共享单车的分配与调度

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共享单车的分配与调度

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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。共享单车响应了时下绿色出行、慢生活的号召,以时髦的外观和无固定停车点迅速吸引了用户的眼球,丰富了市民的出行方式,给最后一公里出行问题带来便利。与此同时,共享单车数量的迅速扩张、车辆的无序停放给城市管理带来了挑战和难题。

2.问题产生

(一)共享单车游离在城市管理办法之外。

(二)车辆乱停乱放,影响市容环境。

(三)存在交通安全隐患。

3.研究意义

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。

二.要解决的具体问题

(1)建立合理的指标,分析不同时空共享单车资源的需求量。

(2)给出不同地区共享单车的分配方法,使得共享单车的数量能够趋于合理性。(3)依据以上问题的研究成果,尝试建立适当的数学模型,设计出共享单车的调度方案。

(4)如果你是某家共享单车公司的主要负责人,请你设计出一套合理的经营方案,并论证其合理性。

2、模型假设

1.忽略天气、节假日等原因使得地区的自行车需求量与共享单车供应量

发生重大改变的情况。

2.假设 20 岁以下和 60 岁以上的人群暂时没有单车需求。

3.假设每座地铁站的单车需求量是相同的。

4.忽略除“硬件”、“软件”、“布局”之外其他因素对共享单车核心竞争

力评价的影响。

5.假设出行者均以出行成本最小的原则来选择出行方式。

3.模型符号说明

P共享单车需求量P i不同类别人口数量?单车市场渗透率i i不同城市区域面积

ρ单车投放密度Υ比例系数

D地铁站数量G公交车站数量

λ修正比例??地铁站每站单车需求量??据通勤市场计算的单车量??公交站每站单车需求量?模糊评价指标?模糊评价因素集

?模糊评价评语集?评判向量

?综合竞争力指标b i不同评价类别综合指数

x(0) i 用户量原始序列x(1)

i

用户量预测数据

t单车骑行时间Z单车骑行费用

f出行频率S骑行距离

V骑行速度n用户好友数量

4.模型建立与求解

4.1问题一的模型建立与求解

4.1.1共享单车的市场分析

共享单车的出现极大的方便了人们的出行,有效地解决了最后 1 公里的问题。

2017 年 4 月 12 日《2017 年共享单车与城市发展白皮书》发布(以下简称《白皮书》)1,这是全国首部全面展现共享单车通过交通创新模式,促进城市健康发展的研究报告。研究发现,创新型的智能共享单车在进入城市不到一年的时间里,成为小汽车、公交、地铁外的第四大出行方式,小汽车的出行次数减少了 55%,黑摩的的出行次数减少了 53%,实现了“自行车王国”的人性化复兴。智能共享单车代表着和谐的生活

方式,代表着“互联网+”与实体经济的完美结合,不仅 带回了自行车川流不息的生活气息,还促进市民积极参与城市共建,推动了城市 文明、低碳、智慧、健康的发展。

共享单车在方便人们出行的同时,也因不合理停放也给城市公共空间的管理 带来了极大的困难,大量的单车不仅挤满了街道两旁的人行横道,甚至占据了机 动车道,严重影响了社会公共秩序。因此,合理的分析共享单车的市场需求和城 市承载量的关系,对于城市的管理和运营公司有效投放单车都具有重要意义。

由于各个城市的经济发展、人口、建成区面积以及地形等因素的影响,共享 单车的发展也不均衡,在此,我们仅选择上海市为例进行分析。市场需求受影响 因素较多,因此采用多角度综合分析,从单车数量与城市人口、建成区面积以及 公共交通三方面计算单车需求量。

图4-1单车需求量分析视角

4.1.2基于人口数量的计算模型

建立最简单的计算模型如下:

M p =P ×L

(4-1)

如果以 2.5%的渗透率来计算,上海市的单车需求量为60万辆,但是这样选 择的渗透率不一定合理,不同年龄段人的需求也不一样。为此,我们考虑人口年 龄以及受教育程度,建立计算模型为:

M p =(P m ×L m +P w ×L W )×0.5+(P Z ×L Z +P g ×L g )×0.5 (4-2)

