公共自行车租赁点选址以及调度优化方法研究
城市公共自行车站点布局优化研究
城市公共自行车站点布局优化研究随着社会的进步和人们生活水平的提高，城市公共自行车得到了越来越广泛的应用。
公共自行车具有环保、低碳、便利等特性，成为了人们日常出行的新选择。
如何合理设置城市公共自行车站点，是优化城市交通、提高出行效率的重要环节。
目前，许多城市的公共自行车站点布局较为简单，仅仅以街道数量为标准进行设置。
这种模式虽然可以为市民提供某些便利，但是它也存在着一些问题，如站点间距过大、车辆供需量不平衡、数据分析不充分等。
针对这些问题，城市公共自行车站点布局需要进行优化研究。
一、站点间距过大问题目前，城市公共自行车站点的数量和布局往往不能满足市民的出行需求。
当站点间距较大时，就会出现站点拥挤和使用率低下的情况。
解决这一问题的方法是，对公共自行车站点进行重新规划和布局。
具体方法如下：1.使用地图技术对城市公共自行车站点进行定位。
在定位时，需要考虑到市民的出行特点和需求、能否方便地到达站点、站点周边环境等方面的因素。
2.在站点之间保持合适的距离。
合适的距离应该依据城市的道路状况、人行道宽度、车辆供求量等因素来确定。
3.通过数据分析和市场调研，确定站点的需求量。
在增加站点时，应优先满足车辆需求量大的地区，以提高站点的使用率。
以上是对站点间距过大问题的解决方法。
但是，站点间距过小也会导致其他问题，如拥挤、噪音等。
二、车辆供需量不平衡问题车辆供需量不平衡也是城市公共自行车站点布局中需要解决的问题。
供需量不平衡可能导致一些站点的车辆租借率过高，而其他站点租借率过低，影响市民的出行效果。
解决车辆供需量不平衡的方法如下：1.使用数据分析，在人口密集区域设置更多的公共自行车站点。
在这种区域，市民的出行频率较高，因此需要更多的车辆供应。
2.在高峰期增加车辆供应。
在高峰期，市民出行需求量较大，因此应该考虑使用临时租赁车辆，以满足市民的需求。
3.在低峰期减少车辆供应。
在低峰期，车辆使用率较低，不需要过多的车辆供应。
减少车辆供应可以减轻公共自行车公司的成本压力，同时保证市民的出行需求得到满足。
城市公共自行车投放与调配优化
城市公共自行车投放与调配优化一、城市公共自行车简介城市公共自行车作为一种新兴的交通工具，受到了越来越多城市的重视和推广。
城市公共自行车以“绿色、低碳、健康、便捷”的理念，为人们提供了一种环保、便捷的出行方式。
在许多欧美发达国家和亚洲新兴国家，城市公共自行车已成为城市公共交通的重要组成部分。
目前，在我国许多城市也开始大量投放城市公共自行车，方便广大市民的出行。
二、城市公共自行车投放策略1.站点布局城市公共自行车站点的布局是进行城市公共自行车投放的第一步。
站点的布局需要考虑交通流量、出行需求以及周边环境等多个方面。
站点应当布置在交通便利、人流密集的地方，如商业中心、公园、居民区等。
此外，站点还应尽可能地接近相关公共交通站点，为市民提供便捷的换乘方式，提高了自行车的可达性和定位。
2.公共自行车类别城市公共自行车的类别一般有自行车、电动自行车和共享单车等几种。
在城市公共自行车投放时，需要根据城市的实际情况以及市民的需求进行选择。
如果城市道路宽敞、平坦，交通便利，自行车的使用率较高，可以考虑投放传统的自行车和电动自行车。
如果城市交通繁忙、道路狭窄，交通压力大，可以选择投放共享单车。
共享单车可以有效减少拥堵，提升城市公共交通效率，是城市公共自行车投放的新趋势。
3.投放数量城市公共自行车的投放数量需要根据城市的实际情况，如人口规模、交通情况、城市规划等来确定。
如果城市人口较多，交通情况较差，应投放更多的公共自行车，方便市民出行。
投放数量还需要考虑城市的财政实力，避免对城市经济造成不必要的负担。
三、城市公共自行车调配优化为了保障市民的出行需求，城市公共自行车的投放不仅需要站点的合理布设，还要做好调配工作。
城市公共自行车调配的目的是满足不同时段、不同地点市民的出行需求，防止某些站点出现公共自行车不足或缺乏使用的情况。
城市公共自行车调配的优化工作包括以下几个方面。
1.调配策略城市公共自行车的调配应根据市民的用车需求和供求关系，科学确定调配策略。
公共自行车租赁点布局及选址原则
公共自行车租赁点布局及选址原则租赁的布局对于一个城市的公共自行车系统来说，是至关重要的一个环节，合理的租赁点布局，可以形成完整的自行车网络，这对于提高自行车的使用率有着极大的作用。
依据对佛山市现有站点的使用情况分析，我们发现有许多站点的利用率并不高，这都归结于前期在规划站点布局的时，考虑的因素不够充分，本项目根据佛山市公共自行车使用现状，对如何布局公共自行车系统进行分析。
1公共自行车系统租赁点布局分析1.1公共自行车系统租赁点布局原则对公共自行车系统而言，其最基本的服务单元是租赁点，所以，租赁点布局是否合理直接影响公共自行车系统营运的流畅性，为了使公共自行车系统更好，更合理的服务于城市的道路交通，可以根据自行车本身的特性和公共自行车建设的指导性方针，建议租赁点的规划建设原则如下：（1）需要与城市的整体规划及发展相协调，对城市的发展起到一定的推动作用;（2）要以居民的便利性为宗旨，公共自行车的根本目标是服务于市民;（3）布设时应考虑到不同出行距离人群的需要，站点要有层次性、连贯性;（4）服务网点的规模应根据所处用地性质及规模确定;（5）初期服务网点的布设应具备一定规模，以保证服务质量;（6）要适应规划区域经济和社会发展要求及道路规划布局;（7）与周边的链接要协调、安全，尽可能少的减少与正常交通的冲突。
1.2公共自行车系统租赁点布局方式1.租赁点类别（1）居住点：在一些大型社区和居住的小区进行布设，其最要的目的是为了方便附近的居民上下班，日常生活出行，以及学生上下学等;（2）商业点：在大型商场、超市、餐饮娱乐聚集点布设，其主要目的是满足市民休闲购物以及在此工作的人员上下班的出行需求;（3）行政办公点：在政府部门、企事业单位、成熟商务圈附近布设，其主要目的是满足区域内部工作人员的公务往来以及上下班的出行需求;（4）换乘点：通常情况下在城市轨道交通车站和主要公交车站附近进行布设，其主要目的是有效解决车站与目的地之间“最后一公里”的问题;（5）公建点：在人流量比较大的公共区域进行布设，最主要的目的解决居民短距离出行的问题，例如：超市，银行，医院，商场，菜市场，企事业单位等;（6）休闲娱乐点：在一些人流量大的旅游景点和公园进行布设，其主要目的是方便居民游玩;（7）校园点：在一些大学校园和中学校园附近进行布设，其主要目的解决学生短距离出行问题。
公共自行车租赁点选址优化方法研究
公共自行车租赁点选址优化方法研究摘要：公共自行车是在校园、地铁站、公交站、住宅区、商业区、公共服务区等提供自行车租赁的服务，是分时租赁模式。
通过在城市中广泛分布的多个租车站，旅行者可以轻松地租车和还车，这大大提高了短途旅行的便利性，振兴了传统行业。
与目前通过移动互联网兴起的“自行车共享”相比，有桩公共自行车的优势在于必须返回租赁场地，这有利于自行车的统一管理。
同时，可以避免长期占用道路、停车和交通中断的现象。
因此，许多城市仍在建设便捷有效的公共自行车租赁系统。
为了科学合理地管理公共自行车，尽可能克服传统城市公共自行车运营中的诸多局限性，迫切需要开发和设计一套适应消费者体验的公共自行车租赁系统。
本文综合分析了目前公共自行车租赁系统的几种常见实施方案，比较了系统总体架构、软硬件设计，总结了站点再平衡问题及其解决方案，为公共自行车租赁系统的进一步完善提供了相关参考。
关键词：公共自行车;租赁点选址;优化方法;研究导言：近年来，机动车造成的城市交通拥堵和环境污染越来越严重。
