公共自行车服务系统 数学建模
数学建模校园共享单车治理问题
数学建模校园共享单车治理问题
校园共享单车治理问题是一个涉及到数学建模的复杂问题。
以下是一些可以考虑的因素和解决方法：
1. 需求预测：利用历史数据和用户调查等方法，进行需求预测，以确定每个校园的单车需求量和分布情况。
2. 资源分配：根据需求预测和校园内的地理数据，使用数学模型确定最佳的单车投放和分布策略，以确保每个区域的需求得到满足，避免资源浪费或供需不平衡。
3. 调度优化：为了提高校园共享单车的使用效率和用户体验，需要根据单车的需求和分布情况，使用数学模型进行调度优化，使单车能够在不同的区域之间得到平衡和合理分配。
4. 用户行为分析：通过对用户行为的数据分析，可以了解用户的使用习惯和需求，进而优化共享单车的服务策略和运营管理。
5. 管理策略建议：根据数学模型的分析结果，提出相应的管理策略建议，包括单车数量、停车点建设、用户奖惩机制等，以维护共享单车的稳定运营和良好的用户体验。
需要注意的是，具体的数学建模方法和算法需要根据实际情况进行选择和调整，并且在实施过程中需要与相关部门合作，确保治理措施的有效性和可行性。
城市公共自行车服务系统数学建模论文
数学建模论文公共自行车服务系统毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
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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数学建模
共享单车的分配与调度数学建模
1 引言
随着共享单车热潮的兴起，伴随而来的就是如何合理有效地分配和调度共享单车的问题，而数学建模可以帮助从一定的角度解决这类问题，从而提高单车分配和调度的效率及效果。
本文就以共享单车的分配与调度为例，用数学建模的方法来分析和解决这一问题。
2 主要步骤
2.1 模型建立
共享单车的分配与调度数学建模包括三个方面：单车的分配，单车移动路径的确定，以及每一辆单车的调度时间。
建立模型之前必须要先确定几个变量及其取值范围，建立对应的优化目标函数及约束条件。
2.2 数据采集
数据采集是完成数学建模的基础，主要内容包括共享单车的分布数量，终端节点的位置及频率，以及出行时的峰值等，这些数据可以通过街景、客流量数据等多种方式来获得，从而确定优化模型的参数。
2.3 求解
根据模型和数据，用拟合的方法通过数学模型，求出合适的最优分配路径和调度时间。
3 结论
共享单车的分配与调度数学建模是一个复杂而又重要的领域，其可以有效帮助我们更好地分配和调度共享单车，提高共享单车的效率，
满足社会的需求。
数学建模能够让我们从更全面的角度考虑问题，从而更好地理解和分析共享单车的分配与调度问题，从而获得更有效的结果。
全国大学生数学建模竞赛公共自行车服务系统
D题公共自行车服务系统公共自行车作为一种低碳、环保、节能、健康的出行方式，正在全国许多城市迅速推广与普及。
在公共自行车服务系统中，自行车租赁的站点位置及各站点自行车锁桩和自行车数量的配置，对系统的运行效率与用户的满意度有重要的影响。
附件1为浙江省温州市鹿城区公共自行车管理中心提供的某20天借车和还车的原始数据，所给站点的地理位置参见附件2（详细信息可以参考温州市鹿城区公共自行车管理中心网站：）。
请你们在搞清楚公共自行车服务模式和使用规则的基础上，根据附件提供的数据，建立数学模型，讨论以下问题：1. 分别统计各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次,并对所有站点按累计的借车频次和还车频次分别给出它们的排序。
另外，试统计分析每次用车时长的分布情况。
2. 试统计20天中各天使用公共自行车的不同借车卡（即借车人）数量，并统计数据中出现过的每张借车卡累计借车次数的分布情况。
3. 找出所有已给站点合计使用公共自行车次数最大的一天，并讨论以下问题：（1）请定义两站点之间的距离，并找出自行车用车的借还车站点之间（非零）最短距离与最长距离。
对借还车是同一站点且使用时间在1分钟以上的借还车情况进行统计。
（2）选择借车频次最高和还车频次最高的站点，分别统计分析其借、还车时刻的分布及用车时长的分布。
（3）找出各站点的借车高峰时段和还车高峰时段，在地图上标注或列表给出高峰时段各站点的借车频次和还车频次，并对具有共同借车高峰时段和还车高峰时段的站点分别进行归类。