其中,M p 是单车数量,P m 是20~25岁男性人口的数量,L m 是20~59岁男性人口对共享单车的需求比例,P 是20~59岁女性人口的数量,L 是20~59岁性人口对共享单车的需求比例,P z 是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口数量,L z 是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口对共享单车的需求比例,P g 是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口数量,L g 是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口对共享单车的需求比例。

人口数量

通勤市场

城区面积 单车需求量

男性 女性

人口数/万人

0 ~ 9 1 0 ~ 1 9 2 0 ~ 2 9 3 0 ~ 3 9 4 0 ~ 4 9 5 0 ~ 5 9 6 0 ~ 6 9 70 以上

图 4-2 上海市第六次普查人口的性别年龄

如图 4-2 是上海市第六次普查人口的性别年龄构成2,从图中我们可以计算出,20~59 岁的男性人口数量为 856.22 万,20~59 岁的女性人口数量为 788.33 万,根据《白皮书》,男性骑行的数量要明显高于女性,我们设置男性的需求比 例为 8%,女性的需求比例为 4%,大体符合目前的市场调研数据。

图 4-3 是上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成,从图中可以计 算得出,20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人口数量为 437.54 万,20~59 岁受教育程度在高中及以下的人口数量为 1207.01 万,对于受教育程度不同的人 群,单车的需求比例也是不同的,参考《白皮书》数据,受教育程度较高的人群 对于单车的需求比例更高,我们设置 20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人 群的单车需求比例为 8%,20~59 岁受教育程度在高中及以下的人群的单车需求 比例为 4%,基本符合目前的市场数据分析。

265.93 253.23

180.55 172.06

195.78 172.06

213.96 190.98

87.0

0 80.80

73.37 93.22

92.60

87.77

76.30 66.31

6- 9岁

70岁以上100.00

80.00 10-14岁

未上过学

65-69岁60.00

40.00 15-19岁

小学

60-64岁

55-59岁

50-54岁

45-49岁20.00

0.00

40-44岁

20-24岁

25-29岁

30-34岁

35-39岁

初中

高中大

学专科

大学本科

研究生

将上述数据带入模型公式(4-2)计算,考虑到人口数量、性别和受教育程度的影响,得到上海市单车的整体需求量为91.6万。

4.1.3 基于城区面积的计算模型

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。

M s=S×?

上海市区域总面积为 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 上海市城市区域图

考虑城区的差异性,单车的密度也将发生变化。图4-5是上海市某日凌晨所有摩拜单车的位置图。从图中可以看出在市中心(外滩)共享单车的密度很大,离市中心越远,单车的密度越小,甚至有些地区的单车密度几乎为零。所以设置简单的计算公式(4-4)是不合理的。考虑到距离市中心越远,单车的密度越小,我们设置了一个同心圆的计算模型(图4-6所示),不同的圆环,单车的密度设置不同的值,使计算结果更加准确。

(4-5)

其中,M

s 是依据城区面积计算的单车数量,S

i

是不同区域的面积,?

i

是城

区单车密度,r是比例系数。

图4-5 上海市某日凌晨摩拜单车位置图

图4-6 同心圆模型

上海市城区面积为1563平方公里,近似为一个半径为22千米的圆,如图4-6所示,共分为四个圆环区域,半径分别为4千米、9千米、15千米和22千米,如图4-6所示。单车的密度设置为2000辆每平方公里,比例系数从里到外一次为1、4/9、4/15、4/22。

将所有数据带入公式(4-5)进行计算,得到单车数量为81.9 万辆。

4.1.4 基于通勤市场的计算模型

公交站和轨道交通站口都是共享单车市场需求最为强劲的地区,基于通勤市场进行计算共享单车的市场需求也是一个合理方法。如图4-6 是摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图,若以地铁站为中心,以1千米为半径画圆,60%以上的单车都位于此区域内。根据《白皮书》分析数据,高达90%的用户会把共享单车搭配公交和地铁使用。因此,我们依据通勤市场,建立以下模型。

(4-7)

其中,??是根据通勤市场计算的单车数量,??是每座地铁站需要的单车数量,??是每座公交站需要的单车数量。考虑到并非所有的单车都中在地铁站和公交站附近区域,在计算中加一个改正比例,这个比例设置为20%。目前,截止2015年12月,上海市区共有地铁站366座,公交站13941座,考虑到地铁站

