4〕
##市区域总面积为6340平方公里,其中城区面积1563平方公里,假设单
车密度为1000辆每平方公里,则需要单车数量为156.3万辆.
图4-4##市城市区域图
问题三中,我们选取同济大学四平校区与周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo和Mobikelite是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以与享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展.此外,为了研究自行购买自行车的必要性,通过调研各类共享单车收费情况和市场自行车价格,比较了两者的平均使用费用,认为对于出行频率高、4公里以内的短距离出行行为,自行购买自行车并在使用四年后转售的方式比使用共享单车费用低68%,但共享单车很大程度上缓解了出行频率低、出行目的多元的出行难问题.
1.2
问题一的分析
问题一要求我们分析市场上的共享单车投放量是否已经满足短途出行的要求,市场饱和度如何.市场饱和度为产品销量与产品需求量的比值,因此要分析共享单车的市场饱和度如何,就必须先估算市场的单车需求量,然后根据市场上已经投放的单车数量,才能给出合理的评价.在计算市场需求量方面,我们摈弃传统的以人口数量和渗透率的简单计算方法,充分考虑人口数量、性别和受教育程度等因素,并考虑依据市区面积和通勤市场的计算模型,以求更加合理的计算出市场的单车需求量.
问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo的综合竞争力对比,然后利用2016年10、11、12月、2017年1月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面.

共享单车分配与调度数学建模

共享单车分配与调度数学建模
共享单车分配与调度数学建模是实现共享单车服务的基础，以保证服务的可用性、质量和可持续性。

它将共享单车的调度与分配任务抽象成一系列的数学优化问题，通过寻找优化方法解决它们，以满足不同客户服务要求。

在数学模型上，共享单车的调度与分配任务可以表示为多目标优化问题，其中引入了服务覆盖、再利用率、系统容量等多个子问题。

首先需要考虑如何使共享单车的分布满足客户服务的要求，进而考虑如何改善系统容量，提高整个系统的可持续性。

针对共享单车客户的服务可以分为两种，一种是站点服务，客户可以随时在指定位置取车；另一种是流动服务，客户可以从任意位置叫单车。

在站点服务中，系统调度人员可以根据实际情况，对站点的共享单车数量进行適當的调整，以确保站点的可用性；而在流动服务中，可以通过优化算法帮助客户叫车，提高用户服务体验。

最后，为了保持共享单车服务的可持续性，可以设计收费模式来调整用户违约、共享单车再利用率和系统容量之间的平衡。

其中，收费策略包括定价模式、计次收费模式和押金模式，考虑了用户的行为特征，有利于提高系统利用率和收益。

此外，还可以考虑如何减少因车辆的停用而导致的系统投入成本，从而进一步提高系统可持续性。

总之，共享单车调度与分配数学建模是实现共享单车服务提高可用性、质量和可持续性的基础，可以在数学模型中引入多目标优化问题，可以通过合理设计收费机制，增加系统容量和再利用率，有效提高客户服务水平。

共享单车调度与分配问题研究

共享单车调度与分配问题研究摘要：随着共享经济的到来，共享单车在我国发展迅速，在很大程度上方便了人们的出行。

目前，我国城市共享单车资源配置还存在一定的不合理性。

本文对共享单车的调度与分配问题进行研究分析，得到了影响不同时空单车资源需求量的合理指标，采用了BP神经网络分析处理优化数据，最后，提出了一种共享单车经营方案。

关键词：共享单车；统计分析；BP神经网络一方面，在不同地点不论是停车数还是使用车的数量都会存在比较大的差异，不同的地点对单车的需求量是不一样的，也就是说投放车的地点是一个影响需求量的一个重要因素。

另一方面，单车的使用数量在每天的双峰期间使用比较高，在中午的时候对单车的需求量是比较大的。

所以，单车需求量影响的重要指标也包括单车使用的时间。

通过分析我们得到：不同单车的投放点和单车的使用时间对单车资源需求有很大的影响。

1 单车调度模型（BP神经网络）模型的假定：假设测试天气晴朗，没有天气因素对用户选择共享单车造成影响。

假设测试每天的各时段的交通情况相似，没有交通因素对用户选择共享单车造成影响。

对网络获取的300多万个数据进行百分比随机抽样得到5991个数据，再分时间处理得到一天当中得到各个时间段内的用户人数。

分析可知，从0点到5点使用共享单车的人数很少，所以选择0点到5点进行调度，并且每个区域单车的初始量满足预期量认为完成调度。

BP算法是由数据流的正向传播和反响传播两个过程组成。

正向传播时，传播的方向为输入层->隐含层->输出层，每层神经元只影响下一层神经元。

若在输出层没有理想的输出，则可以转向误差信号的反响传播。

这两个过程交替进行，在权向量空间中采用梯度下降算法，动态迭代搜索一组权向量，使误差达到最小值，来完成信息的提前和记忆。

模型建立关键步骤如下：隐含层的输出函数：由上面的表格数据可得到，在0点-6点之间，区域3的共享单车应该调出5辆给区域6；区域5的共享单车应该调出3辆给区域1，4辆给区域2，8辆给区域8；区域7的共享单车应该调出3辆给区域8；区域9的共享单车应该调出8辆给区域4，5辆给区域8；区域10的共享单车应该调出1辆给区域2。