4. 请说明上述统计结果携带了哪些有用的信息，由此对目前公共自行车服务系统站点设置和锁桩数量的配置做出评价。
5. 找出公共自行车服务系统的其他运行规律，提出改进建议。
附件1：公共自行车数据（内含20个Excel文件）附件2：公共自行车站点分布图1 问题分析1. 分别统计各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次,并对所有站点按累计的借车频次和还车频次分别给出它们的排序。
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。
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。
基于UML公共自行车服务系统的分析设计
基于UML公共自行车服务系统的分析设计摘要:本文介绍了使用面向对象的开发方法及UML，并对公共自行车服务系统进行建模,形成一个完整的建模系统实例，分析了该系统的需求分析过程，并详细介绍了该系统的设计过程。
关键字：UML 面向对象公共自行车服务系统一：定义UML，即统一建模语言，是一种概念清晰，表达能力丰富，适用范围广泛的面向对象建模语言，它主要以Booch方法，OMT方法和OOSE方法为基础，同时也吸收了其他面向对象建模方法的优点。
它可以对任何具有静态结构和动态行为的系统进行建模，主要作用就是帮助用户进行面向的描述和建模，它可以描述软件从需求分析到软件实现和测试的全过程。
UML通过图形化的表示机制从多个侧面对系统的分析和设计模型进行刻画。
它共定义了十种试图，如图1：二：需求分析目前，国外很多城市诸如巴黎，马赛，里昂等都实施了公共自行车项目，取得了非常好的环保和社会效应。
自行车是最好的短途交通工具，具有方便、健康、低碳环保等诸多优点。
公共自行车系统是将自行车纳入到公共交通系统，基于“随用随借，公众使用”的开发理念，解决城市“最后1-3公里”的交通问题。
既可以提到道路资源利用率，缓解道路拥堵，促进节能减排，减少尾气污染，还能强身健体，提高城市品位。
2.1 系统总体功能需求公共自行车系统是利用计算机实现大量租车信息处理的电子档案管理系统，本系统主要满足市民和系统管理员，以及管理柱方面的需求。
不但要让市民通过这个系统可以方便的借到自行车，而且这个系统更易于管理。
其分析如图2：图 22.2 系统详细功能需求2.2.1 借车模块将具有租车功能的IC卡放在有公共自行车的锁止器的刷卡区刷卡，此时，锁止器界面上的绿灯闪一下变常亮，听到蜂鸣器发出“嘀”响声，表示锁止器已打开，租车人应及时（30秒内）将车取出，则完成租车。
租车流程如下图3所示：图 32.2.2 还车模块将所租的自行车推入锁止器，当绿灯闪亮时，及时将租车时的IC卡在锁止装置的刷卡区进行刷卡，当绿灯停止闪亮，听到蜂鸣器发出“嘀”响声，表示车辆已锁止，还车成功。
2013年数学建模d题公共自行车服务系统
2013年数学建模d题公共自行车服务系统2013年，数学建模竞赛中的D题涉及到公共自行车服务系统。
公共自行车服务系统是指一种城市中提供给居民使用的自行车共享系统，旨在解决城市交通拥堵问题，提倡绿色出行和健康生活方式。
为了建立一个高效的公共自行车服务系统，需要考虑以下几个方面：1. 路线规划：为了提供便捷的自行车租借和归还服务，需要合理规划自行车站点的位置和数量。
数学建模可以根据城市人口分布、交通流量和出行需求等因素，通过建立数学模型来确定最佳的自行车站点布局方案。
2. 自行车调度：在公共自行车服务系统中，自行车的调度是一个重要的问题。
如何保证每个自行车站点都有足够的自行车供居民租借，同时又避免出现某些站点自行车过多的情况，是需要解决的优化问题。
数学建模可以通过建立自行车调度模型，考虑自行车租借和归还的需求，制定合理的自行车调度策略，以提高系统的效率和用户的满意度。
3. 车辆维护：在公共自行车服务系统中，自行车的维护和修理是不可避免的。
如何合理安排自行车的维护和修理任务，以及如何减少因维护导致的系统中断时间，也是需要解决的优化问题。
数学建模可以通过建立自行车维护模型，考虑自行车的使用情况和维护成本等因素，制定合理的维护计划，以提高系统的可靠性和可用性。
4. 用户满意度评价：公共自行车服务系统的目标是提供高质量的服务，满足用户的出行需求。