人流量较大,出站口较多,每座地铁站需要单车数量设置为400辆,每座公交站周围所需单车数量设置为40辆。

图4-7 摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图

将以上数据带入公式(4-7)进行计算,得出上海市所需单车数量为84.5 万辆。

(4-8)以上三种模型计算所得上海市单车需求量分别为 91.6 万辆、81.9 万辆和84.5 万辆,根据公式(4-6)取其平均值为86 万辆。

M=(M p+M s+M d)×1/3=86 (4-9) 目前市场上投放的共享单车约50万辆,虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,考虑到城市管理等因素,继续增加单车投放量没有太大必要,目前,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。

4.2 问题二的模型建立与求解

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)

目前该地区现有17个网点600辆免费自行车统计车辆数如下表所示

由图上作业法,可以计算出在居民聚集区每平方厘米的密度是2173个人,而非居民集区为563个人由问题二已知如果是建立一百个模型则完全覆盖了这个区域,3600量自行车也完全可以满足需求。

带入求解得至少要有87个网点和2933辆自行车以图上作业法,可知俩个小区至少需要建立15个网点,需要1062量自行车。

4.3问题三的模型建立与求解

设拥有最大负荷为Q的k调度车从指定的节点出发,对集合为G的节点

行调度。完成任务后返回原点。调度需求量和租赁点间的距离已经求得。整个调度方案可以由下列一组方程和约束条件确定:

(4-4-9) 式为目标函数,求出最短距离;

(4-4-10) 式确定调度车的数目;

(4-4-11) 确定了出发点;

(4-4-12)- (4-4-13) 确定了每辆调度车对特定节点只能调度1次,不能重复经过一个节点;

(4-4-14) 式保证每次调度时调度车上的数量能够满足任意节点的调度需求量,同时装载量不能超过调度车的最大载重;

(4-4-15) 式确定了某一节点的总需求量就是从该租赁点离开去往其他租赁点的自行车的数量之和;

(4-4-16) 式确定了每一节点的调度量;

(4-4-17) 式给出总需求量、分配量、调度量从该节点出发的自行车数目和到达该节点的自行车的数量之间的关系。

(4-4-18) 式保证不同的调度车不能再同一时刻到达同一个租赁点。

根据以上一组方程和约束条件,就可以将调度问题相对完整的描述出来。这是一个优化问题,在求解过程中由众多的算法可以采用,但是考虑到算法的复杂性可标称的简洁性,我们采用的算法是启发式算法,这将在模型求解中详细讨论。

4.4问题四的求解

根据上述测得数据以及相关地区实际状况,给出相关政策性建议:(一)尽快出台共享单车管理标准与规范。无规矩不成方圆,车辆乱停乱放等问题的产生一部分源于管理没跟上发展而引发阵痛。加之交通工具的停放涉及对城市公共空间的占用,涉及到公共空间,实则关乎公共利益的分配,应尽快出台管理标准与规范,明确政府、企业和市民的责任和义务,在发展和规范之间寻找平衡点,规范共享单车行业,消除负面影影响,将其融入城市交通发展大局中,与城市公共交通互补促进,调整市民出行结构和提升出行服务质量。

(二)共享管理配套跟进。共享单车后续的规范还需要各个部门共享管理,如相关部门设置共享单车空间停放指引,明确设置原则,划定禁放区、适宜放置点、建议停放点,从布点均衡性全局考虑在公共交通不便利的地方多投放,以及共享单车与公共交通的无缝对接等等,既满足公众需求,又方便有关部门跟进管理。在管理办法中可以设定相应管理条款,如城管部门负责规范管理后续停放问题,出现多次乱停乱放不文明停车行为,可对企业的进行约谈或惩戒。

(三)建立合作共赢机制。政府可以加大基础设施建设,建立城市骑行道、林荫道等慢行系统,鼓励自行车等绿色出,防止共享单车在路权上对公共交通的冲击。共享单车企业则在进驻之初与政府有关部门接洽,根据政府的停放点指引、相关原则和指导意见,具体落实停靠点,并在用户使用过程中相应告知,并建立征信系统,对共享单车规范使用、停放予以约束。