公共自行车因其环保、方便的特点逐渐受到人们的关注。
中国越来越多的城市开始建立公共自行车系统。
公共自行车不仅解决了短途出行问题，也是解决城市公共交通“最后一公里”衔接尴尬的重要环节。
对于缓解交通拥堵、减少车辆污染物排放造成的环境污染也具有重要意义。
因此，发展公共自行车将极大地促进我国城市健康、有序、科学的发展。
1 公共自行车租赁点布局常用方法概述目前，公共自行车租赁点布局常用的方法主要有连续选址模型、基于出行源点的选址模型、基于可达性的公共自行车选址模型、覆盖选址模型、多层次选址模型等。
1.1 韦伯于1929年提出了连续选址模型。
主要解决单个设施的选址问题。
其目标是使所有需求点到备选点的距离最小化，从而确定位置。
1.2 基于出行源点的选址模型是一个线性规划模型。
以居民出行成本和建设投资成本最低为目标函数，根据公共自行车设置的基本原则，建立约束条件的求解模型。
城市公共自行车运营中的分布预测与优化研究
城市公共自行车运营中的分布预测与优化研究城市公共自行车是一种环保、便捷的交通工具，近年来已经被越来越多的城市所接受。
随着公共自行车的投入使用，有一个非常重要的问题需要解决，那就是公共自行车站点的分布问题。
如何合理布置公共自行车站点，保证站点数量和站点位置的合理性，让城市公共自行车更好地为市民服务，是智慧城市建设中的重要一环。
现有的公共自行车站点分布存在问题城市公共自行车站点分布在城市的各大核心区域，如商业、交通枢纽等区域，但是站点分布不够平均，导致了部分区域的市民无法享受到公共自行车的服务，尤其是城市郊区和偏远地区。
这样就导致了公共自行车的利用率较低，造成了浪费。
此外，一些站点的使用率非常高，而其他站点的使用率非常低，造成了公共自行车调度不够合理，影响了公共自行车的使用体验。
数据分析为公共自行车站点优化提供了新思路随着现代技术的发展，数据分析已经逐渐成为了城市管理中不可或缺的一部分。
数据分析可以对城市公共自行车的使用情况进行全面的分析，从而对站点的数量和位置进行优化，提高公共自行车的使用效率。
比如，可以利用公共自行车站点的历史数据，通过数学模型分析出不同时间段和不同天气条件下站点使用量的规律，从而优化站点数量和站点位置，让公共自行车更好地为市民服务。
此外，还可以利用公共自行车用户的历史数据，对用户进行分类分析，了解用户的出行规律和习惯，从而优化公共自行车站点的位置和数量，提高调度效率，为用户提供更好的服务。
科技企业在公共自行车站点分布优化中的作用科技企业已经开始介入城市公共自行车的运营管理，提供数据分析、规划优化等方面的技术服务。
比如，摩拜单车就利用自身的算法技术对站点分布进行了优化。
摩拜单车通过分析用户出行规律和站点使用数据，对站点进行重新规划，提高了公共自行车的使用率和调度效率。
此外，另一家科技企业“中移智行”也在公共自行车领域进行了一系列的技术服务创新，通过自己的GPS定位技术和数据分析，对公共自行车调度和站点分布进行了优化。
基于出行需求波动的共享单车停放点选址规划研究
基于出行需求波动的共享单车停放点选址规划研究一、研究背景与意义共享单车作为一种环保、便捷的出行方式，近年来在我国迅速发展，为广大市民提供了极大的便利。
然而随着共享单车数量的增加，停放问题也日益突出，给城市管理带来了很大的困扰。
尤其是在一些人流密集、停车资源紧张的地区，共享单车的随意停放更是影响了市容市貌和交通秩序。
因此如何合理规划共享单车停放点，减少对城市环境的影响，提高共享单车的使用效率，成为了亟待解决的问题。
本研究旨在通过对出行需求波动的分析，探讨基于出行需求波动的共享单车停放点选址规划方法，为城市管理部门提供科学、合理的决策依据。
首先我们将收集大量的共享单车出行数据，包括骑行时间、骑行距离、骑行速度等信息，以便了解用户的出行特征和需求波动规律。
其次我们将运用地理信息系统(GIS)技术，对共享单车停放点进行空间分析，找出影响出行需求的关键因素。
结合实际的城市特点和管理需求，提出一套可行的共享单车停放点选址规划方案，为城市管理部门提供参考。
本研究具有重要的理论和实践意义，理论上它有助于丰富和完善共享单车管理的理论体系，为相关领域的研究提供新的思路和方法。
实践上它将为城市管理部门提供有效的技术支持，帮助其更好地解决共享单车停放问题，提高城市管理的水平。
同时本研究的成功实施还将为其他城市的共享单车管理工作提供借鉴和参考，推动共享单车行业的健康发展。
1. 共享单车的兴起和发展现状；“共享单车，这个曾经陌生的词汇，如今已经深入人心，成为我们生活中不可或缺的一部分。
它就像一位随和的朋友，无论你身处何地，只要你需要，它就会准时出现在你的面前。
自2016年起，共享单车在中国迅速兴起，各大企业纷纷投入巨资，推出各种优惠政策，吸引着越来越多的人加入到这个绿色出行的大家庭。
然而随着共享单车的普及，停车问题也逐渐凸显出来。
在繁华的城市街头巷尾，共享单车随意停放的现象比比皆是，给行人和车辆带来了极大的不便。
为了解决这一问题，各地政府和企业开始探索共享单车的停放点选址规划，以期实现共享单车与城市环境的和谐共生。
基于多目标优化的城市公共自行车租赁点选址研究
基于多目标优化的城市公共自行车租赁点选址研究伴随着社会经济的高速发展,城市交通向机动化快速转变,交通拥堵、环境污染问题日益严峻,发展慢行交通,建立公共自行车系统,鼓励更多的城市出行者采用非机动交通工具,引导居民选择“公共自行车+公共交通”的出行模式,是提高城市交通运行效率和减少环境污染的有效途径。
论文首先详细介绍了国内外公共自行车的应用现状,通过对现存的公共自行车系统运行中出现的问题进行分析,指出科学合理的选址规划是决定公共自行车系统运营效果的重要影响因素,而公共自行车选址规划的主要工作就是确定租赁点的建设位置以及建设规模大小。
其次,论文在研究公共自行车的租借行为特性的基础上,分析了影响公共自行车租借行为的因素,并将公共自行车视为一种交通方式,应用随机效用理论,建立了基于交通方式选择的公共自行车租借需求预测模型。
同时设计了公共自行车出行选择行为调查问卷,在合适地点发放回收问卷,汇总数据,在此基础上结合效用函数的构造和模型参数的标定,给出了基于小样本实验调查数据的模型参数结果。
最后,在论述分析基本选址模型和多目标决策理论的基础上,建立基于多目标优化的公共自行车租赁点选址规划模型。
本文建立的多目标规划模型分别以规划部门建设初期总成本最小和使用者出行时所耗费用最低为目标函数。
求解模型得到租赁点的建设位置和出行分担率在各个租赁点的分配,利用分担率计算租赁点规模,从而确定城市公共自行车租赁点的规划方案。
最后论文通过一个算例,演示了有关公共自行车租赁点选址规划的全过程,验证了模型有效性和算法的可行性。
全面优化公共自行车调度策略,提高调度效率
全面优化公共自行车调度策略，提高调度效率随着城市化进程的加速，公共自行车已成为城市出行的一种重要方式。
随着公共自行车数量的不断增加，自行车调度成为调度中的关键问题之一。
调度策略的好坏直接影响到公共自行车的使用率和运营效率。
因此，本文将重点探讨全面优化公共自行车调度策略，提高调度效率。
一、调度策略的分类公共自行车调度策略主要有集中式调度和分布式调度两种。
集中式调度是指通过指定一些调度中心，对各自行车车站的状态进行实时监控，然后分派调度任务，并通过调度车辆将自行车从空闲充足的自行车站点调配到需求旺盛的车站，以保证自行车的供需平衡，并实现车辆自行调度。
分布式调度是指不依托于调度中心，而是统计每个站点的当前可借自行车量、周边站点借还情况等信息，在本地进行判断与决策，实现局部调度，在保证供需平衡的基础上，增加了自行车利用效率。