因此，对于公共自行车服务系统的用户满意度评价也是一个重要的方面。
数学建模可以通过建立用户满意度评价模型，考虑用户的需求和反馈意见，评估系统的性能和改进空间，以提高用户的满意度和忠诚度。
随着城市化进程的加快和人们对健康出行方式的需求增加，公共自行车服务系统在各个城市中得到了广泛的应用和推广。
通过数学建模，可以帮助优化公共自行车服务系统的设计和运营，提高系统的效率和用户的满意度，为城市居民提供便捷、环保的交通选择。
大学生数学建模竞赛真题
大学生数学建模竞赛真题在大学生的学习生涯中，数学建模竞赛是一个重要的环节。
该竞赛旨在培养学生解决实际问题的能力，并提升他们的数学思维和团队合作能力。
以下是一道真实的数学建模竞赛题目，希望借此介绍该竞赛的特点和解题思路。
题目描述：某城市的公共自行车系统越来越受到市民的欢迎。
为了提升公共自行车系统的效率和服务质量，市政府希望优化自行车的分布，以满足不同时间段和地点的需求。
要求：1. 假设该城市共有N个自行车站点，每个站点均只有有限数量的自行车可供租借。
2. 每个站点都需要维持一个合理的自行车库存水平，以免超卖或闲置过多。
3. 根据过去一段时间内的租借记录和预测数据，建立一个数学模型，预测未来某个时间段内不同站点租借自行车的需求量。
4. 利用建立的模型，制定一个合理的自行车调度方案，以优化整个自行车网络的使用效率，并保证市民的需求得到满足。
解题思路：为了解决该问题，我们需要考虑以下因素：1. 数据分析：首先，我们需要通过对过去一段时间的租借记录进行数据分析，得出不同时间段、不同站点的自行车租借需求量的规律。
这些规律可以通过统计学方法和数据挖掘技术进行研究和分析。
2. 预测模型的建立：基于数据分析的结果，我们可以建立数学模型来预测未来某个时间段内各个站点的自行车租借需求量。
常用的预测模型包括时间序列分析、回归分析等。
3. 自行车调度方案的制定：根据预测的需求量，结合每个站点的自行车库存水平，我们可以制定一个自行车调度方案。
该方案应确保站点自行车的库存水平在合理范围内，同时能够满足市民的需求。
调度方案的制定可以采用运筹学和优化算法等方法。
4. 实施和评估：制定好调度方案后，我们需要将其实施到现实的公共自行车系统中。
在实施过程中，我们可以通过对调度方案的效果进行评估，以判断方案的优劣，并对其进行调整和改进。
通过以上的思路和方法，我们可以解决该竞赛题目，并提高公共自行车系统的运行效率和服务质量。
这道题目涉及了数据分析、预测模型的建立和自行车调度方案的制定，既考察了数学建模的能力，也考察了实际问题解决的能力和团队合作的能力。
共享单车数学建模
共享单车数学建模1. 引言共享单车是一种新兴的城市出行方式，其受欢迎程度不断增长。
为了优化共享单车的调度和管理，数学建模成为一种有效的方法。
本文将探讨共享单车数学建模的方法、模型和应用。
2. 模型建立2.1 数据收集在建立共享单车数学模型之前，我们需要收集大量的数据。
这些数据包括但不限于：共享单车的数量、车辆分布情况、用户的出行数据、停车点位置等。
通过对这些数据的分析，我们可以获得对共享单车系统的全面了解。
2.2 需求预测模型为了提供良好的服务，我们需要预测用户对共享单车的需求。
这可以通过建立需求预测模型来实现。
需求预测模型可以基于历史数据和一些影响因素，如时间、天气、节假日等。
通过该模型，我们可以预测不同地点和时间的共享单车需求量。
2.3 车辆调度模型共享单车的调度是一个重要的问题。
为了提高共享单车系统的效率，我们需要建立车辆调度模型。
该模型可以基于需求预测模型的结果、车辆分布情况和用户出行数据等因素。
通过最优的车辆调度策略，我们可以最大限度地满足用户需求，并减少系统拥堵和不平衡等问题。
2.4 风险评估模型共享单车系统也面临一些风险，如车辆损坏、丢失和用户乱停等。
为了评估这些风险，我们需要建立风险评估模型。
该模型可以基于历史数据和一些影响因素，如车辆周围环境、用户行为等。
通过该模型，我们可以评估不同位置和时间段的风险水平，并采取相应的措施来减少风险。
3. 模型优化在建立了共享单车数学模型之后，我们可以通过优化算法来优化模型的效果。
常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
通过这些算法，我们可以找到最优的车辆调度策略、最优的需求预测模型参数和最优的风险评估模型参数等。
