公共自行车调度问题
城市公共自行车的运营与管理
城市公共自行车的运营与管理公共自行车是一种以大众出行为主导，通过城市公共交通枢纽来实现短途出行的一种新型出行方式。
在中国，公共自行车已经成为城市出行的标志性交通工具之一，深受市民的喜爱。
但是，对于公共自行车的运营与管理，还存在一些问题，这不仅会影响人们的出行体验，也会影响城市形象的建设。
因此，本文将对城市公共自行车的运营与管理进行探讨。
一、公共自行车的现状公共自行车的出现是一个城市公共交通发展的标志。
在中国，自2010年开始，公共自行车快速发展，目前已覆盖了中国的大部分城市。
公共自行车的出现解决了人们短途出行问题，也鼓励了人们更加健康地进行出行。
此外，公共自行车有助于缓解城市交通拥堵的问题，同时，也有助于改善城市空气质量。
目前，中国的大部分城市都有自己的公共自行车运营体系。
公共自行车的使用是非常方便的。
用户可通过信用卡/借记卡购买会员卡或充值卡进行使用，也可通过手机APP、公共自行车站点、客服电话等多种方式进行借还车操作。
二、公共自行车的管理公共自行车虽然方便，但是，由于使用面广、车辆管理困难、费用管理不到位，其管理难度也相对较大。
下面，将具体从政策、技术、管理三个方面来探讨公共自行车的管理。
1. 政策支持政府在公共自行车管理中发挥着重要作用。
政府可以借助政策、资金等力量进行运营管理的指导和协助。
例如，政府可以设置专门的规章制度，制定相关管理政策，可控制车辆数量，规划车辆停放点位，并制定相关的罚款条款。
另外，政府还可以为社会组织、企业和个人提供一定的政策、资金和技术支持，从而促进公共自行车的管理和发展。
2. 技术支持公共自行车管理需要涉及到信息化技术和软件系统的支持。
城市应该对自行车进行GPS定位以及各种报警设备进行监管。
这样，一旦有问题出现，可以及时通报公共自行车运营公司及有关部门进行处理。
同时，借助大数据分析技术，可以对公共自行车的运营状况、经营策略、客流统计等方面进行分析，优化运营管理模式，提高维修、服务等技术保障能力。
公共自行车车辆调配方案
公共自行车车辆调配方案背景随着城市化进程不断加速，人们对公共交通需求不断增加。
同时，公共自行车作为城市短途出行的重要交通工具之一，也在各大城市得到了广泛的推广和应用。
但是，由于不同地区、不同时段的出行需求存在很大差异，因此如何合理地调配公共自行车车辆，以满足不同用户的出行需求，成为了公共自行车运营管理者面临的重要问题。
调配原则为了实现公共自行车车辆的合理调配，需要遵循以下原则：1.针对不同时间段、不同区域用户的出行特征，统计分析其出行信息，制定具体的调配方案；2.根据车辆密度以及用户骑行时长等数据，调整车辆的分布，优化当地的公共自行车车辆使用效果；3.根据互联网及相关技术手段，实现车辆管理的智能化，为用户提供更好的服务。
具体方案针对公共自行车车辆调配问题，我们可以通过以下途径来实现合理的车辆调配：1. 区域划分调配首先我们可以对城市的不同区域进行划分，将城市分成多个区域，根据不同区域内用户的骑行需求进行车辆调配。
在高峰时段，将车辆密集分配到用户量较多的区域，同时减少低产出的供应。
在非高峰时段，将车辆分配到低峰期的地区，以充分利用每辆车的使用时间。
2. 数据分析调配其次，通过数据分析技术，可以对用户出行习惯进行统计和分析，获取不同时间段用户的出行需求，进而进行更加精细化的调配。
根据分析结果，可以在用户出行高峰时段加大车辆投放量，达到更好的服务效果，同时在低峰时段减少车辆数量，避免闲置浪费。
3. 用户需求调配除此之外，我们还可以通过用户需求调查、反馈等途径获得用户对公共自行车出行需求的具体信息，快速响应用户需求，实现车辆调配的贴近需求。