5.模型评价与改进

5.1模型的缺点

一方面,搜集到的企业数据、行业报告和调研统计数据有限,且本身存在系统误差,在处理数据过程汇总中不可避免产生偶然误差,使得数据的准确性降低。

另一方面新兴市场发展很不成熟,各方面信息缺乏比较严重,加大了整个模型的建立和计算的难度。

5.2模型的改进

对于单车需求量的计算模型,应该依据具体的市场调研数据,添加 16~20 岁以及60 岁以上人群的市场需求。基于市区面积的计算模型,应该划分更多数量的区域和不同的比例系数。对于通过通勤市场的计算模型,应该充分研究市场调研数据,对于不同的地铁站乘以不同的比例系数,以计算合理的单车数量。这样取三种方法的平均值,使计算结果更加准确。

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

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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 a1ma210a2man1an2 0 (一)单车流量统计 将时间 T 分为 K 段, T={t1 ,https://www.360docs.net/doc/bd12864461.html,} ;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 mij (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,

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共享单车调度与分配问题研究 发表时间:2018-09-21T11:46:46.957Z 来源:《科技新时代》2018年7期作者:邓湘奇罗如意 [导读] 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。 黑龙江科技大学哈尔滨 150022 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

公共自行车员工考核细则-调度员

公司员工考核细则 第一章考勤制度 第一条: 1、上下班迟到、早退每次扣工资30元;(并且是在本人的工作区域内刷卡,以当班时间第一次刷卡和后一次刷卡为准) 2、迟到、早退超过30分钟的,当天按旷工处理(扣除当天工资); 3、未经允许私自换班者扣除当日工资。 4、由非本公司人员替班的扣罚当日工资并且罚款100元。 第二条请假制度;1、按制定排班表休班,如有特殊情况需请假或调休,须至少提前三天向部门主管提出申请,经领导批准后方可休假。2、未经领导批准的请假或调休按旷工处理。 第二章行为规范 第一条:工作期间必须穿着工作服,佩戴胸卡,拉上拉索。严禁坦胸露背,严禁穿着奇装异服、留怪异发型。如有违规第一次扣工资30元.第二次扣工资100元,第三次按照不服从管理处理。 第二条:工作期间严禁抽烟(烟放嘴上或塞耳朵上不抽、车内摆放香烟、车烟盒内有烟头烟沫等行为视同抽烟),如有违规每次扣15天工资。(调度员另行规定) 第三条:工作期间不允许吃零食、嗑瓜子、看无关的书籍等;接听私人电话应言简意赅,通话时间控制在一分钟内;严禁用办公电话拨打一切与工作无关的电话;否则每次扣工资50元。 第四条:保持好本人工作区域内卫生,检查不达标,罚其当事人每

次30-50元。 第五条:严禁酒后上岗。酒后上岗者当日停止其工作,按旷工处理,并且扣除工资200元。酒后到公司扰乱正常办公者,直接开除处理。第六条:员工不得在任何场合散布未经公司允许和证实过的言论,散布不利团结等不和谐言论,第一次扣除违者工资200元,第二次开除。 第七条:员工不得与市民发生争执冲突,违者罚款200元。如果给公司造成经济损失者,由该员工全额承担。 第八条:公司内部人员不得用管理卡取车给亲朋用,一经发现扣工资200元。工作时间外自己代步使用,使用完毕应及时归还上桩,原则上不得超过1小时,违者每次扣工资100元。 第九条:工作期间员工之间有吵架或恶言相向,第一次对当事双方进行口头警告并扣罚双方工资各100元,第二次对挑起事端责任方进行开除,情节严重的报警处理。 第十条:不得故意损坏、偷盗公司财物,发生一次对当事人追偿财产、扣发工资、并开除。情节严重的报公安机关处理,并且公司保留依法追究的权利。 第十一条:所有工作人员遇到特殊情况应及时上报,不得私自做决定,隐瞒真相,造成公司损失的扣工资100元。 第十二条:1、当日的工作当日完成,不得故意拖延时间至下个班次,交接班时将未处理完的问题交代清楚。交接不清,(工具、当班情况等)双方各扣罚工资50元。出现相关事宜,由双方共同承

共享单车的分配与调度

共享单车的分配与调度

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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

公共自行车调度问题

杭州电子科技大学 暑期数学建模 实践报告 卢园08052201 软件工程 倪俊芳08073205 数学与应用数学 周凌霄08052241 软件工程 完成日期:2010.8.15

