公共自行车系统站间调度优化研究[1]
城市公共自行车系统优化运营研究
城市公共自行车系统优化运营研究城市公共自行车系统是城市交通的重要组成部分，是城市绿色出行的重要方式之一。
公共自行车系统可以提高城市交通的便捷性、实现低碳出行，但同时也存在着运营不足、管理混乱、车辆乱停乱放等问题。
因此，对城市公共自行车系统进行优化运营研究，是促进城市交通健康发展的重要手段。
一、公共自行车的发展现状城市公共自行车系统自2008年进入我国以来，快速发展。
在国内，共享单车企业在公共自行车市场占有率上占据了主导地位。
经过多年的市场拓展和技术更新，公共自行车系统已经形成了较为成熟的发展模式。
但是，公共自行车市场还存在着以下问题：1. 运营不足：在公共自行车的经营中，由于停车桩没有规范设置及管理不到位等原因，可能会出现部分区域没有自行车出租的问题；2. 管理混乱：由于用户和企业之间的责任漏洞、政府的管理不到位等原因，导致乱停乱放等问题长期困扰公共自行车的运营；3. 车辆维修困难：公共自行车由于使用频繁，在使用过程中可能会出现车辆老化，维修周期长、成本高等问题，这些都对公共自行车系统的运营构成了一定的威胁。
二、优化公共自行车系统的运营城市公共自行车系统虽然发展了许多年，但其优化运营仍然是一个重要的课题，需要从以下几个方面进行优化：1. 优化自行车调配：调配自行车是公共自行车系统优化运营的重要手段。
经过大数据分析及智能调度系统，可以有效减少区域自行车供不应求的问题，预测自行车的流量，从而更好地满足市民的出行需求。
2. 完善停车桩建设：停车桩的建设一直是公共自行车系统运营中的关键问题，需要政府提供细致的规划和管理。
同时，建立自行车停车标准和规范，吸引更多用户使用公共自行车，减少不良停车的现象。
3. 加强自行车维护：自行车的维护是公共自行车运营中的重要环节。
系统需要设定完善的检修流程、提高租赁车辆的使用寿命、优化技术设备、提供上门维修等服务，从而满足用户对自行车的使用需求。
4. 制定优惠政策和定价机制：对于不同的城市，市民对自行车服务的需求是不同的。
城市公共自行车系统调度优化分析
城市公共自行车系统调度优化分析发布时间：2023-02-17T01:30:47.367Z 来源：《中国科技信息》2022年19期作者：惠楷1 吕晓俊2 周游1[导读] 在经济社会不断发展的过程中，公共自行车使用困难等问题严重影响了城市居民的正常出行。
惠楷1 吕晓俊2 周游11.西安城市公共自行车服务管理有限责任公司陕西省西安市 7100002.西安市振兴公交广告有限责任公司陕西省西安市 710000摘要：在经济社会不断发展的过程中，公共自行车使用困难等问题严重影响了城市居民的正常出行。
结合现阶段来看，此种问题的产生，主要与功能布局规划以及公共自行车点位设计规模有关。
鉴于此情况，本文将重点围绕城市公共自行车系统调度优化加以研究，并利用算法计算优化的形式，提出合理的优化建议，以有效解决城市公共自行车系统调度方面的不足，以此为相关人员提供借鉴。
关键词：城市公共自行车；系统调度；算法升级；调度方式引言在城市交通日益完善的背景下，公共自行车开始在我国多个地区运用，其最早起源于欧洲，是运用租赁系统完成自行车重复使用的新型方式。
然而就目前的情况来看，我国在公共自行车租赁、调度等方面依旧存在很多问题，必须要借助优化工作，才能够满足高效、成本低的需要。
由此可见，围绕城市公共自行车系统调度优化加以研究，对于提升公共自行车利用率具有重要意义。
一、城市公共自行车调度的相关概述（一）系统调度问题的关键要素首先是调度车辆，是指停放车辆的区域。
在同一车场范围内可能存在大量的调度区域，该区域承担了公共自行车的调度、维修以及维护等功能。
因此在设置的过程中需要邻近交通枢纽，尽可能实现资源的合理优化配置，运用不同区域协同工作的方式确保车辆的供求能够达到标准。
其次，调度车辆。
在车场中车辆的型号相同，因此每一天该车辆的成本以及相同距离下的成本也无明显差异。
因此在车辆路径设计方面应该结合实际需要设计不同的方案，更加灵活完成调度。
例如若是车辆数量较多，则可以不返回这样便可以优化调度车辆路线。
基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研究
基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研究一、引言公共自行车作为城市出行的重要方式，在方便市民出行、减少空气污染、缓解城市交通压力等方面都发挥了重要作用。
但是，在使用过程中，公共自行车的调度和管理面临着许多挑战，比如车辆的不均衡分布、车站的容量不足、用户的出行需求难以预测等。
因此，如何优化公共自行车的调度，提高出行效率，减少管理成本，提高城市出行质量是亟待解决的问题。
基于此，本文将从遗传算法的原理和公共自行车优化调度的应用入手，探讨基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研究。
二、遗传算法的原理遗传算法属于一种基于随机变量的搜索算法，主要通过模拟生物遗传和进化的过程，对问题的解进行优化搜索。
成功应用于优化问题、组合优化问题、拟合问题、约束问题、多目标优化问题等领域。
遗传算法过程包含选择、交叉、变异等三个主要操作。
选择操作主要是采用适应度函数对问题的解进行评估，将评估结果高的解选择出来作为下一代的种群。
交叉操作是在种群中进行，将两个父代基因片段重组生成新的后代基因片段。
变异操作是在基因片段中加入随机性，使得新的后代存在与两个父代完全不同的特性。
三、公共自行车调度问题公共自行车调度问题是一种典型的优化问题。
主要任务是根据用户出行需求和车辆分布状态，调度车辆到各个车站，尽量满足用户需求，提高车辆利用率。