例如，通过收集用户反馈信息，将车辆分配到用户出行高峰时的必经之路上，提高用户满意度。
技术实现为了实现公共自行车车辆调配方案，我们可以借助互联网技术和智能设备，提高车辆调配的精确性和效率：1.部署对公共自行车车辆的物联网设备，通过设备获取车辆密度、车辆位置、车辆使用时间等数据；2.借助数据分析技术，对公共自行车车辆的使用情况进行统计和分析，以实现车辆调配的优化；3.利用互联网技术和移动应用，为用户提供实时的公共自行车车辆信息，为用户出行提供更好的服务；4.借助人工智能技术，实现对公共自行车车辆的自动调配和智能化车管。
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。
共享单车工作人员日常巡查调度方案
共享单车工作人员日常巡查调度方案
1、加强车辆投放区域巡查，根据停放区车辆饱和情况及时调度转运车辆，规范车辆摆放，及时处置违停车辆。
在公交站点周边、主干道、人员密集等重点区域，设置专职管理员在上下班高峰期加大巡视和调运力度。
2、建立应急管理机制，制定应对自然灾害（如台风、暴雨）、社会安全事件等突发事件应急预案，加强对重点区域的隐患排查，及时处置突发事件。
在节假日或重大安保活动期间，强化人员、车辆配备，提高车辆投放管理和突发事件处置效能。
3、加强共享单车日常监管。
各区（开发区）城市管理局要加强日常执法监管，及时清理超额投放和乱摆乱放的共享单车。
对乱摆乱放问题严重、线下运营服务不力、经约谈仍不能有效改进的共享单车运营企业，采取限制投放措施。
各区（开发区）公安交警部门要加大执法力度，严管通行秩序，严查无牌车辆，对共享单车用户违反道路交通安全法律法规行为，依法给予警告、罚款等处罚。
4、建立健全考核评价体系。
明确考核方式、考核内容、责任追究、评分标准等内容，对企业运营服务质量进行统一考核评价。
定期发布考核情况报告，并将考核结果与企业车辆投放数量相挂钩，动态调整各企业投放总量。
建立共享单车企业信用管理制度，将共享单车企业的违法违规行为、服务质量问题、投诉及处理情况等信息纳入企业信用档案，与企业车辆投放数量核定及相应政策支持相挂钩。
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。
概括本市公共自行车使用和管理方面存在的问题
概括本市公共自行车使用和管理方面存在的问题摘要：一、引言二、公共自行车使用方面的问题三、公共自行车管理方面的问题四、建议和解决方案五、总结正文：一、引言近年来，本市公共自行车系统在解决市民出行“最后一公里”问题方面发挥了重要作用。
然而，随着公共自行车系统的普及和使用，也暴露出一些问题和不足。
本文将对本市公共自行车使用和管理方面存在的问题进行概括和分析。
二、公共自行车使用方面的问题1.车辆损坏率高：部分公共自行车由于使用频率较高，导致车辆损坏率较高，影响市民正常使用。
2.车辆分布不均：部分地区公共自行车供应不足，导致市民借还车不便；而在部分区域，公共自行车过剩，造成资源浪费。
3.借车还车流程繁琐：部分市民反映，借车还车流程较繁琐，需要花费较多时间。
三、公共自行车管理方面的问题1.站点设施不完善：部分公共自行车站点设施简陋，无法为市民提供舒适的借还车环境。
2.车辆维护不到位：部分公共自行车存在维护不到位的现象，影响市民骑行安全。
3.违规骑行现象屡禁不止：部分市民不遵守交通规则，乱停乱放，影响城市交通秩序。
四、建议和解决方案1.提高车辆质量：采购质量较好的公共自行车，降低车辆损坏率。
2.优化车辆分布：根据市民需求，合理调整公共自行车的分布，确保供需平衡。
3.简化借车还车流程：改进公共自行车管理系统，简化借车还车流程，提高市民使用体验。