二、调度策略的优化措施1、实现共享模式要实现共享模式，需要建立统一的数据共享平台，包括网络、信息、数据等多方面的技术，为不同的系统的访问和分享提供一种便捷的交互方式。
通过设备、网络、智能算法的集成应用，让共享单车产业生态系统实现良性互动，提高系统整体运营的协同效率，并逐步建立与城市公共交通协调的一体化运营体系。
2、分析需求情况公共自行车的需求情况与时间、地点、天气、人群等有关，了解这些因素可以更好地制定调度策略。
例如，在晴天，市区车站相对较多，会有大量游客、通勤者以及商务人士使用公共自行车，调度中心可以参考这些因素，根据需求量情况调度车辆位置，以拥有充足的自行车数量服务区域的需求。
3、实行多种场景适用的调度策略考虑到不同场景下的调度策略需求，需要针对每个场景预制一套调度方案，即根据当前市场环境和自行车流量，设置包括增加结构、增加布点、新增巡检以及改良调度等适用于各种场景的调度方法将方案应用于对应场景，达到不同需求下的高效自行车调度。
4、引进人工智能技术人工智能技术可以分析大量自行车租赁数据，预测未来各站点的自行车调度情况，并提出预防性调度策略，以便及时情况调整自行车部署，并尽量准确预测未来人口流动情况，保持自行车的供给和需求之间的平衡。
城市公共自行车调度优化方法研究
城市公共自行车调度优化方法研究展开全文城市公共自行车调度优化方法研究刘冉，戴冀峰，林建新，杨倩(1.北京建筑大学土木与交通工程学院，北京100044；2.北京建筑大学北京市城市交通基础设施建设工程技术研究中心，北京100044;3.北京建筑大学首都世界城市顺畅交通协同创新中心，北京100044)摘要：目前城市公共自行车系统采用车辆调度的方法解决站点车辆和车桩不能满足使用者需求的问题，但对调度数量和路径选择的不合理往往导致调度效率偏低，以及调度资源的浪费. 本文结合库存理论与车辆路径规划理论建立了库存- 路径模型，通过求解站点车辆的库存上、下限，得到站点最大调度车辆数，并结合调度路径，提供调度量与路径的多种组合方案. 随后利用遗传算法求解，以调度成本最小为目标，确定最终调度方案. 模型直接引入站点存量限制，减少约束条件，并以实时借还数据为基础，实现了站点车辆的动态调度，提高调度效率，减少调度成本，缓解设备数量和需求数量的矛盾.关键词：公共自行车系统；库存理论；调度路径；遗传算法0 引言为了缓解日益增长的城市交通压力，提倡绿色出行理念，各大城市开始引入公共自行车的概念，并逐步建立公共自行车系统. 伴随系统的运营与推广，使用者的需求数量和系统可提供的设施数量之间的矛盾愈演愈恶劣. 一般采用人工调度的方法来缓解这一矛盾. 但由于在调度过程中对调度数量预估的不准确，或是调度车选择的工作路径不流畅等原因，使得站点无法及时得到车辆补充，或是调整出足够的还车空位. 根据调查显示，在北京的公共自行车系统使用者中，有27%的人认为存在因调度不及时导致的借还车辆困难的问题. 可见，提高调度工作效率，及时对站点车辆数进行调整，以满足使用者需求，是有效提升公共自行车站点服务水平的方法之一.由于各站点间及时的人工车辆调入和调出操作对公共自行车系统运营有着积极的作用，因此国内外的学者们逐渐将关注的重点放在调度问题上. 国内学者较多的考虑了调度时间对调度工作的影响. 秦茜[1]建立了成本最小和顾客满意度最大化的多目标约束的单车场调配模型，并引入时间窗概念来评价顾客满意度. 刘臻[2]在文献[1]的基础上建立了多车场调配模型，并利用最短路径原理，进一步将调度成本最小化. 胡列格等[3]引入运输车辆行驶成本、运输车辆早于或晚于时间窗开始或结束时刻到达租赁点的惩罚成本，建立了车辆调度模型. 国外学者较多地从调度车辆路径方面进行考虑. Karim Labadi等[4]使用具有时间，抑制弧和可变弧权重的Petri网，开发了1种用于公共自行车共享系统的建模和性能评估的原始离散事件方法. Panagiotis等[5]研究了1种新型的优化算法，从调配路径和车辆分配2方面同时对调度问题进行规划. Mauro等[6]以总花费最小为目标，将车辆重分配问题看作是特殊的一次性商品的限量取送车辆路径问题，并制定了4种混合整数线性规划模型，利用分支切面算法进行计算.由于顾客的等待时间会随心理、环境、事件的改变而变化，因此时间窗会对路径问题产生动态影响，增加了问题求解的复杂程度. 本文提出的模型减少了时间窗约束，用实际数据预测动态周期内的库存需求，此需求包含了使用者对于车辆调度的等待行为，以此将时间的影响转化为实时的调度车辆数量，使模型求解过程得以简化.1 调度量讨论库存是为了达到满足未来生产经营需要目的而暂时处于闲置状态的资源[7]，由需求、供应、库存物3个重要元素组成[8]. 对于公共自行车租赁系统来说，租赁站点即是仓库，而使用者的借还车需求、人工调度，以及站点可用车辆和车桩分别对应着库存的3个元素. 但特殊的是，不同于一般的库存物不断输入、储存、输出的过程，公共自行车的还车则是一个相反的过程，因此在分析时，将停车桩作为还车过程的研究对象，将车辆的还回看作是车桩的借出，与借车过程同化，以便分析.公共自行车的借还过程属于需求是随机离散的(R，S)型库存策略.以借车过程为例，通过建立以单一站点成本最低为目标的库存模型，计算站点车辆的库存下限：(1)模型分为2个部分，第1部分为订购费用，其中，C1为调度时派遣卡车的成本；u为单位自行车的搬运费用；S为最大库存量；h为初始库存量. 第2部分为缺货损失，即车辆不足时带来的惩罚费用，其中，C2为不进行车辆调度时使用者为等待车辆造成的经济损失；ri为等待时间内的车辆需求数量；P(ri)为出现不同等待需求量的概率，且满足P(ri)=1.设S=ri时，可得到最低成本，即：(2)通过整理计算，获得满足式(2)的ri即为所求的站点车辆库存的上限S. 对于库存下限R，设R=ri，是不进货时损失的惩罚费用比进货时损失的订购费用还要少的最低库存量：(3)当站点车辆数h低于库存下限R时，可发出调度指令，人工将车辆调入至站点，以满足借车需求，调度的最大车辆数为S-h. 同理，通过分析车桩的最低成本库存模型，可得车桩的库存上、下限，用来决定站点调出车辆的时机和数量.2 库存- 路径模型通常意义下库存—路径问题是指在供应商管理库存策略下，由一个配送中心向多个客户提供补货配送服务，供应商需要确定每天的补货对象、补货数量以及车辆的行驶路径，在满足一定的约束条件时，使系统平均或折扣运行成本最小[9]. 本文将调度站看作是配送中心，且假设配送中心单一，各车辆租赁站点看作是多个客户，使用者对车辆的存取即为货物的流动，而调度车辆则为供应商，由有他确定对哪些站点、经过哪条路径、进行何种规模的车辆调运，由此组成公共自行车的配送系统. 在借车需求和还车需求均为随机且离散的条件下，对于单个周期的调度过程，本文建立了库存- 路径模型，并通过对两者进行整合和优化，将库存量和路径统一转化为成本，并通过遗传算法使其变为一般的车辆路径问题[10].2.1 模型假设为将现实中的车辆调度问题抽象为数学模型，需满足以下假设：1) 已知租赁点的桩位和自行车数量，并通过以上的库存调度量讨论，获得站点最大的可调入或调出车辆数；2) 配送中心仅有一辆调度车辆，且其运载能力保持一定；3) 配送中心和租赁站点的位置和距离已知，并与道路形成完整的网络，且路网不变；4) 调运车辆无最长行驶距离和时间限制；5) 运输车辆从仓库出发最终返回仓库.2.2 模型建立以确定客户订货量及配送路径，使运输费用及所有站点成本之和最小为目标，建立库存- 路径模型. 目标函数的第1部分为调度运输费用，第2部分为公共自行车租赁系统中各个租赁站点成本之和.