而公共自行车调度问题存在的主要问题如下：（1）车辆分布不均：某些区域的车辆数较多，但其他区域的车辆不足。
（2）车站容量不足：在高峰期，车站容易饱和，导致用户无法还车。
（3）用户出行需求难以预测：出行需求存在不确定性和随机性，难以预测。
针对以上问题，如何快速有效地调度车辆，提高车辆利用率，满足用户需求成为了公共自行车调度优化问题的重要研究方向。
四、基于遗传算法的公共自行车调度优化研究遗传算法是能够解决复杂问题的一种有效的优化算法，因此，在公共自行车调度问题中也应用到遗传算法。
下面介绍基于遗传算法的公共自行车调度优化主要研究内容。
考虑维修的共享单车调度优化研究
考虑维修的共享单车调度优化研究在共享经济迅速发展的背景下，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，越来越受到人们的欢迎。
然而，随着投放量的增加，共享单车的维修和管理问题也日益凸显。
本文以考虑维修的共享单车调度优化为研究主题，旨在提高共享单车的调度效率，为共享单车行业的可持续发展提供参考。
在了解共享单车的发展历程和现有调度系统的基础上，本文针对共享单车调度优化存在的问题进行深入探讨。
在研究中，我们发现由于维修不及时、调度不合理等原因，导致共享单车的使用率和服务质量受到严重影响。
因此，如何提高共享单车的调度效率，成为本文的研究重点。
为了解决上述问题，我们建立了考虑维修的共享单车调度优化模型。
该模型以共享单车的维修成本、使用率和用户满意度为评价指标，通过数学分析和递推算法，寻找最优的调度方案。
我们还引入了人工智能技术，通过机器学习和深度学习等方法，不断优化模型的求解效率和精度。
在模型应用方面，我们以某城市共享单车公司为例，将考虑维修的调度优化模型应用于实际运营中。
通过对比分析，我们发现应用该模型的共享单车公司，维修成本显著降低，使用率明显提高，用户满意度也得到了很大提升。
这充分证明了考虑维修的共享单车调度优化模型的有效性和实用性。
考虑维修的共享单车调度优化研究具有重要的现实意义。
通过建立数学模型和引入技术，我们成功地提高了共享单车的调度效率。
然而，共享单车调度优化是一个复杂的问题，需要不断地深入研究和实践。
未来，我们建议引入更多的智能优化算法，进一步提高共享单车的调度水平，为共享单车行业的可持续发展做出更大的贡献。
共享单车网络通常由许多单车节点和连接这些节点的路径组成。
这些单车节点可以是有桩单车或无桩单车，而连接节点的路径可以是道路、人行道或其他交通设施。
共享单车网络的特点包括：分布式：共享单车网络中的单车节点是分布在不同位置的，用户可以通过手机等终端随时查询和租借附近的单车。
可扩展性：共享单车网络可以根据需求增加或减少单车节点和路径，以满足不同地区和时间段的需求。
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。
公共自行车系统设计中的车辆调度算法优化
公共自行车系统设计中的车辆调度算法优化随着城市交通拥堵问题的日益加剧，公共自行车系统在城市交通解决方案中的地位与日俱增。
作为一种方便快捷的出行工具，公共自行车系统的发展对城市交通运输、环境保护和居民健康都起到了积极的推动作用。
而在设计公共自行车系统过程中，车辆调度算法的优化是确保系统高效运行的关键。
车辆调度算法是指根据系统内车辆的实时状态，合理分配和调度自行车的一种策略。
在公共自行车系统中，车辆调度算法优化旨在解决以下问题：如何在保证用户尽可能快地找到并使用自行车的情况下，将车辆分布均匀到各个站点；如何根据车辆调度信息预测用户需求，实现及时的补给与回收；如何最大限度地提高系统的出库率和使用率，优化运营效益。
为了优化公共自行车系统中的车辆调度算法，可以采取以下几个策略：1. 实时监控和数据分析：建立车辆调度系统，并通过GPS和其他传感器对车辆运行状态进行监控。
通过收集和分析车辆的位置、数量和使用情况等数据，可以实时了解车辆的分布情况，为后续的调度决策提供数据支持。
2. 多种调度策略综合应用：在车辆调度算法中，可以采用多种调度策略综合应用的方式进行优化。
例如，根据车辆的实时位置和周围站点的自行车需求情况，选择最优的调度策略，如最近邻策略、最短路径策略等。
通过动态调整策略的权重和优先级顺序，可以根据实际情况灵活调度车辆。
3. 预测用户需求：通过大数据和机器学习等技术，分析用户的出行模式和行为习惯，预测用户的用车需求。
根据预测结果，合理调配车辆，提前满足用户的需求，避免用户因没有可用车辆而流失。
4. 动态调整车辆容量：根据各个站点的自行车需求变化，动态调整车辆容量。
对于需求较大的站点，增加车辆容量，提供更好的服务；对于需求较小的站点，降低车辆容量，避免资源的浪费。
通过动态调整车辆容量，可以实现站点间的自行车分配均衡。
5. 调度时间窗的优化：根据不同的时间段和用户出行的习惯，合理安排车辆的调度时间窗口。
在高峰期，增加调度频次，以满足用户高峰时段的需求；在低峰期，减少调度频次，避免不必要的车辆调度。
公共自行车调度优化与动态路由研究
公共自行车调度优化与动态路由研究随着城市人口的不断增长和汽车交通的拥堵，公共自行车成为了现代城市中一种受欢迎的交通工具。
然而，公共自行车系统的管理和调度一直是一个具有挑战性的问题。
为了提高公共自行车系统的效率和便利性，进行调度优化与动态路由的研究变得十分重要。
公共自行车调度优化是指如何合理地调配和分配公共自行车的问题。
优化调度可以实现减少自行车租借站点的拥堵情况，增加供需平衡，提高用户的满意度。
公共自行车调度优化的研究主要涉及六个方面：需求预测、站点选址、单车调度、调度算法、动态车辆调度和调度评价。
首先，需求预测是公共自行车调度优化的基础。
通过收集历史数据和分析用户行为，可以预测不同时间段和区域的需求量。
这有助于合理安排公共自行车的调度计划，以满足用户的需求。