4.完善站点设施：提升公共自行车服务点的硬件设施，为市民提供舒适的借还车环境。
5.加强车辆维护：定期对公共自行车进行维护和检修，确保车辆安全可靠。
6.加大违规骑行处罚力度：加强对违规骑行行为的查处，提高市民遵守交通规则的意识。
五、总结总之，本市公共自行车在使用和管理方面存在一些问题，需要有关部门加大投入，完善管理，为市民提供更加便捷、安全、舒适的公共自行车服务。
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理随着城市快速发展和人们生活水平的提高，共享单车成为一种非常受欢迎的城市交通工具。
然而，随之而来的是共享单车乱停乱放、车辆不平衡等问题，给城市交通管理和秩序带来了一定的挑战。
为了解决这些问题，基于大数据分析的城市共享单车调度与管理成为了一种有效的手段。
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理可以通过收集和分析大量的共享单车数据，快速发现和解决各种问题。
下面将从数据的收集和分析、调度优化和管理措施三个方面进行阐述。
首先，数据的收集和分析是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的核心。
通过在共享单车上安装传感器和GPS装置，可以实时获取和监控大量的数据，如车辆的位置、速度、使用频率等。
这些数据可以通过无线通信技术传输到数据中心，进行实时和历史数据的存储和处理。
在数据分析过程中，可以运用数据挖掘和机器学习等技术手段，对车辆的使用情况进行分析和预测，例如根据历史数据判断某个时段的共享单车需求量大，从而在调度时优先安排更多车辆。
其次，调度优化是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的关键环节。
通过数据分析，可以实时了解城市各个区域的共享单车使用情况和车辆分布情况，从而确定调度的优先级和策略。
例如，根据数据发现某个区域的车辆需求量较大，可以调度更多的车辆到该区域，以满足用户的需求；相反，当某个区域的车辆过剩时，可以通过调度将车辆分配到需求量更大的区域，实现资源的合理分配和利用。
此外，可以运用算法和模型来优化调度路径和时间，减少空载率和等待时间，提高共享单车的效率和服务质量。
最后，管理措施是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的重要保障。
通过对数据的监控和分析，可以及时发现共享单车的故障和异常情况，并进行相应的维修和处理。
同时，还可以通过数据分析了解车辆的使用状况和用户的偏好，为运营商提供决策支持，如加大某个区域的投放力度、改进车辆设计等。
此外，对共享单车的管理也可以通过大数据分析来实现，如建立用户信用评级体系、制定规范使用行为的奖惩措施等，促进共享单车的良性发展和安全运营。
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。
自行车管理调度说明
自行车管理调度说明1. 自行车保洁维修维护方案，通讯运营设备维护方案。
每天按时间段，由各分部调度室进行安排现场维护人员进行清洁、检查车辆损坏等，发现问题及时向调度中心汇报。
调度中心及时处理。
调度中心发现通讯问题时应及时指挥维护人员及时处理。
2. 自行车调度管理方案，避免无车可借及无桩可还的措施及质量保证。
调度员根据监控中心的指令，调度满位的车辆到没车的站点，原则为：每个站点的空位率不少于20%，自行车不能超过桩位的80%。
3. 系统设备防偷盗及防损坏措施方案。
每天由现场维护人员进行巡检，发现问题及时通报调度中心人员处理。
4. 自行车保险说明为每辆自行车购买骑行保险。