(4)(5)(6)其中，l代表配送中心与租赁站点的集合，0表示配送中心，1，2，…，l为租赁站点；v是站点j可选调度量的集合，0表示最佳调度量，1,2，…，n是次优调度量；c代表运输车辆单位运输成本；Dij代表站点i到站点j之间的距离；Fjv代表站点j以Qjv为实际调度量的成本，Qjv值为正时，表示调入自行车，值为负时表示调出自行车. xij和wjv为0～1约束.(7)(8)ha=ha-1-Fa≤P(9)(10)其中，A为运输车辆调度路径站点编号向量；h0为运输车辆初始装载自行车数量；ha为调度过程中调运车辆在对A向量的第a个站点进行调度后装有的自行车数量；Fa为调度过程中运输车辆对A向量的第a个站点的实际调度量，值为正时表示调入自行车，值为负时表示调出自行车；P为运输车辆的额定装载量，是定值. 式(7)(8)表示每个租赁站点只被服务1次；式(9)表示无论在调度中的哪个状态，调运车辆都不能超过额定装载量的限制.3 模型算法车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)是运输车辆在调度中最常见的问题，也是经典的NP-Hard问题. 求解这类问题的方法从本质上讲主要分为最优化算法和启发式算法2大基本类别[11]. 遗传算法属于启发式中的1种，其计算量相对较小，且在解决离散问题时具有较强优越性，因此选取这类算法进行模型计算.3.1 算法内容计算时，先从离散的决策量中选择，即先确定个租赁站点调度车辆数量，再选择确定的配送路线.3.1.1 编码与解码每个租赁站点有最佳“0”和次优“ 1，2，…，n”，共n+1种调度量选择，且每种调度量数值为步长为1的降序序列；用0代表配送中心，1， 2，… ，l分别代表租赁站点.3.1.2 初始化将租赁站点、配送中心和调度数量组成的基因编码序列进行初始化的选择，确定初始计算的种群规模，一般选取20～100个基因编码，在保证较快的运算速度的同时，由此开始数据的最优筛选.3.1.3 适应度函数适应度函数是进行基因编码选择的重要依据之一，本文中采用目标函数转化方法来求适应度函数.3.1.4 再生选择本文采用轮盘赌方法进行算子的再生选择. 在求得某带适应度数值之后，将该数值与这一代所有基因编码的适应度数值之和做比，获得的比值即为该基因编码被选入下一代继续进行计算的概率.3.1.5 交叉算子本文采用顺序交叉(OX)方法，挑选出基因编码个体进行配对并依据交叉概率确定是否进行交叉操作，以及编码交叉的位置.3.1.6 基因变异为了避免最终的结果为局部最优值，在计算过程中还要对基因编码的算子进行变换，将某一位置的编码与同一代中随机选取的任意基因的相同位置编码进行对换，即基因变异操作，然后在根据新获得的基因群组进行遗传计算.3.1.7 终止遗传由于本文提出的公共自行车租赁系统的静态调度属于NP-hard问题，为保证能有效地获得可行的最优解，而不是无限地循环计算，在计算初期需对遗传的代数进行设置，并认为达到最大的遗传代数时，运算停止，输出最终结果.3.2 算法步骤本文采用Matlab软件编写算法[12]，根据经验值与上一节中的计算结果，输入种群大小Popsize=100、遗传代数m=300、变异概率Pm=0.2、交叉概率Pc=0.8、距离矩阵dij、成本矩阵Fjv、调度量Qjv 和车辆信息等参数，并按照以下步骤进行计算：图1 模型遗传算法求解流程4 算例分析选取北京市西城区实际运营中的5个公共自行车租赁站点进行模型示算. 以其在真实路网中的位置、车桩配置规模、站间距离等信息为数据基础，带入到库存- 路径模型中，计算在动态情况下的调度方案. 首先通过需求随机离散的(R，S)库存模型，计算求解各租赁站点的车辆和车桩的库存上、下限，对调度时的调度量进行讨论.通过对某工作日内5个站点以15 min为间隔周期的借还累计差值进行分析，可知每个周期内各其中，Sb、Rb为自行车车辆的库存上、下限；Sp、Rp 为停车桩的库存上、下限；Qb 为自行车的最佳调入量；Qp为自行车的最佳调出量.表1 各租赁站点库存信息站号12345车桩数5540404020Sb/辆11101086Rb/辆43422Qb/辆77664Sp/辆77968Rp/辆22424Qp/辆-5-5-5-4-4 租赁站点的借还需求情况. 其中借还差值为正时表示站点处车辆不足，存在借车需求；差值为负时表示站点处车桩不足，存在还车需求.图2 各租赁站点借还差值累计曲线图选取公共自行车使用早高峰期间08:00—08:15时段(第32个周期)为调度时段. 如图1所示，此时站点1～4均呈现借车需求，站点5呈现还车需求. 因此对这5个站点分别发出调入、调入、调入、调入、调出的请求. 其中，站点1的离散可选订货量 (等于和小于最佳订货量Qj =7)逐一减一从大到小排序共 7 个，对应Qjv (v= 0, 1,… ,6) ，同理，可得其余4个租赁站点的可选调度量，最终可得到各个租赁站的可选调度量，如表2所示，为之后路径规划与调度量决策提供数据来源.将表2中各调度量选择方案带入库存模型中，求得相应的成本值，结果如表3所示.表2 各租赁站点调度量选择值辆站号12345最优Qj07766-4次优Qj16655-3次优Qj25544-2次优Qj34433-1次优Qj43322-1次优Qj52211-1次优Qj61111-1 表3 不同调度量选择下的成本值元站号12345Fj025.2530.0533.0624.5023.00Fj131.3533.5039.0029.6228. 12Fj233.5434.5541.9733.7733.25Fj335.2439.8045.6934.9837.39Fj 438.4042.6548.2837.1637.39Fj542.0643.7049.7738.1737.39Fj644. 2445.3549.7738.1737.39在实际站点中选取1个配送中心，编号标记为0，并通过真实路网信息，测量得到各租赁站点之间及其与配送中心之间的距离，如表4所示.表4 各站点间的距离 km站号012345001.20.951.70.51.611.200.251.601.752.6020.950.2501.451 .502.3531.71.601.4501.302.3040.51.751.501.3001.2051.62.602.35 2.301.200建立库存- 路径模型，并将以上成本和路径信息带入程序，采用遗传算法，计算调度方案.图3 Matlab迭代次数由图3可见，运算结果在迭代次数0～25次之间急剧下降，十分不稳定，在迭代约25次之后，运算结果趋于平稳，函数目标值稳定在190～195之间的某一固定值，因此将遗传代数设置为300是合理的.经过模型计算，得到最优的调度方案，其调度的站点顺序为2-1-3-4-5，1～5号各站点的相应调度量为7-6-6-6-(-4)，即1号租赁站点选取最佳调度量Q10，2号站点选取次优调度量Q21，3、4、5号租赁站点分别选取最佳调度量Q30、Q40、Q50，最终目标函数值，即公共自行车租赁系统的总成本为192.31元.在获得计算结果的同时，还可得到不同种调度量选择方案下的调度成本. 如表5所示，当所有站点选择同一级别调度数量时，通过路径的选择，得到的调度总成本均大于最优调度量下的总成本值.