其次，站点选址是公共自行车调度优化的关键。
合理的站点选址可以使得自行车租借站点的布局更加合理，减少用户的等待时间和租借站点的拥堵情况。
站点选址应考虑到人口密度、交通流量和居民出行习惯等因素。
单车调度是公共自行车调度优化中的主要问题之一。
通过对单车进行调度，可以保证各个租借站点的自行车数量合理平衡，避免某些站点过多或过少的情况。
单车调度既需要满足站点之间的供需平衡，又需要考虑用户的实际需求和行为。
调度算法是公共自行车调度优化中的核心。
调度算法可以根据预测的需求量、租借站点的状态和用户的行为，制定合理的调度计划。
常见的调度算法包括贪心算法、模拟退火算法和遗传算法等。
这些算法可以以最小化成本、最大化利润或最优化其他指标为目标进行调度。
动态车辆调度是公共自行车调度优化的新趋势。
通过实时监测车辆的位置和租借站点的状态，可以实现动态调度和动态路由。
这种调度方式可以根据实际情况进行调整，提高调度的灵活性和响应速度。
最后，调度评价是公共自行车调度优化的重要环节。
通过对调度策略和效果的评价，可以优化调度算法和调度计划，并及时调整调度方案。
调度评价的指标包括等待时间、拥堵情况、供需平衡和用户满意度等。
公共自行车共享系统优化管理研究
公共自行车共享系统优化管理研究随着城市化进程的加速以及人们对环保出行方式的需求增加，公共自行车共享系统越来越受到人们的青睐。
然而，由于管理不善和运营问题，一些公共自行车共享系统在实际使用中存在一些难题和争议。
因此，本文将针对公共自行车共享系统的优化管理进行研究，旨在解决现有系统中存在的问题并提出改进方案。
公共自行车共享系统具有许多优势，如节约能源、减少交通拥堵、改善空气质量等。
然而，许多城市在实施该系统时忽视了一些重要的因素，导致系统的优化管理陷入困境。
首先，运营者应合理规划公共自行车停车点的位置，避免过度集中或分散；其次，鼓励用户积极参与系统维护，减少车辆的损坏和丢失；最后，加强对共享系统的监管与评估，及时发现和解决问题。
首先，合理规划公共自行车停车点位置是优化管理的核心。
在现实中，一些城市存在着公共自行车停车点过度集中的问题。
过度集中的停车点导致自行车供需不平衡，使得某些停车点周边的自行车总是供过于求，而其他停车点却没有足够的自行车供应。
为了解决这一问题，运营者需要根据不同区域的需求量和用户分布情况，合理规划停车点的位置和数量。
通过市场调研和数据分析，可以了解用户出行需求的热点区域和高峰时段，从而提前调整停车点的分布，避免出现供需失衡的情况。
其次，鼓励用户积极参与共享系统的维护是优化管理的另一个重要方面。
在现有的共享系统中，不少自行车被损坏或丢失，导致整个系统的正常运营受到影响。
为了解决这个问题，运营者应该依靠用户为系统的维护提供支持。
可以通过设置一定的奖励机制来鼓励用户及时报告损坏车辆和丢失车辆的情况。
此外，也可以引入用户评价机制和押金制度，激励用户增强维护共享自行车的责任感。
通过用户参与维护的力量，可以有效降低维修成本，并提升整个系统的服务质量。
最后，加强对共享系统的监管与评估是优化管理的必要手段。
政府部门应加大对公共自行车共享系统的监管力度，确保运营者遵守相关规定，提供优质的服务。
监管部门可以定期对共享系统的运营情况进行评估，包括停车点的分布、自行车的使用率以及用户满意度等指标。
公共自行车系统的优化运营策略研究
公共自行车系统的优化运营策略研究公共自行车系统在城市交通中发挥着重要的角色，为市民提供了便捷的出行方式。
为了提高公共自行车系统的运营效率和服务质量，需要进行优化运营策略的研究。
本文将从需求预测、站点布局、单车调度和用户管理等方面进行讨论。
首先，需求预测是公共自行车系统优化运营的重要环节。
通过对历史数据的分析，可以预测不同时间段和不同区域的使用需求。
根据需求预测结果，可以合理配置自行车数量，避免出现供不应求或供过于求的情况。
同时，需求预测可以辅助站点布局和单车调度，提高系统的整体效率。
其次，站点布局是公共自行车系统优化运营的关键环节。
合理的站点布局可以减少用户骑行距离，提高用户满意度。
在布局站点时，可以考虑人口密集区、商业中心、交通枢纽等地点，以及用户使用习惯、出行需求等因素。
同时，站点之间的距离和数量也需要合理规划，以保证用户间的等待时间和用车效率。
第三，单车调度是公共自行车系统优化运营的关键环节。
通过合理的单车调度，可以充分利用系统资源，提高自行车的使用率和系统容量。
调度策略可以根据需求预测和站点实际情况来制定，例如将多余的自行车从供应过剩的站点调配到需求紧缺的站点，或者根据用户的用车需求进行调度。
同时，可以借助智能调度系统，设置自行车重定位任务和优先级，提高调度效率。
最后，用户管理是公共自行车系统优化运营的关键环节。
通过合理的用户管理策略，可以提高用户满意度和系统利用率。
例如，可以借助移动支付系统实现骑行费用的在线支付，方便用户使用；同时，可以引入会员制度，提供更好的骑行服务和福利，吸引更多用户使用公共自行车；此外，可以根据用户的用车习惯和历史数据，为用户提供个性化的推荐和服务。
综上所述，公共自行车系统的优化运营策略需要从需求预测、站点布局、单车调度和用户管理等方面进行研究。
通过科学合理的策略，可以提高公共自行车系统的运营效率和服务质量，为市民提供更好的出行体验。
公共自行车系统的管理优化研究
公共自行车系统的管理优化研究公共自行车系统，是城市交通出行的一种重要方式，它不仅可以缓解城市交通拥堵，还可以通过鼓励市民绿色出行来带动环保意识的提升。
自行车租赁站点的建设与管理是公共自行车系统中的重要环节，如何优化系统管理，有效提高自行车租赁的效率，是当前研究的重点。
一、公共自行车系统的现状公共自行车系统在全国各大城市普及开展，市民出行需求也不断提高，而公共自行车站点建设与管理却存在一定问题。