如发生意外，可保障不少于20000元的赔偿。
4.6.3调度理论随着公共自行车租赁网点以及投入使用的自行车数量的不断增加，对自行车的管理提出了更高的要求。
我们要在早高峰之前用公交车对各租赁点的自行车进行调度。
在这个问题中并未提及任何的费用问题，因此，这是一个单目标规划问题，我们的目标是使公交车行驶的路程最短。
对于题中所给的自行车租赁点，有些租赁点是有多余的自行车要去收集，有些租赁点是缺少自行车需要补足。
在考虑问题时，我们把那些有多余自行车的租赁点看作是供应点，而把那些需要补足的租赁点看作是需求点。
从而，该问题转化为多辆公交车、多个供应点和多个需求点的路径优化问题，与VRP模型很类似。
在我们要建立的以公交车行驶的路程最短为目标的模型之前，我们需要先根据街道的方向和各租赁点的位置，在假设公交车可在交叉口实现1800转弯的前提下，用Floyd算法得到两两租赁点之间的可行最短路径，然后建立针对不同公交车数的模型。
对于问题一，考虑从两个停车场中派一辆公交车全程收集和分配自行车的情况，我们的目的是要找一条最短的公交车行驶路径。
我们用0-1变量来表示公交车是否从租赁点i到达租赁点j，即，并分别对供应点，需求点，公交车上自行车的数量等因素做一些约束条件，使得每个需求点只经过一次，供应点可以经过多次但进出的路径条数要相等，而且每时每刻公交车上的自行车数不得超过限载量。
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。
单车调度运营方案
单车调度运营方案一、序言随着共享单车行业的快速发展，单车调度运营成为了共享单车企业关注的重点。
有效的单车调度方案可以提高共享单车的利用率，减少维护成本，优化用户体验，提高企业的竞争力。
本文将围绕单车调度运营展开讨论，以期为共享单车企业提供有价值的参考。
二、调度目标1. 提高单车利用率。
通过合理的调度方案，使得共享单车能够在高需求的区域得到合理分布，满足用户的出行需求，提高单车的利用率，提升收入。
2. 降低维护成本。
通过合理的调度方案，避免单车在高密度区域的过多集中，减少损耗与维护成本。
3. 提升用户体验。
通过调度，让用户更容易找到单车，提升用户对共享单车的满意度，留住更多用户。
三、调度策略1. 数据驱动调度。
共享单车企业可以通过用户数据、骑行数据、地理数据等多方面数据来分析用户出行习惯、需求热点与冷点等。
根据数据分析结果，制定调度策略，提高调度效率。
2. 智能调度系统。
发展智能调度系统，通过人工智能技术，结合各种数据，建立机器学习模型，实现智能调度，让共享单车自动调度到合适的地点。
3. 多元化调度手段。
除了人工调度之外，可以探索更多的调度手段，比如无人机调度、自行车拼接调度等，来提高调度的灵活性与效率。
4. 区域合作调度。
共享单车企业可以与当地政府、商业机构等合作，共同制定调度方案，共同解决区域出行需求，提高调度效率。
四、调度流程1. 数据收集。
共享单车企业需要收集用户数据、骑行数据、地理数据等多方面的数据。
2. 数据分析。
对收集到的数据进行分析，发现用户需求热点与冷点，进行区域分析，制定调度方案。
3. 调度执行。
根据制定好的调度方案，进行调度执行，将单车从低需求区域运送到高需求区域。
4. 调度监控。
对调度执行过程进行监控，并不断优化调度方案，提高调度效率。
五、调度技术1. GPS定位技术。
通过GPS定位技术，可以实时掌握共享单车的位置，进行精准调度。
2. 大数据分析技术。
通过大数据分析技术，可以对用户数据、骑行数据等进行分析，发现用户需求热点与冷点，进行智能调度。
公共自行车租赁系统调度问题研究的开题报告