公共自行车调度问题 摘要 本文研究的是在普通工作日早高峰之前利用公交车对公共自行车进行调度,使得每个自行车租赁点的自行车能满足市民的需求问题。通过一辆公交车收集和分配自行车,考虑公交车经过的总路程最短,首先我们考虑街道具有的方向性,巧妙地结合Floyd算法,编程得到每两个租赁点之间的最短路径(见附录3)。然后根据公交车经过的路程最短这个目标,建立单目标非线性规划模型,这是一个类似于TSP问题的模型,属于NP难问题,我们无法得到最优解,因此采用启发式算法进行搜索求得问题的近似最优解,即一辆公交车收集和分配自行车的近似最优路径为: 30->15->14->3->21->23->16->15->4->17->28->27->29->19->18->15->11->9-> 7->6->8->1->10->5->22->26->2->13->12->20->24->30 经过租赁点的次数:31;公交车所经过的总路程为:57100。具体路线见附录4中的一辆公交车行驶路线图。对于两辆公交车的情况,我们直接考虑多辆公交车进行收集和分配的情况,在一辆公交车问题的基础上对模型和算法进行稍微的改变,可以得到两辆公交车收集和分配的近似最优路径为:第1辆车路线为: 30->23->6->16->15->17->21->23->22->15->4->2->12->10->20->26->30 经过租赁点的次数:16,公交车经过的总路程:33000;第2辆车路线为: 6->8->7->1->9->29->24->28->19->15->14->3->13->27->18->11->26->30 经过的总站点数为17,公交车经过的总路程为:31550;所以两辆车的总路程为64550。具体路线描述详见附录5虽然总路程比一辆公交车的情况差,但是大大节约了总时间。 关键词:启发式搜索 Floyd算法非线性0-1规划

公共自行车调度计划

公共自行车调度计划 2.4.1 调度管理方案基础理论 随着公共自行车站点、自行车的投放以及办卡的用户数量不断增加,对自行车的合理调度会有更高的要求。我们要在高峰之前用调度车对各个租赁点进行自行车的调度,尽量避免借不到车或还不了车的状况。分析过程以用时间来衡量,因此这可以看成是一个单目标规划问题,我们的目标是使调度车行驶的时间最少。 项目正式运营后,我们计算出自行车站点的两两之间的距离,并 转化为时间问题,建立最小生成树模型,在结合汽车的方向性找出最佳的调度车行驶路线。有些站点是有多余的自行车需要去收集,有些站点是缺少自行车需要去补足,我们引入 VRP 模型来优化调度路线。将最佳调度行驶路线转化为求花费时间最少的路线问题,这样可以进行定量的分析。将时间作为权重,引入最小生成树模型,分析租赁点之间的连通情况,再结合调度车行驶的方向性,比较容易找出调度的行驶路线。定义时间均衡度概念,定量地刻画时间的均衡性,在多辆调度车配送的问题中,引入均衡度更能说明合理性。 假设有 1,2,3,5,6,7,9,10,11,18,21,22,23,24,28,29,30 编号 的公共自行车站点。在所要建立的以调度车行驶时间最少为目标的模型中,结合调度车行驶的方向性,找出任意两个租赁点的可行最短路径,从而求出从一个点到另一个点花费的时间

我们可以把它看成一个赋有权值的图 G,先要求出图 G 的最小 生成树,使树上各边的总权和达到最小。然后基于最早生成树生成 一个可行的最短行车路径。 对上述 17 个租赁点重新编号,依次为 1-17,用集合 R 表示。 我们用 0-1 变量x ij 来表示调度车是否从租赁点 i 到租赁点 j, 即目标函数为寻找一条从起始点开始到各个节点生成的最优树, 要求各条线路的权值和最小,即[2] 调度管理方案之大调度与小调度相结合 大调度:全城范围内的自行车数量调节,当自行车流向严重失衡时,采用厢式货车作为公共自行车的调度车辆,从车多的站点拉到车少的站点。每辆调度车配备司机一名,调度人员一名。 小调度:每隔 10~12 个站点配置一名站点巡检员,当站点出现空满车位时,及时调节补充,就地存放,采用站点备车的方式,进行小调度。以及时满足用户的借还车需求。 2.4.3 调度管理方案之预调度 分析出每个站点 24 小时的潮汐流量图,从上图可以看出,该站点的早

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