表5 不同调度量方案下总成本对比序号调度量/辆运行结果总成本/元1全选Qj04-5-3-2-17-7-6-6-(-4)193.862库存-路径2-1-3-4-57-6-6-6-(-4)192.313全选Qj22-1-3-4-56-6-5-5-(-3)214.594全选Qj32-1-3-4-55-5-4-4-(-2)230.085全选Qj42-1-3-4-54-4-3-3-(-1)246.106全选Qj52-1-3-4-53-3-2-2-(-1)256.887全选Qj62-1-3-4-52-2-1-1-(-1)264.098全选Qj72-1-3-4-51-1-1-1-(-1)267.92此外，当调度量确定为最优时，在不同的路径选择方案下获得的调度总成本也都大于模型计算的最优方案总成本，如表6所示，选取方案进行对比.表6 不同路径方案下总成本对比路径选择2-1-3-4-52-1-5-4-32-5-1-3-44-5-3-2-15-4-3-1-2总成本/元192.31202.31208.81197.31198.815 结束语针对公共自行车租赁系统在使用高峰期的借车和还车难现象，从车辆的调度问题入手进行研究，探究合理的调度模型来设计合理的调度方案. 将需求预测与路径规划结合起来，建立了以公共自行车系统成本最低为目标的求解调度量与路径的调度模型. 首先将站点看作仓库，引用库存理论，讨论调度车辆数量，其次进行路径选择，最后在动态情况下，通过遗传算法，做出调度量和路径的双优选择，为调度方案的确定提供了一种较为合理的方法.参考文献：[1] 秦茜. 公共自行车租赁系统调度问题研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2013.[2] 刘臻. 城市公共自行车运营中的多车场车辆调配优化研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2014.[3] 胡列格, 夏云, 王佳, 等. 城市公共自行车高峰期需求不均衡的调度优化研究[J]. 铁道科学与工程学报, 2015.[4] Labadi K, Benarbia T, Barbot J P, et al. Stochastic petri net modeling, simulation and analysis of public bicycle sharing systems[J]. IEEE Transactions on Automation Science & Engineering, 2015, 12(4): 1380-1395.[5] Angeloudis P, Hu J, Bell M G H. A strategic repositioning algorithm for bicycle-sharing schemes[J]. Transportmetrica A Transport Science, 2014, 10(8): 759-774.[6] Dell'Amico M, Hadjicostantinou E, Iori M, et al. The bike sharing rebalancing problem: Mathematical formulations andbenchmark instances[J]. Omega, 2013, 45(2): 7-19.[7] 郭磊. A制造企业成品安全库存控制问题研究[D]. 长春: 吉林大学, 2015.[8] 肖会敏, 臧振春, 崔春生. 运筹学及其应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2013.[9] Federgruen A, Zipkin P. A combined vehicle routing and inventory allocation proble[J]. Operations Research, 1984, 32( 5) : 1019 - 1036.[10] 傅成红, 符卓. 单周期离散随机需求的库存- 运输整合优化[J]. 系统工程, 2007, 25(1): 9-12.[11] 贾永基. 车辆调度问题优化算法研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2004.[12] 于玲, 贾春强. Matlab遗传算法工具箱函数及应用实例[J]. 机械工程师, 2004(11): 27-28.Research on Dispatch Optimization of Urban Bicycle Sharing SystemLIU Ran, DAI Ji-feng, LIN Jian-xin, YANG Qian(1. Beijing University of Civil Engineering and Architecture, School of Civl and Transportation Engineering，Beijing 100044,China;2. Beijing Urban Transportation Infrastructure Engineering Technology Research Center, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044,China;3. Beijing Collaborative Innovation Center for Metropolitan Transportation，Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044，China)Abstract：At present, the urban bicycle sharing system uses dispatching to address the situation where the supply of bikes and lock piles cannot meet the demands of users. However, the unreasonable dispatching quantity and the route choice often lead to the low efficiency and the waste of the dispatchingresources. Based on the inventory theory and VRP, we establish an inventory-routing model, which estimates the maximum number of bikes in each station by solving the inventory upper and lower limits. Combined with the repositioning routing, the model can provide a variety of repositioning programs. The final program is determined by minimizing the cost of repositioning with genetic algorithm. The model directly introduces the station stock limit to reduce the constraint condition, and achieves the dynamic repositioning based on the real data of the system to improve repositioning efficiency, reduce the cost and relieve the contradiction between facilities and demands.Key words：bicycle sharing system; inventory theory; dispatching routing; genetic algorithmDOI：10.13986/ki.jote.2017.02.001收稿日期：2017- 03- 27.作者简介：刘冉(1990—)，女，硕士，助理工程师，研究方向为道路与交通工程.E-mail:**************.通讯作者：戴冀峰(1966—)，女，硕士，副教授，研究方向为道路与交通工程.E-mail:*******************.cn.中图分类号：U 491文献标志码：A文章编号：2096-3432(2017)02-01-05。