公共自行车租赁系统调度问题研究的开题报告一、选题的背景和意义公共自行车租赁系统是一种城市出行方式，它能够提供方便快捷的出行方法，同时也是一种重要的环保出行方式。
然而，如何更好地管理公共自行车租赁系统，使其发挥最大的运行效率，是当前城市交通管理面临的热点问题之一。
其中，调度问题是影响系统运行效率的关键因素之一。
公共自行车租赁系统的调度问题主要是指，如何根据不同的时间、地点和需求，合理地调配公共自行车，使其保持正常的运行状态，最终提高公共自行车租赁系统的利用率和服务水平。
因此，对于公共自行车租赁系统调度问题的研究，具有重要的理论和实践意义。
二、研究的主要内容和方向本研究将主要围绕如下几个方面展开：1.公共自行车租赁系统建模从系统建模角度，研究公共自行车租赁系统的调度问题，需要对系统进行模型构建，分析系统的运行状态，并为进一步实现调度问题解决方案提供基础。
2.公共自行车租赁系统调度算法研究传统的公共自行车租赁系统调度算法大多是基于经验和规则的，对于复杂的调度问题难以处理，因此需要研究创新型的调度算法。
本研究将探究公共自行车租赁系统调度算法的优化和改进，增强算法的适应性和鲁棒性。
3.实验方案设计为了验证本研究中所提出的公共自行车租赁系统调度算法的效果，需要设计相应的实验方案，并使用真实数据进行测试，分析算法的有效性和实用性。
三、预期研究成果和贡献本研究预期达到以下几个成果：1. 完成公共自行车租赁系统建模，形成科学合理的系统模型。
2. 提出一种针对公共自行车租赁系统的调度算法，能够有效解决不同场景下的调度问题。
3. 设计对公共自行车租赁系统的实验方案，基于真实数据测试算法的有效性和实用性。
本研究的主要贡献可总结为以下几个方面：1. 为公共自行车租赁系统的调度问题提供了一种新的解决思路和方法，不仅能够增加公共自行车的利用率和服务水平，也有助于缓解城市交通拥堵现象，提高城市出行质量。
2. 通过实验验证，本研究所提出的算法具有很好的适应性和实用性，能够为公共自行车租赁系统的管理提供科学的支持。
概括本市公共自行车使用和管理方面存在的问题
概括本市公共自行车使用和管理方面存在的问题本市公共自行车使用和管理问题问题一：公共自行车数量不足•缺乏投放站点–部分区域无投放站点，市民无法方便地使用公共自行车–投放站点过于集中，导致部分地区供需不平衡•停车桩不足–部分投放站点停车桩数量不足，用户难以找到可用停车桩–高峰时段停车桩供不应求，导致用户无法还车问题二：租借流程繁琐•注册流程复杂–用户需要填写大量个人信息，浪费时间和精力–需要线下验证身份，无法实现线上快速注册•租借方式限制–目前只能通过APP租借，不方便不熟悉智能手机使用的用户–缺乏其他便利的租借方式，如刷卡、二维码等问题三：车辆维护不及时•车辆故障率高–部分公共自行车存在刹车不灵、轮胎胎压不足等问题–用户无法正常使用故障车辆，影响骑行体验和出行效率•维修反应慢–用户报修后，维修人员响应时间长，导致故障车辆不能及时维修–维修人员勤务不足，无法满足日常维修需求问题四：乱停乱放现象严重•无法确保停放桩位–部分用户随意停放公共自行车，导致停车桩位被占满或空置–公共自行车随意停放，占用人行道或行车道，妨碍交通秩序•缺乏处罚机制–对于乱停乱放行为缺乏有效打击和处罚措施–用户没有自觉性，乱停乱放现象长期存在以上是本市公共自行车使用和管理方面存在的问题，通过解决这些问题，可以提高公共自行车的使用率和环境效益。