4. 模型应用共享单车数学模型可以应用于实际的共享单车系统中，以提升系统的效率和服务质量。
通过模型，我们可以实现以下应用：•需求预测和调度优化：根据需求预测模型和车辆调度模型，系统可以实时预测用户需求，并进行最优的车辆调度，以满足用户的出行需求。
数学建模优秀论文
城市公共自行车服务系统运行状况和效率分析——基于温州市鹿城区公共自行车系统运营实践的研究摘要本文基于温州市鹿城区公共自行车系统的20天内借车和还车原始数据，构建模型对公共自行车的使用频次分布、供求状况和自行车租赁的站点位置特征进行了分析，进而探讨了公共自行车系统的有效性，挖掘其背后的系统运行规律和机理，并分析了这一系统的其他特征，如潮汐现象等，最终建立在长期可持续发展的基础上提出解决方案。
针对累计借还车频次、各日借车卡数量和累计借车次数分布的计算，我们主要采用MATLAB遍历过所有数据并进行统计运算，得到累积分布结果的二维直方图，采用拟合的方法得到其近似分布。
我们还构建了自行车用户群体的效用函数模型，探讨高于某一保留效用阈值的城市居民采用公共自行车出行偏好程度。
发现用户选择公共自行车出行的效用函数关于出行时间的变化近似为一个矩形脉冲函数，其拐点约为28分钟。
当出行时间少于28分钟时，用户更倾向于选择公共自行车出行；在28分钟之后，用户倾向于选择其他的交通工具，仅在随机因素的作用下选择公共自行车。
在公共自行车服务系统站点设置和锁桩数量的配置的分析中，我们在鹿城区公共自行车管理中心网站上找到每个自行车站点的位置，在电子地图服务提供商网站上查询出该站点位置的坐标。
对于距离的界定，我们采用欧氏距离、直角距离和地图实际距离三种方法度量站点间距。
第三种方法较为精确，我们采用颜色替换，形态学处理，道路生长细化的方法客服了第三种方法的度量困难，最终获得城市道路信息，用于两地之间的实际道路路径求取。
我们将一天中的24小时划分成以0.2小时为间隔的若干时段，分别统计落入每个时段的借还车频次，即可用来反映借还车频次时刻分布，我们发现许多站点都存在较明显的早晚高峰现象，反推出的效用函数具有稳定性和可靠性，表明我们的研究是可信的。
在峰值的搜寻中，我们借助MATLAB使用均值滤波的方法减弱随机因素造成的影响, 对站点的借还车高峰时刻进行统计。
共享单车数学建模论文
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。
免费自行车交通系统服务网点布局规划数学建模
假设给定了 k 个指标，
X1 , X 2 ...... X n ,其中 Xi ={ X1 , X 2 ...... X n }.假设对各指标数据标准化后的
值为
Y1
,
Y
2
......
Yk
,那么
Yij
=
X ij
max X i
minXi minX
i
.标准化后结果如下表：
邻近系数 X 0.06 0.25 0.125 0.3125 0.1875 0 0.5 0.25 0.5625 0.5 2.求个指标的信息熵
1km，就会选择其他的路线会方式。所以，我们现在规定每个网点的服务直径为 1km，即网点的服务半径 Ls=0.5km。那么，每个网点的覆盖范围为 3.14*0.5^2=0.79 （平方千米）。
单个网点覆盖范围全都处于社区内部时，覆盖的人口数最大为 Ns1，由人口 密度计算公式可得 Ns1=1.489（万人），此时我们将位置关系 R 的值赋为 10。当 网点的覆盖人数为 Nsi 时对应的 R 值为：
关键词：最优化 熵权法 比例分配 双目标规划模型 坐标化 差分进化算法
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一、问题重述
1.1 问题背景 某城区推行免费公共自行车服务，已知地区基本信息如下（如图所示）
此城区现有人口 15 万，地域面积约 22.9 平方公里(如图长 4.68 公里，高 4.89 公里)，含两座小山和一个湖泊（如图）。
问题二要在图中增加到 100 个网点和 3600 辆车，让规划出在我们评价指标 下达到最优的网点位置跟每个网点的车辆数。我们按照“全局覆盖，局部加强” 的原则来进行。先弥补掉了第一问中十七个站及车辆分布的不足，然后在人流量 大的重点区域跟据比例分配的原则布置剩余站点。
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。