站点分布不均、自行车调配不合理、租赁费用高昂、租赁流程繁琐等问题困扰市民，导致部分公共自行车系统处于低效运营状态，影响了市民绿色出行的积极性。
二、优化公共自行车站点分布公共自行车站点的分布对于租赁效率和用户体验有着重要影响。
根据用户出行路径和出现高峰，科学规划建设自行车租赁站点是提高效率的关键。
城市交通管理部门应当结合城市交通重点区域、商圈、公共机构等因素，科学规划站点分布，满足市民出行需求。
三、自行车调配优化公共自行车站点中只有零散几辆自行车，而其他站点却高度堆积，这是目前公共自行车系统中存在的一个常见问题。
通过自行车调配优化，可以有效解决此类问题，提高自行车使用效率。
自行车调配优化可采用分析系统的方式，根据每个站点在不同时间段的借还车情况，科学调配自行车，在不影响其他站点租赁的情况下，提高服务效率。
四、租赁服务费用降低公共自行车系统面向的是全民出行，而租赁费用的问题困扰了一部分人。
为了提高市民绿色出行的积极性，应当降低自行车租赁服务费用，扩大自行车服务的使用面，促进公共自行车系统的健康发展。
五、便捷的租赁流程在百忙之中出行，用户需要简单便捷的操作流程，才能提高出行的愉悦体验。
公共自行车租赁流程应当尽量简化，不增加用户使用难度。
例如，使用市民卡等公共服务卡作为电子租车凭证，及时更新租车信息进行在线预约等方式，都能为市民出行带来便利。
六、技术手段支持公共自行车系统管理的优化与智能化也十分重要。
城市交通部门可以利用物联网技术、人工智能技术等手段对系统进行监控和优化，建立后端数据分析及动态调配系统，提高自行车调配及维护的效率，为市民出行提供更加完美的服务。
公共自行车系统中的智能调度与管理研究
公共自行车系统中的智能调度与管理研究随着城市交通问题越来越突出，公共自行车系统作为一种绿色、便捷的交通方式，正逐渐受到人们的关注和重视。
然而，随着公共自行车系统的普及和发展，如何有效地调度和管理公共自行车成为了一个重要和复杂的问题。
本篇文章将探讨公共自行车系统中智能调度与管理的研究，以期为该领域的发展提供一定的参考和借鉴。
公共自行车系统是一种借用自行车的公共交通服务，在城市中可以看到各种样式的自行车停放点。
为了提供更好的服务，管理者需要对公共自行车进行调度和管理。
而智能调度与管理的研究则是通过运用先进的技术手段和算法，使得公共自行车系统更加高效、智能化，并能更好地满足用户日益增长的需求。
首先，公共自行车系统中的智能调度是指通过运用大数据分析、人工智能等先进技术手段，对公共自行车的需求进行预测和分析，并根据需求情况进行灵活的调度和管理。
例如，根据用户骑行需求预测，可以合理安排公共自行车的分布和数量，从而减少空车或停车位的浪费，提高系统的使用效率。
此外，通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的骑行偏好和需求，进而为用户提供个性化的服务。
其次，公共自行车系统中的智能管理是指通过运用互联网、物联网等技术手段，对公共自行车的状态进行实时监测和管理。
例如，可以通过GPS定位系统实时监测每辆自行车的位置和状态，以便调度和管理人员及时了解车辆分布情况、损坏情况等，并进行相应的处理。
此外，还可以通过智能锁、智能充电桩等设备，实现对自行车的远程管理和维护，提高维护效率。
在公共自行车系统的智能调度与管理研究中，还可以利用一些算法和模型来优化调度和管理的效果。
例如，可以通过路程、时间和用户需求等因素，使用最优化算法来确定最佳调度策略。
同时，还可以利用机器学习算法训练模型，根据历史数据和用户特征来进行预测和分析，从而优化系统的运行效果。
然而，要实现一个高效智能的公共自行车系统，面临着一些挑战和问题。
首先，公共自行车系统的规模庞大，需要耗费大量的人力和物力进行调度和管理。
公共自行车系统优化与管理研究
公共自行车系统优化与管理研究公共自行车系统是一种城市交通工具共享系统，鼓励人们在短程出行中选择骑行。
随着环保意识的不断增强和城市交通拥堵的加剧，公共自行车系统已成为城市交通规划中不可或缺的一部分。
然而，在实际运营中，公共自行车系统面临着一系列的挑战和问题，如车辆调度、投放点选址、用户满意度提升等。
本文将从系统优化和管理两个方面，对公共自行车系统进行深入研究。
一、公共自行车系统的优化1. 车辆调度优化车辆调度是公共自行车系统中的关键问题之一。
合理的车辆调度可以缓解投放点的拥堵情况，提高用户的使用体验，同时还能有效减少因过度投放造成的资源浪费。
为了实现车辆调度的优化，可以采取以下策略：首先，通过数据分析和预测模型来预测不同时间段和地点的需求量，根据预测结果调整车辆的投放策略，使得车辆数量能够满足用户的需求。
其次，引入智能调度系统，利用实时数据监测车辆的使用情况和位置，采用优化算法进行即时调度，使得车辆在不同投放点之间更加均衡地分布，减少用户等待的时间。
最后，考虑到一些特殊活动和需求，可以通过设置临时投放点的方式，在需要的地区增加临时的自行车投放，以满足短期内的需求峰值。
2. 投放点选址优化投放点的选址是公共自行车系统中的另一个重要问题。
合理的投放点选址可以提高系统的覆盖率和便利性，使得更多的人能够方便地使用公共自行车。
针对投放点选址的优化问题，可以采取以下措施：首先，对城市现有的交通网络进行分析和评估，选取交通流量大、周边周密的区域作为投放点的候选地。
通过开展用户调研和行为分析，了解用户的出行偏好和习惯，将其作为投放点选址的重要依据。
其次，利用现代技术手段，如地理信息系统（GIS）和多属性决策分析模型，结合城市的空间规划和环境因素，进行综合评估，选择合适的投放点位置。
最后，不断监测投放点的使用情况，并根据用户反馈和数据分析结果，及时调整投放点的数量和位置，以适应城市发展和用户需求的变化。
二、公共自行车系统的管理1. 用户管理与服务优化公共自行车系统的用户管理对于提升用户体验和系统运营效率至关重要。