问题五：缺乏借还点规划和建设•借还点不合理分布–部分地区借还点过于密集，其他地区借还点稀少–借还点规划不科学，无法满足市民的出行需求•借还点无配套设施–部分借还点缺乏遮阳设施、停车场等基础设施–缺乏服务设施，如充电桩、维修点等问题六：公共自行车管理监管不严格•违规停放监管不力–对于乱停乱放行为的处罚不力，未能形成有效的威慑–缺乏监控手段，无法及时发现和处理违规停放情况•资金使用不透明–对于公共自行车运营和管理的资金使用缺乏透明度–缺乏公开的财务报表，难以监督和评估资金使用效果问题七：缺乏宣传和推广•用户使用意识不高–对于公共自行车的使用意义和便利性了解不足–缺乏有效的宣传和推广，无法吸引更多市民使用•缺乏用户反馈渠道–用户使用过程中无法及时反馈问题和建议–缺乏用户参与感，影响公共自行车的改进和发展以上是本市公共自行车使用和管理方面存在的问题及解释说明。
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。
单车调度工作总结
单车调度工作总结
单车调度工作是共享单车运营中至关重要的一环，它直接关系到单车的分布均衡、用户的使用体验以及公司的运营效率。
在过去的一段时间里，我们团队在单车调度工作中取得了一些成绩，也积累了一些经验和教训。
首先，我们发现单车调度工作需要高效的技术支持。
通过数据分析和智能调度
系统，我们能够更加准确地了解用户的骑行习惯和需求，从而有针对性地进行单车调度。
这不仅可以提高单车的利用率，还可以减少用户等待单车的时间，提升用户体验。
其次，我们在单车调度工作中也发现了一些问题。
比如，部分地区的单车过度
集中，而另一些地区则出现了单车不足的情况。
这需要我们及时调整调度策略，避免出现单车资源的浪费和短缺。
同时，我们也需要加强对单车损坏和故障的监测和处理，确保单车的良好状态。
在单车调度工作中，团队的协作也是至关重要的。
我们需要及时沟通和协调，
共同制定调度计划和应对突发情况。
只有团结一致，才能更好地完成单车调度工作。
总的来说，单车调度工作是一个复杂而又重要的环节，需要我们不断总结经验，改进工作方法，以更好地满足用户的需求，提高公司的运营效率。
希望我们团队在未来的工作中能够不断进步，为共享单车行业的发展贡献自己的力量。
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。
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。
基于机器学习算法的公共自行车调度与规划优化
基于机器学习算法的公共自行车调度与规划优化第一章：引言公共自行车作为城市绿色出行的重要组成部分，深受市民和游客的喜爱。
随着城市化和科技进步的不断推进以及人们对出行方式的要求的不断提高，公共自行车的需求量也在不断增长。
相应的，公共自行车的调度和规划也面临着越来越大的挑战。
如何在保障公共自行车供给的同时，最大化公共自行车的使用效率和便利性？基于机器学习算法的公共自行车调度与规划优化成为了当今公共自行车管理者及科技工作者们研究的热点。
第二章：公共自行车调度与规划优化的挑战与现状公共自行车调度，即根据用户的出发和到达地点，调配出租车辆，以满足用户的出行需求，并保障车辆的充足供应。
目前，公共自行车调度过程中存在以下挑战：1. 准确捕捉用户需求。
通过用户出行记录，对用户需求进行精准分析和识别；2. 合理布局租赁点。
布局租赁点的合理性直接影响用户的使用便利性和租赁平衡性；3. 优化调度路径。
车辆调度路径繁杂，如何在最短、最快路径的前提下，使车辆得以高效转运；4. 实时预测供需情况。
随时掌握车辆分布和用户出行需求及预测车辆的投入需求量。
目前，公共自行车调度管理主要依靠人工的方式进行，难以精准实现数据分析、路网优化等工作，且调度过程中缺乏数据反馈和迭代。
因此，利用机器学习算法对公共自行车调度与规划优化成为一种新的思路，可以有效提升其优化水平与效率。
第三章：基于机器学习算法的公共自行车调度优化方法公共自行车调度优化可以利用机器学习算法中的回归模型、分类模型和聚类分析等方法进行。