城市规划中固定停放租赁自行车服务的空间布局优化研究
城市规划中固定停放租赁自行车服务的空间布局优化研究随着城市化进程的加速和交通拥堵的日益严重，租赁自行车作为一种低碳、环保和便捷的交通工具，逐渐成为了城市居民短距离出行的首选。
然而，如何合理规划和优化固定停放租赁自行车的空间布局，成为了城市规划者亟需解决的问题。
一、背景介绍现如今，大多数城市都面临着交通压力和环境污染等问题。
租赁自行车作为一种绿色出行方式，可以有效缓解交通拥堵，减少汽车尾气排放，推动可持续发展。
因此，城市规划者需要考虑如何让固定停放租赁自行车的服务更加便捷高效，以满足市民出行的需求。
二、问题分析在城市规划中，固定停放租赁自行车服务的空间布局必须经历科学评估和规划设计。
首先，需要考虑城市的地理环境、人口密度、道路网络和交通流量等因素。
其次，还要考虑自行车停车点的数量、分布和覆盖区域，避免出现区域性过稀或拥挤的情况。
此外，还需要考虑停车点的布局是否便捷，是否能够满足市民日常出行的需求。
三、优化方法针对固定停放租赁自行车服务的空间布局，可以采取以下优化方法：1. 地理分析：通过对城市地理环境的评估，确定自行车停车点的最佳位置。
例如，在商业区和居民区周边设置停车点，以满足不同群体的出行需求。
2. 数据分析：利用城市交通数据和市民出行习惯等信息，进行数据分析和模型预测。
通过分析交通流量、出行距离和时间等因素，确定停车点的数量和布局，以满足市民出行的需求。
3. 空间规划：根据城市规划的需要，合理规划自行车停车点的分布范围。
可以将停车点布置在公共场所、地铁站口、公园入口等容易到达的地方，提高服务的可及性和可见性。
4. 配套设施建设：在自行车停车点周边建设相应的配套设施，例如停车棚、充电桩、维修工具等，提高停车点的功能性和服务水平，方便市民使用租赁自行车。
5. 制度建设：建立和完善相关的管理和监管制度。
例如，制定停车点管理规范，加强对租赁自行车停车点的运营管理和维护，确保停车点的正常运行。
6. 科技创新：借助信息技术和智能化手段，提高固定停放租赁自行车服务的效率和便利性。
公共自行车共享系统的优化设计与管理
公共自行车共享系统的优化设计与管理公共自行车共享系统是一种城市交通的绿色出行方式，它通过提供短时租赁的自行车，方便市民出行，减少对传统交通方式的依赖，同时也有助于降低环境污染。
然而，为了更好地满足市民出行需求，公共自行车共享系统需要进行优化设计与管理。
本文将从运营模式、停车点规划、维护和管理以及用户体验等四个方面探讨公共自行车共享系统的优化设计与管理。
一、运营模式优化公共自行车共享系统的运营模式对系统的可持续发展和用户体验至关重要。
为了优化运营模式，可以考虑以下几点：1. 数据驱动决策：运营商可以通过收集自行车租赁数据、用户行为数据等信息，利用数据分析技术来进行决策。
例如，通过分析用户出行习惯和热点区域，合理调整自行车的分布和投放，以满足用户需求。
2. 积极引入新技术：结合智能手机应用、人工智能、物联网等新技术，提供更便捷的租赁方式、实时定位和导航服务，提升用户体验。
3. 多元化收入模式：除了租赁费用，运营商还可以考虑引入广告投放、与商家合作等多元化收入模式，以增加收入来源，提高系统的经济效益。
二、停车点规划优化停车点规划是公共自行车共享系统的核心之一，合理的停车点规划可以提高用户的租赁体验和系统的效率。
为了优化停车点规划，可以考虑以下几点：1. 区域覆盖与均衡性：合理布置停车点，使其能够覆盖城市主要区域，同时避免出现过于密集或太过分散的情况。
通过数据分析和市民反馈，不断优化停车点的位置和数量。
2. 停车点容量管理：根据停车点的实际情况和租赁需求，合理配置停车点的容量。
对于需求量大的区域，可以提高停车点容量，保证用户能够方便地停放和租赁自行车。
3. 智能化管理：结合现代技术手段，如智能摄像头、传感器等，实现停车点的智能化管理。
通过实时监控停车点的状态和自行车的数量，及时调整和维护停车点。
三、维护和管理优化为了保证公共自行车共享系统的正常运营，维护和管理工作至关重要。
为了优化维护和管理，可以考虑以下几点：1. 定期维护和检查：定期对自行车进行维护和检查，修理和更换损坏的部件，确保自行车的质量和可用性。
公共自行车共享系统的设计与优化
公共自行车共享系统的设计与优化公共自行车共享系统是一种为城市居民提供绿色出行方式的创新解决方案。
它通过设置自行车租借点，让用户可以方便地租借和归还自行车，从而减少交通拥堵、降低空气污染，提倡低碳生活。
本文将介绍公共自行车共享系统的设计和优化方式，以提高其使用效率和用户体验。
首先，设计一个高效的自行车调度系统是关键。
在城市中设置合理数量的自行车租借点，并确保其分布均匀，可以最大程度地满足用户的需求。
调度系统需要根据实时需求和租借量预测，自动调整自行车的分布。
通过数据分析和算法优化，可以减少租借点的拥堵和空闲现象，提高用户的用车便利性。
其次，提供方便的用户注册和借还流程。
用户注册和认证过程应简化，并提供多种途径，如手机短信验证、微信扫码等，以方便用户快速注册并开始使用系统。
借还流程应简单明了，用户可以通过手机APP或租借点的自助设备完成借还操作，避免繁琐的人工干预。
同时，提供实时的自行车租借信息，让用户可以了解到附近可用的自行车数量和租借点的位置。
另外，建立健全的自行车维护体系是保障系统运作的关键。
自行车共享系统中的自行车需要经常进行维护和检修，以确保其状态良好、安全可靠。
建立一支专业的维护团队，定期对自行车进行巡检和保养，及时修复故障，减少因车辆问题而导致的租借失败和用户投诉。
同时，建立维修中心，处理更大范围的维修工作，确保自行车的正常运营和使用寿命。
此外，注重用户体验是提高公共自行车共享系统的关键要素。
设计一个直观友好的手机APP界面，提供实时的租借点信息和自行车数量，方便用户选择就近的租借点和自行车。
增加用户积分和奖励机制，鼓励用户积极参与共享系统，增加用户黏性和参与度。
同时，加强用户反馈机制，及时处理用户的问题和建议，改进系统的不足之处，提升用户的满意度和忠诚度。
此外，合理的定价策略能够促进公共自行车共享系统的可持续发展。
通过市场调研和成本分析，确定适度的租借费用，既能吸引用户使用，又能保证系统的运营和维护成本。
公共自行车共享系统的优化调度研究
公共自行车共享系统的优化调度研究摘要：公共自行车共享系统作为一个低碳出行的解决方案，越来越受到城市居民的关注。
然而，当前的系统在自行车的调度和管理方面仍然存在一些问题，如车辆的过度集中或分散、长时间租借和短时间租借的不平衡等。
为了提高公共自行车共享系统的效率和服务质量，需要对其进行优化调度的研究。
本文将探讨公共自行车共享系统的优化调度问题，并提出相应的解决方案。
一、引言公共自行车共享系统作为一种重要的城市交通方式，具有环保、便捷、健康等优势。