公共自行车调度系统优化与算法研究
公共自行车调度系统优化与算法研究随着城市化进程的加快和人们环保意识的提高，公共自行车成为了现代城市出行的重要方式之一。
然而，由于各种因素的制约，公共自行车调度系统的优化和算法研究变得尤为关键。
本文将针对公共自行车调度系统进行优化和算法研究，以提高系统的效率和用户的满意度。
一、问题分析1. 系统效率低下：在高峰期，公共自行车站点经常出现供不应求的情况，同时，一些偏远地区的自行车站点往往处于空闲状态。
2. 骑行路径不理想：在某些情况下，用户骑行的路径可能会绕远，造成不必要的时间和距离浪费，降低了系统的实用性。
3. 无序调度和规划：当前很多公共自行车调度系统仍然采用人工调度的方式，无法及时响应变化的需求，同时也缺乏科学的规划。
二、优化方案1. 调度算法优化根据公共自行车的实际情况和用户需求，设计高效的调度算法，优化车辆在不同站点间的分布。
可以考虑使用最小生成树算法、遗传算法等优化算法，通过计算站点之间的距离、需求量和预测需求等因素，实现更加科学合理的调度。
2. 动态调度策略结合实时的用户需求和站点的实际情况，制定动态的调度策略。
通过在关键时刻增加调度人员和车辆的投放，提高站点供需平衡的能力。
同时，可以引入智能调度系统，根据用户的实时位置和目的地，提供最佳的车辆分配方案。
3. 骑行路径规划优化通过对用户骑行数据的整理和分析，研究用户出行的规律和偏好，设计更合理的骑行路径规划算法。
可以基于时间和距离等因素，为用户提供最优路径规划，减少用户骑行的时间和距离。
4. 数据分析和预测收集和整理大量的公共自行车使用数据，并结合其他相关数据，进行深入分析和挖掘。
通过预测和模型建立，可以提前发现供需不平衡的情况，为调度系统的优化提供依据。
三、算法研究1. 最小生成树算法最小生成树算法是一种经典的图论算法，可以用于解决公共自行车调度问题。
通过计算站点之间的距离，并根据需求量进行权重赋值，可以通过最小生成树算法，确定最优的调度顺序和路径，实现系统的高效调度。
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。
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。
公共自行车系统的运营管理优化研究
公共自行车系统的运营管理优化研究随着城市化和人口增长，交通拥堵和环境污染已经成为现代都市陷入的两大难题。
为了缓解这些问题，公共自行车系统在很多城市成为一种受欢迎的交通方式。
其不仅方便了人民的出行，同时也减缓了城市交通压力，降低了环境污染。
本文将探讨公共自行车系统的运营管理优化研究。
一、公共自行车系统的优点公共自行车系统不仅可以让人们轻松快捷地出行，还有其他优点。
首先，公共自行车系统可以减少车辆密集度。
城市里的交通拥堵问题已经日趋严重。
交通拥堵不仅增加了人们出行时间，还降低了工作效率。
为此，不少城市开始推行公共自行车系统，通过搭建自行车专用道和设置换乘点，使人们能够快速便捷地到达目的地。
这不仅减少了车辆密集度，同时也能缓解城市交通压力。
其次，公共自行车系统对环境友好。
作为一种绿色出行方式，自行车不会排放污染物，也不会对环境造成损害。
与公交车和地铁相比，公共自行车系统更为灵活，但其使用人数有一定的限制。
但是，通过将其与其他交通方式结合起来使用，可以进一步减少车辆排放量，从而减少城市空气污染。
最后，公共自行车系统可以提高城市活力。
众所周知，现代都市不仅仅应该是一个商业中心，还应该是一个充满生机和活力的文化城市。
通过推广公共自行车系统，可以促进社区交流和改善人们的环境意识，营造一个更加健康、更加绿色、更加生态的城市环境。
二、公共自行车系统的管理优化公共自行车系统需要进行有效的管理和优化，以便更好地为人民服务。
有以下几种管理优化方式：1. 更好的站点规划。
公共自行车系统的站点规划应该更加科学。
首先，应该考虑到城市的交通状况、人流状况和环境保护。
其次，城市的不同区域的站点规划也应该有所区别，例如，商业区可以设置更多的公共自行车站点，以方便大家出行。
2. 更好的智能化管理。
众所周知，现代科技已经非常发达，而传统的公共自行车管理方式无法完全满足人们的需求。
因此，需要引入更多的智能化技术，例如，智能车卡、智能手机APP等，让人们在使用公共自行车的同时，更加方便快捷地管理自己的交通出行。
城市公共自行车系统优化设计研究
城市公共自行车系统优化设计研究随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，车辆污染和拥堵现象越来越常见，这时候公共自行车系统的出现，对缓解城市交通压力、改善空气质量、促进身体健康等方面都起到了积极的作用。
然而，在实际使用中，很多城市公共自行车系统存在着一些问题，比如站点过于密集或过于稀疏、单车分布不均、线路规划不合理等。
因此，本文将从这几个方面入手，探讨城市公共自行车系统的优化设计，使其能更好地满足市民出行需求。
一、站点密集度问题站点密集度是指公共自行车站点之间的距离，合理的站点密集度可以使市民出行更加方便快捷，但站点过于密集会造成资源浪费，过于稀疏则会影响出行效率。
因此，需要合理安排站点的密集度，以适应不同出行环境和出行目的。
1.1推荐站点密集度在基本出行环境下，每公里站点数应该在4-8个之间，能够使市民到达站点的距离不超过500米，方便市民出行。
而在商业街、景区等地，应当适当增加站点密集度，以满足旅游、购物等特殊需求。
1.2站点布点原则站点布点应该依据人口密度、社区结构、出行特征等因素，以满足人群出行需求。
例如，在人口密集的区域，可以适当增加站点密集度，方便市民出行。
另外，站点周边便利设施也是布点原则中的重要参考因素，如是否有公交站、轨道交通站点以及商业中心等。