然而，在日常运营中，公共自行车共享系统面临一些问题，如车辆的调度和管理不够灵活，用户的需求无法得到满足等。
因此，对其进行优化调度的研究具有重要的意义。
二、公共自行车共享系统的调度问题分析1. 车辆过度集中或分散问题：在某些热门地区，车辆过度集中，导致供不应求，而在其他地区车辆过度分散，导致供过于求。
2. 长时间租借和短时间租借的不平衡问题：部分用户倾向于长时间租借，导致其他用户等待时间过长，而短时间租借的需求无法得到满足。
三、公共自行车共享系统的优化调度方案1. 建立智能调度平台：利用先进的信息技术和大数据分析方法，建立一个智能调度平台，实时监测各个站点的自行车数量和用户需求，从而优化车辆的分配。
2. 设计合理的收费策略：通过调整公共自行车共享系统的收费策略，鼓励用户选择短时间租借，以减少长时间租借导致的等待时间过长的问题。
3. 加强用户教育和宣传：提高用户对公共自行车共享系统的认知和接受度，鼓励用户合理使用车辆，避免过度集中或分散的问题。
四、优化调度方案实施效果评估1. 数据收集：收集用户使用公共自行车共享系统的数据，包括租借时长、租借地点等信息。
2. 方案实施：根据前期研究的方案，实施相应的优化调度方案。
3. 评估效果：通过比较实施优化调度方案前后的数据，评估方案的实施效果。
五、研究结论通过研究，我们可以得出以下结论：1. 建立智能调度平台可以有效解决车辆过度集中或分散的问题，提高公共自行车共享系统的服务质量。
城市公共自行车借还点布局优化与扩充方案设计
城市公共自行车借还点布局优化与扩充方案设计自行车共享系统作为一种低碳出行方式，对城市交通和环境起到了积极的影响。
然而，随着城市发展和居民需求的增长，现有的公共自行车借还点布局已经不能满足需求。
因此，为了优化和扩充城市公共自行车借还点的布局，以提高自行车共享系统的效率和便利性，以下是一些建议。
第一，合理确定公共自行车借还点的分布密度。
公共自行车借还点的分布密度应与人口密度和出行需求相匹配。
在人口密度高的区域，借还点可以适度密集，以满足居民的出行需求。
而在人口密度较低的区域，则可以适当稀疏一些，以避免资源浪费。
通过人口统计数据和出行调查可以得出一些规律和指导原则。
第二，考虑公共自行车借还点的布局与公共交通站点的关系。
公共自行车系统应与公共交通系统相互衔接和补充。
在公共交通站点附近设置借还点，可以方便乘坐公交、地铁等交通工具的乘客进行换乘。
这种布局不仅可以提高共享自行车的使用率，还可以促进公共交通的发展和提高整体出行效率。
第三，结合城市规划和道路网络，合理确定自行车借还点的位置。
借还点应尽量靠近主要道路和交通枢纽，方便骑行者的出行。
同时，也需要考虑站点的停车空间和安全性。
如果站点附近有大型停车场、广场、公园等公共空间，可以利用这些空间进行借还点的布设，提高空间利用效率。
第四，借还点的大小和设施也需要根据周边环境和需求进行调整。
在人口密集区域，借还点可以设置更多的车桩，以容纳更多的自行车。
而在人口较少的区域，可以适度减少车桩数量，避免造成资源浪费。
此外，为用户提供借还自行车所需的设备和服务也十分重要，例如自行车修理工具、充电设备、安全储物柜等。
第五，使用技术手段提高借还点的管理效率。
借助智能化管理系统，可以实时监测借还点的自行车数量和使用情况，根据需求进行自行车的调度和重新分配。
此外，通过移动应用程序和电子屏幕等方式，为用户提供实时的借还点信息，方便用户查找和选择合适的借还点。
最后，为了更好地推广和发展城市公共自行车共享系统，政府和相关管理部门应加大投入和推广力度。
提高城市公共自行车运营效率与服务质量的建议研究
提高城市公共自行车运营效率与服务质量的建议研究随着城市化进程的加快和环境保护意识的增强，城市公共自行车系统逐渐成为现代城市交通体系中的重要组成部分。
然而，由于各种因素的影响，城市公共自行车运营效率和服务质量存在一定的问题。
本文将从改善自行车停车点布局、加强车辆投放与调度、提高自行车质量与维护、优化用户体验四个方面提出一些建议，以提高城市公共自行车运营效率与服务质量。
首先，改善自行车停车点布局。
自行车停车点的合理布局是提高运营效率和服务质量的重要因素。
应该将停车点设置在人流密集、交通便利的区域，如地铁口、公交站附近和商业中心等，以便于用户的使用和归还。
同时，应根据不同区域的特点，差异化设置停车点的规模和数量，以满足用户出行需求。
此外，还需要加强对停车点的规划和设计，确保停车点的容纳量与需求量相匹配，避免出现停车难、停车点满的问题。
其次，加强车辆投放与调度。
公共自行车系统需要根据实际情况合理投放和调度车辆，以提高运营效率和服务质量。
首先，应根据用户出行数据和需求预测模型，科学判断不同时间段和区域的车辆需求量，并合理调整车辆的投放数量。
其次，应建立车辆调度机制，根据不同停车点的租借和归还情况，及时调度车辆保持停车点的供需平衡。
在调度车辆时，还应考虑路线选择和调度策略，以降低调度成本、提高调度效率。
第三，提高自行车质量与维护。
自行车作为公共交通工具，其质量和维护对用户体验和服务质量至关重要。
为了提高质量和减少故障，应选择高品质、耐用的自行车，并建立起完善的自行车维护体系。
定期对自行车进行检查和维修，及时更换老化和损坏的零部件，确保自行车的正常运行和安全性。
此外，还可以引入可追踪和监控技术，对自行车进行实时监测，及时发现问题并进行修复，提高维护效率和质量。
最后，优化用户体验。
提高用户体验是提升服务质量和用户满意度的关键。
首先，可以通过提供多样化的服务模式，满足不同用户的需求。
例如，提供长租、短租、充值卡等多种租赁方式，方便用户根据自身需求选择合适的租赁方案。
共享单车最优选址问题的研究
其中， 为 组合权 重值， 为指标客观权向量。
1.5 重心法
(5) 为 指 标 主 观 权 向量，
162 2018年1月
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产业经济 Industrial Economy
1.2 层次分析法 层次分析法[1]作为一种实用的多准则决策方法，既能把一个复
杂问题表示为有序的递阶层次结构，通过人们对决策方法的判断 进行优劣排序，又能将问题进行定性和定量相结合的分析。以“选 取最优的停车区域”为目标层“；交通拥堵”“人流量”“出入口”“共 享单车投放量“”用户人群“”Delphi专家咨询选址”六个指标为准则 层“；区域一“”区域二“”区域三”三个区域为方案层。
(6) 其中X、Y分别为所要确定的重心位置的横、纵坐标，Xi、Yi分 别为各人流最后所停位置的横、纵坐标，Wi表示权重，指在此区域 的用户人数。
2.2.1 确定各区块的中心坐标 选取一点O为坐标原点建立平面直角坐标系，通过区块图测得 9个小区域中心坐标： A(-6.15，3.79)B (-3.9 9, 5.0 0) C (- 4 .12 ,1. 5 0) D (0. 8 0 , 5. 8 8) E(0.62,3.63)F(0.70,1.50) G(7.13,2.68) H(-5.32，-5.75)I(3.81，-5.75) 2.2.2 统计各个小区域的人数 选择工作日和周末各一天，从8:00～22:00时间段统计到达各 个小区域停取共享单车的用户人数，并将各个时间段内各个区域 的用户分别求和后求均值，最后结果如表3所示。
准则
准则层权值
方案层单排序 权值
区域一 区域二 区域三
交通拥堵 0.1507 0.1365 0.6250 0.2385
共享单车调度优化方法研究与实现