1.3站点维护保养合理的站点维护保养，可以使站点更加整洁美观、使用操作更加便利。
因此，加强站点维护保养，定期清洗、更换设备、提高服务水平是很有必要的。
二、单车分布均衡问题单车分布均衡是指单车在各个站点之间的分配是否均衡，不均衡的分配会造成有些站点车辆过多，有些站点车辆过少，影响市民出行效率。
因此，单车分布均衡是公共自行车系统优化设计中需要解决的重要问题。
2.1单车调度算法单车调度算法是解决单车分布均衡问题的关键方法。
当前的常用算法有遗传算法、模拟退火算法、贪心算法等。
其中，遗传算法和模拟退火算法适用于大规模优化，而贪心算法适用于实时优化。
公共自行车系统车辆调配优化研究
公共自行车系统车辆调配优化研究公共自行车系统车辆调配优化研究引言：公共自行车系统作为城市短距离交通系统的重要组成部分，对缓解城市交通压力、改善环境质量具有重要意义。
然而，由于用户行为和城市需求的时空分布不均衡，公共自行车系统中车辆调配问题逐渐凸显出来。
为此，进行车辆调配优化研究，可以有效增加公共自行车系统的出行效率，提升用户体验。
一、车辆调配问题的现状和挑战1.1 现有车辆调配策略存在的不足目前，公共自行车系统车辆的调配主要依赖于人工经验和周期性统计分析。
这种方式无法根据实时需求进行车辆调配，导致系统中存在车辆过剩和车辆不足的情况，降低了系统的效率。
1.2 主要挑战车辆调配问题具有复杂性和动态性。
主要挑战包括：用户行为的随机性，车辆流动性问题，以及系统运营成本与效益的平衡等。
二、车辆调配优化的方法与思路2.1 数据采集与分析通过公共自行车系统的智能感知设备，可以实时获取用户使用信息、车辆位置信息等数据。
通过对这些数据的采集和分析，可以获得用户行为分布和城市需求的空间分布特征，为车辆调配优化提供数据支持。
2.2 基于模型的车辆调配策略基于车辆需求的模型是车辆调配优化的基础。
通过对用户行为和城市需求进行建模，可以预测不同时间和地点的车辆需求量。
根据模型预测的结果，制定不同时间段和地点的车辆调配策略，实现优化调配。
2.3 基于智能算法的车辆调配优化智能算法在车辆调配优化中发挥重要作用。
通过利用人工智能、机器学习等方法，分析车辆调配中的影响因素，优化决策过程。
例如，可以基于遗传算法、模拟退火算法等智能优化算法，提升调配效率。
三、案例分析与实践以某城市公共自行车系统为例，进行车辆调配优化实践。
通过对历史数据的分析，建立车辆需求模型，并采用遗传算法进行车辆调配优化。
实践结果表明，基于智能算法的车辆调配优化可以显著提升系统的出行效率。
四、未来展望和建议4.1 结合多种智能算法进行融合优化未来的研究可以结合多种智能算法进行融合优化，提升车辆调配的精确度和效率。
公共自行车的智能交通管理系统的研究与实现
公共自行车的智能交通管理系统的研究与实现随着城市发展，人们的出行方式也在不断改变。
公共自行车作为一种低碳、环保、健康的出行方式，深受人们的喜爱。
然而，长期以来，公共自行车的管理和调度一直存在一些问题，如车辆分布不均、车位不足、车辆维护管理繁琐等等。
为了解决这些问题，智能交通管理系统的研究和实现就成为了一个必然的趋势。
1. 公共自行车智能调度系统的研究公共自行车智能调度系统是指通过计算机网络技术和智能控制技术，实现对公共自行车运营的调度和管理。
其主要包括智能调度、智能监控、智能定位等功能。
首先，智能调度是公共自行车智能调度系统的核心功能。
其通过计算机算法对城市公共自行车的运营数据进行分析，确定各个区域的自行车需求量、供给量、车辆调配需求等信息，从而实现实时调度和分配。
这样，可以让公共自行车在不同时间、不同区域间流动，增加系统的灵活性和可用性。
其次，智能监控是公共自行车智能调度系统的另一个重要功能。
它通过监测公共自行车的使用情况和运营情况，实时更新公共自行车的信息，提高系统的精度和实用性。
例如，可以通过智能监控系统检测车辆故障、车辆损坏、车位使用情况等。
最后，智能定位功能可以为公共自行车智能调度系统提供更精确的定位服务。
因此，通过GPS等全球卫星定位系统技术，公共自行车可以在地图上显示出具体位置和数量信息，为管理者和使用者提供了更便利的服务。
2. 公共自行车智能调度系统的实现公共自行车智能调度系统的实现，需要集中大量的智能软硬件技术，如通信技术、智能控制技术、数据分析技术等。
下面，分别对这些技术做一个简单的介绍。
首先，通信技术是保证公共自行车智能调度系统正常运行的必要条件。
包括无线网络、载波通信等技术。
通过这些技术，可以将各个公共自行车站点之间进行联网，实时传输车辆数据和用户使用情况。
其次，智能控制技术是公共自行车智能调度系统的核心技术。
在公共自行车调度过程中，智能控制技术可以根据实时数据对公共自行车进行自适应的调度和管理。
城市公共自行车系统的优化与管理研究
城市公共自行车系统的优化与管理研究随着城市化的不断推进，城市规模越来越大，城市交通问题也越来越严重。
公共自行车作为城市交通的一种形式，已经成为了许多城市的重要交通工具。
但是，城市公共自行车系统的管理和运作也面临着一些问题。
本文将从城市公共自行车系统的优化和管理两个方面进行研究。
一、城市公共自行车系统的优化1.车辆配备城市公共自行车系统的最重要的一环就是车辆配备。
现在大多数城市的公共自行车都是采用自行车停车点的形式，而车辆的数量往往跟停车点的数量相对应。
所以，如何合理配置车辆数量和停车点的布局也是城市公共自行车系统优化的关键。
根据研究，每200米至500米布置一个自行车停车点，将会提高自行车使用率。
所以，城市公共自行车系统应该通过对停车点的数量和位置进行优化，来提高自行车使用率。
2.技术优化城市公共自行车系统的管理不仅仅是人力资源的管理，还需要使用一些技术手段。
比如，通过改进自行车锁的技术、推广无桩租借、建立动感组织等手段来改进智能化水平。
另外，还需要建立自行车定位系统和智能调度系统来优化自行车的使用效率，避免出现车辆调度不当、集中现象发生。
3.提高用户体验城市公共自行车系统需要从用户的角度来优化用户体验。
这涉及到自行车的外观设计、车座的舒适度等方面的问题。
国外城市普遍采用的自行车外形设计更为小巧美观，加上颜色鲜艳，为使用者带来了更好的感受。
同时，舒适的骑车座椅，也能让使用者更愿意使用租赁的自行车。
二、城市公共自行车系统的管理1.建立规范化管理城市公共自行车系统需要建立规范化的管理制度，有必要加强车辆管理、充换电管理、站点管理等方面的管理。
在车辆、站点等重点区域建立监视系统，改进自行车配备质量，降低维护成本等，能够提高城市公共自行车系统的服务水平。
建立有效的行业标准和信息化管理体系，将进一步推动城市公共自行车系统向可持续性发展的方向。
2.加强运转管理有必要对城市公共自行车系统的运转进行限定，平衡自行车调配，加强车辆“巡航”调度和车辆维护保养制度的建设，减轻人力资金等方面的管理压力。
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Ａ学海泛舟ｖ｜Ｉｌ｝｛ ｉＩ【ｌ Ｉ ｜ｆｌ｛Ｉ｜Ｊ
万方数据
２０１
１．Ｏ｛＜城市公共交矗＞ｕＲ卧Ｎ ｎ舢ｃ＂ｎ＇，ｔ，ｔｌＳｔ＇ＯＭ
年５月１日开始试运营，同年９月１６日正式运营。 ２００９年５月１日，武汉市启动ＰＢＳ，其中青山区由 龙骑天际公司负责，武汉市其他区由鑫飞达公司负 责运营，两者间不能互借互还。 国内在ＰＢＳ的实践尚处于起步摸索阶段，公共 自行车规划方面的研究也处于起步阶段，姚遥等分别 对杭州、上海和武汉的ＰＢＳ规划作了较深入的研究， 根据各个城市的实际情况，分别提出了自行车系统服 务点的布点原则和配车规模，并给出近期布局规划方 案［５１１ ６】【７１，但均未提及动态合理调度方面的研究。
・３９・
，
Ｓｙｓｔｅｍ，ＰＢＳ）界定为：公司或组织在大型居住区、 商业中心、交通枢纽、旅游景点等客流集聚地设置 公共自行车租车站，随时为不同人群提供适于骑行 的公共自行车，并根据使用时间的长短征收一定额 度费用，以该服务系统和配套的自行车路网为载体， 提ｇＶｈ共，自行车出行服务的城市交通系统…。 自上世纪９０年代末，欧美许姆 斯特丹等国际大城市，自行车租赁服务发展迅速，
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｄｉｎｇ
Ｌｉｕ Ｚｕｐｅｎｇ
Ｗｅｉｄｏｎｇ
Ｃｈｅｎｇ Ｙｉｍｉｎ ｃｏｍｌｎｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｈａｖｅ ｂｅｇｕｎ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｕｂｈｃ ｂｉｃｙｃｌｅ ｓｙｓｔｅｍ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅ
过２个点，到达终点的最短路径。以此类推，分别
求出第２、３、４阶段从①出发到其余各点的最短路
径，分别如附表中第２、３、４列所示。 最终在第４阶段求解得到最短路径的最小值
图２收集自行车的站点分布圈
厶（９’｛４，５，２，６｝）＝１６，即表示从④出发，经
④一⑤一②一⑥，到达⑨的路径为所有收集自行车路
根据货郎担问题定义最优值函数五（ｉ，ｓ），表示 径中的最短路径，其距离为１６。即收集车辆的最短
五（ｉ，ｓ）＝ｒａｉｎ【Ａ（歹，ｓ＼Ｕ））＋喀】。
根据动态规划分阶段求解，在第０阶段中，仅
中从①点出发，经过其余５个点的最短路径。
②、④两点与①直接相连，其余点距离为００，如附 表中第一列所示。在第１阶段中，⑤、⑥、⑨与起
点①之间经过一个点时的最短路径如附表第二列所
示，其中ｆｌ（５＇｛２））表示从①出发，经②，到达⑤ 的最短距离为６＋２＝８。第２阶段求解从①出发，经
货车车厢空间有限，此处的④点可以在第一次经过
时不操作，第二次经过时再运走５辆自行车，则调 度用的货车上可以少存放５辆自行车，此处是对调 度线路的重复站点的优化。
了的发放站点（如此例中的③点，在收集车辆时点 ②到点⑥必经点③，所以经过点③时可把点③需要
的车辆先卸下），组成发放自行车的站点分布图，如
图３所示。图中①一⑧、①一⑨的最短路径由
砂（ｉ）点开始，由ｋ个中间点的ｓ集，到达ｉ点时的最
行走路径为①＿÷④一⑤一②＿＋⑥＿⑨。
附表收集自行车各阶段的最短路径
・４１・
万方数据
２０１１．０１‘城市公共交囊＇ｕ阻州ＰＩＪＯＵＣ仰口ｓＰｏＲｒ
３．２发放自行车
根据第一步收集自行车的路线，除去已经经过
在图４中④点经过了两次，第一次经过时运走５
辆自行车，第二次经过时不操作。考虑到调度用的
ｏｆ
ｂｉｃｙｃｌｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ
ｓｉｔｅｓ ｉｓ
ｎｏｔ
Ｕｓｅ ｏｆ”ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ”
ｓｃｈｅｄｕｈｎｇ ｏｂｔａｉｎ
ｓｏｌｖｉｎｇ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｓａｌｅｓｍａｎ
ｆｉｒｓｔ ｃｏＵｅｃｆｉｎｇ
ｐｒｏｂｌｅｍ
ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｄｅａｓ
ｓｏｌｖｅ ｔｗｏ－ｓｔｅｐ
２模型假设
为便于阐述，假设一个调度的模型如图１所示：
在自行车系统调度方案中，不仅需过各个站点， 还有站点调度自行车数量Ｎｉ（ｉ＝１，２…９）的问题， 且Ｎｉ有正有负：Ｎｉ为正数表示需运走的车数，为负 数表示需补给的车数。因此需对货郎担问题模型进 行修改，．并将调度问题分作收集自行车和分发白行 车两步进行。