共享单车调度优化方法研究与实现随着共享经济的兴起，共享单车成为城市短途出行的重要方式，但是共享单车的调度问题一直是困扰行业发展的难题。
有效的调度方法能够提高共享单车的利用率，减少资源浪费，为用户提供更好的出行体验。
本文将探讨共享单车调度优化的方法及其实现。
一、问题描述在城市中，共享单车的分布具有一定的不均衡性。
有些区域可能会出现共享单车积压或者供应不足的情况，影响用户的出行体验。
因此，需要通过有效的调度方法解决以下问题：1. 共享单车需求预测：基于历史数据、天气、人口密度等因素，预测出每个区域共享单车的需求量，为调度提供依据。
2. 单车分布不均衡问题：合理调度共享单车，使得每个区域的单车数量相对平衡，避免某些区域的单车过多或过少。
3. 单车调度策略：在各个区域之间寻找最优的调度策略，使得共享单车的利用率最高，减少空驶率。
二、调度优化方法1. 智能调度算法：采用智能调度算法，根据历史数据及模型预测的需求量，进行实时调度。
可以利用机器学习算法对历史数据进行分析，建立预测模型，通过模型预测出各个区域的共享单车需求量，以此为依据进行调度。
2. 蚁群算法：蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过信息交流和协作，找到最优解。
将蚁群算法应用于共享单车调度中，可以模拟共享单车的流动，找到最佳路径和调度方案，提高调度效率。
3. 遗传算法：遗传算法通过模拟自然界进化的过程，寻找最优解。
对于共享单车调度问题，可以将每个调度方案看作一条染色体，通过遗传操作（选择、交叉、变异）不断进化，找到最优的调度方案。
三、调度实现1. 基于大数据分析平台：建立一个基于大数据分析平台的调度系统，将历史数据、实时数据进行分析，预测未来的需求量，并给出相应的调度方案。
该平台可以基于云计算技术进行部署，实时更新数据，提供准确的调度策略。
2. 优化调度路径：通过建立调度路径规划模型，考虑区域间的距离、交通情况等因素，找到最短路径来实现单车调度。
柳州市公共自行车租赁点选址问题研究
（ ２ ０ １ ４ １ ０ ５ ９ ４ ０ ９ ０） 。
点 分布 在五一路 东、 西， 人 民广场东 、 西 通道 ， 此外在 广雅
北站路等均有服务点 。五 星街周 围有近 １ ０个服务点。 作者简介 ： 刘文芳（ １ ９ ７ ６ 一 ） ， 女， 山西 兴 县 人 ， 广 西 科 技 大 学 管 理 学 路 、
刘文芳 Ｌ Ｉ Ｕ Ｗｅ ｎ — ｆ ａ ｎ ｇ ； 郭旅 华 ＧＵＯ Ｌ ｖ － ｈ ｕ ａ
（ 广西科技大学 ， 柳州 ５ ４ ５ ０ ０ ６ ）
（ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｌ ｉ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ ４ ５ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ
中 图分 类 号 ： Ｕ ４ ９ １ ． ２
文献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编号 ： １ ０ ０ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ５） ２ ７ — ０ ２ ５ ５ — ０ ３
投入运 营后 ， 方便 了市 民出行 ， 一定程度上 缓解 了“ 最后一 ０ 引言 随着城市 的扩张 ， 乡镇 城市 化 日益加剧 ， 许 多城市 规 公里 ” 换乘难题 。 模都 不同程度地变大 ， 人们 的居住点也伴 随城市 的扩张而 １ 柳 州公 共 自行 车租赁点选 址现 状分析 不断扩大。 随着各大城 市开始加大公共交通 以及道路 的建 １ ． １柳州公共 自行车首批 ４ ７个服务点 ，主 要分布在 设， 公共 自行车可作 为和公共交通接驳 的工具 以及服务市 人 口密集 的公园 、 城市 中 心、 学校 、 繁 华商 业区等 ， 各城 区
基于满意度函数的公共自行车租赁服务点选址问题研究
基于满意度函数的公共自行车租赁服务点选址问题研究基于满意度函数的公共自行车租赁服务点选址问题研究随着城市人口的不断增加和交通拥堵问题的日益突出，公共自行车租赁服务已经成为了城市交通规划的重要组成部分。
为了更好地满足市民的出行需求，公共自行车租赁服务点的选址问题变得尤为重要。
在过去的研究中，一些学者利用的是基于效益、成本最低的方法进行选址，然而，忽略了用户满意度对于选址方案的影响。
因此，本文将基于满意度函数对公共自行车租赁服务点选址问题展开研究。
首先，我们需要明确满意度函数的定义。
满意度函数是通过对市民需求、交通实际情况等多个因素进行综合分析后得出的一种评价指标。
它可以通过问卷调查、用户使用的意见反馈等方式获得。
在本研究中，我们将建立一个包含市民出行需求、服务点位置、租赁车辆数量等因素的复合满意度函数。
该函数将反映市民对不同服务点选址方案的满意程度，为我们提供选址决策的参考。
其次，我们将通过构建数学模型来解决公共自行车租赁服务点选址问题。
在模型的建立过程中，我们需要考虑各个服务点的候选位置，以及它们之间的服务范围和市民的出行需求。
我们需要最小化服务点整体满意度函数和选址成本之间的综合指标，同时满足市民的出行需求和服务点的可达性要求。
通过利用数学优化方法，我们可以得到最优的选址方案。
最后，我们将通过实例分析和算例求解来验证模型的有效性和实用性。
为了使问题更具有实际性，我们选择某一城市作为研究对象，并收集该城市市民的出行需求情况。
然后，我们将运用我们建立的数学模型，得出最优的公共自行车租赁服务点选址方案。
通过与现有方案的对比，我们可以说明我们的模型在选址决策中的优势和有效性。
总之，在本文中，我们将基于满意度函数对公共自行车租赁服务点选址问题进行研究。
通过建立满意度函数和数学模型，我们可以得到最优的选址方案，满足市民的出行需求，并提高公共自行车租赁服务的效率。
本研究的结果对于城市规划和交通管理部门具有指导意义，有助于提升公共自行车租赁服务的质量和城市居民的出行体验综上所述，本文通过建立满意度函数和数学模型，对公共自行车租赁服务点选址问题进行了研究。
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公共自行车租赁点选址以及调度优化方法研究公共自行车系统在我国发展迅速,能较好的解决居民出行的最后一公里问题,还可以接驳其他大运量交通工具,诸如地铁、公交,最大限度促进各种交通资源的合理运用.为了进一步提升该系统的服务水平,改善服务质量以及运营能力,本文研究了公共自行车系统中两个重要的战略决策问题:自行车调度以及租赁点选址与规模问题.自行车调度问题以最小化运输成本为目标,包括调度车辆单位距离的行驶成本、惩罚成本,建立调度优化模型,结合实际分析系统在调度作业中各租赁点不同时段的用车需求,达到动态最优.对于租赁点选址与规模问题,本文在已有研究的基础上,充分考虑系统租赁点位置、桩位配备数量以及库存量,以最小化未满足需求为目标,建立选址——调度优化模型.从动态的角度分析系统内所有租赁点的租借行为、调度活动以及用户需求在相邻时间段之间的联系,使模型在满足可操作性的前提下,更加贴合实际情况.针对以上两个问题,本文构建的模型均属于整数线性规划模型,采用CPLEX软件和遗传算法以及拉格朗日松弛算法进行求解.通过模拟实际生活中公共自行车系统的运营情况,验证了模型的有效性和可行性.实验表明,针对大规模算例,本文所设计的算法有效地提高了计算效率,并且对模型中的参数作灵敏度分析,探讨参数的改变对计算结果的影响。