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：Ｐｕｂｈｃ Ｂｉｃｙｃｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ；Ｂｉｃｙｃｌｅ Ｓｃｈｅｄｕｈｎｇ；Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ；Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ Ｓａｌｅｓｍａｎ Ｐｒｏｂｌｅｍ
“公共自行车”源于欧洲，推行目的是为解决 公共交通站点到居住地还有一段距离的“最后一公 里”难题。公共自行车交通系统（Ｐｕｂｌｉｃ
在①点附近，进行调度时：该车只能从①点出发， 且最后须再回到①点。
・４０・
万方数据
ｕＲＢ＾Ｎ ＰｕＢｕｃ
ＴＲ州ｓＰｏ阿《城市公获交通》２０１
１．０１
站点分布图，如图２所示。图中④一⑨之间的距离可
用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法求得其最短路径。这一步要解决的问 题是：要用货郎担问题的动态规划解法求解得到图２
短路径，如表示从点ｉ到点ｊ的距离，根据货郎担问 题的动态规划方法，可知其满足递推关系
图１调度模型示意图
１
问题提出
经过数年ＰＢＳ实践，国内几个城市的ＰＢＳ都出 ３
解决方案
在《运筹学》的图论中有最短路问题、货郎担
现了一些急需解决的共性问题，其中主要是“借车 难、还车也难”。问题的成因主要有三个，一是ＰＢＳ 站点选址不合理；二是ＰＢＳ站点配车数不合理；三 是ＰＢＳ站点之间的自行车调度不及时等。 武汉鑫飞达公司运营的ＰＢＳ各站点有专人值守， 不设电子停车桩，因此不存在“还车难”问题，但 调查发现“借车难”问题同样较为严重。本文通过 建立假设模型，运用《运筹学》中货郎担问题解题 思路来求解ＰＢＳ站间的最优调度路径，优化调度方 案，为解决“借车难”问题提供参考。
Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法求得。这一步要解决的问题是：再次运
４结束语
本模型只是提供了一个解决站点间调度方案优 化的思路，如要加以实际应用，首先须对ＰＢＳ刷卡 数据进行大规模的数据统计和整理，得到所需的数 据，计算出站点配车数和站间调度车数；再者应用 货郎担问题解决大规模调度时，需对货郎担问题的 解法进行计算机编程处理，这样才能给出最优的配 车数和调度方案，才具实用价值。后续的研究可与 ＰＢＳ公司合作，结合数据挖掘和货郎担问题编程处 理，提出实用的解决方案。
Ｂｉｃｙｃｌｅ
实施效果表明ＰＢＳ提供了一种既方便健康，又有益 于环境保护、资源有效利用以及城市形象改善的出 行方式，ＰＢＳ对改善城市道路环境条件、缓解交通 压力、促进节能减排都起到了积极的作用Ⅲ…【４１。 在我国，上海市自２００５年８月起在沿地铁３号 线的２０个车站试用ＰＢＳ，但试点效果不佳。２００８年 ９月ＰＢＳ再次登陆上海，地铁２号线张江高科站和 浦东软件园内的两个自行车租赁网点正式开业，成 为上海构建ＰＢＳ的新起点。北京市为迎接奥运会， 缓解城市交通拥堵和环境污染，自２００７年８月１９ 日起，多家自行车租赁公司开始宣传并提供公共自 行车出行服务。杭州市公共自行车服务系统自２００８
（１）图中①二⑨表示９个ＰＢＳ站点的编号，暂
时不需运走或补给的站点未被列人模型中。 （２）站点之间连线上的数字表示点与点的距离
（或费用），如：①一②之间的６表示：两点之间有６
个单位的距离。 （３）假设各个站点需运走或补给的自行车辆数 已经求得Ｎｉ（ｉ＝ｌ，２…９），在图中用编号右上的粗体
结合本模型，调度货车从①点出发，先收集自 行车：找到从①点经过②、④、⑤、⑥、⑨所有点
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ｔｏ
ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ
ｔｒａｖｅｌｉｎｇ
ｐａｔｈ．Ｔｈｒｏｕｇｌｌ
ｔｈｅ
ｅｓｔａｂｈｓｈｍｅｎｔ ｏｆ
Ｃａｌｌ
ｓｉｍｐｌｅ
ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ
用货郎担问题的动态规划解法求解得到图３中从⑨
点出发，经过其余２个点，最终回到①点距离最短 的路径。
图３发放自行车的站点分布图
参考文献：
［１］龚迪嘉，朱忠东．城市公共自行车交通系统实施机制
由于本例中发放时的站点较少，从图３中可见，
【Ｊ】．城市交通，２００８，６（６）：２７—３２ 【２］王志高，孔嚣，谢建华等．欧洲第三代公共自行车系 统案例及启示【Ｊ １．城市交通，２００９，７（４）：７—１２ ［３］韩慧敏，张宇，乔伟．里昂公共自行车系统ｆＪ】．城 市交通，２００９，７（４）：１３—２０ 【４］耿雪，田凯，张字，黎睛．巴黎公共自行车租赁点规 划设计【Ｊ】．城市交通，２００９，７（４）：２１—２９ ［５】姚遥，周扬军．杭州市公共自行车系统规划【Ｊ】．城 市交通，２００９，７（４）：３０—３８ ［６］郭敏辉，钟明．上海市公共自行车系统规划与实践 【Ｊ】．城市交通，２００９，７（４）：４５—５０ ［７］李黎辉，陈华，孙小丽．武汉市公共自行车租赁点布 局规划【Ｊ】．城市交通，２００９，７（４）：３９—４４，３８ ［８］＜运筹学》教材编写组．运筹学（修订版） 【Ｍ】．北
ｓｉｔｅ ｉｎ ｉｓ
ｔｏ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ
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