以回归模型为例，以下是公共自行车调度优化的方法步骤：1. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化、异常值剔除等处理，准备数据；2. 特征提取：根据调度问题，选取样本数据中重要的特征；3. 模型训练：利用机器学习算法建立回归模型，并利用训练集进行训练；4. 模型评估：利用测试集或交叉验证集对模型进行评估；5. 模型应用：利用训练好的模型进行预测，对公共自行车的调度进行优化。
南昌市地铁站共享单车调度优化问题
南昌市地铁站共享单车调度优化问题
共享单车调度优化问题的目标是通过合理地调度共享单车的数量和分布，满足用户的
需求，提高系统的利用率和效益。
共享单车调度优化问题的核心是通过合理地调度共享单车的数量，满足用户的需求。
南昌市地铁站周边的停车场一般都是由于限制空间造成停车位紧张的情况。
如果共享单车
过多，则会导致停车位的不足，用户无法停放共享单车，影响用户的体验。
需要根据地铁
站周边停车位的容量和用户需求的变化情况，合理地调度共享单车的数量，保持停车位的
合理利用率。
1. 建立数据模型：收集地铁站周边停车场的信息，包括停车位的容量、地理位置等，并结合用户需求的数据，建立数据模型，用于分析停车位的供给和需求的变化情况。
2. 制定调度策略：根据数据分析的结果，制定共享单车的调度策略。
当某个停车场
的停车位不足时，可以调度其他停车场多余的共享单车到该停车场；当某个停车场的停车
位过剩时，可以调度该停车场多余的共享单车到其他停车场。
通过这种方式，可以实现共
享单车的供求均衡。
3. 引入智能调度系统：利用人工智能和大数据技术，建立智能调度系统，实现共享
单车的实时调度和优化。
通过智能调度系统，可以根据实时的停车位供需情况和用户的需求，自动调度共享单车的数量和分布，提高系统的利用率和效益。
共享单车调度岗位职责
共享单车调度岗位职责共享单车调度岗位职责是共享单车运营中至关重要的一个环节，它直接影响着共享单车的使用效率和运营成本。
调度员需要根据实时数据和情况，对共享单车进行合理、高效的调度，确保车辆在需要的地方提供给用户使用。
因此，共享单车调度岗位不仅需要具备高度的责任感和工作效率，还需要具备一定的专业知识和技能。
在本文中，将对共享单车调度岗位的职责进行详细介绍，并探讨调度员在工作中可能遇到的挑战和解决方法。
首先，共享单车调度岗位的主要职责包括监控共享单车的数量和位置，根据用户需求进行及时调度，确保车辆的供给与需求之间的平衡。
调度员需要通过调度系统实时监控车辆的分布情况，发现并解决车辆过度集中或过度分散的问题，以提高共享单车的使用效率。
此外，调度员还需要根据用户的骑行需求和热点区域的数据，合理调度车辆，使用户更容易找到和使用共享单车。
其次，共享单车调度岗位还需要处理车辆的故障报修和维护问题。
调度员需要及时响应用户的故障报修请求，将故障车辆及时送往维修点进行维修。
在车辆维护过程中，调度员需要与维修人员协作，确保车辆在最短时间内得到修复并重新投放到使用区域。
同时，调度员还需要负责对维修后的车辆进行检查和测试，确保车辆运行正常并符合安全标准。
此外，共享单车调度员还需要处理用户的投诉和问题反馈，及时解决用户在使用过程中遇到的各种问题。
调度员需要具备良好的沟通能力和服务意识，耐心听取用户的意见和建议，并积极寻找解决方案，提高用户的满意度和体验。
通过及时处理用户反馈，可以改善共享单车的服务质量，提升用户的忠诚度和口碑。
除此之外，共享单车调度员还需要进行相关数据的收集和分析，为公司决策提供参考依据。
调度员需要对车辆的使用情况、用户的需求和行为等数据进行统计和分析，发现潜在问题和改进空间，并提出相应的建议和优化方案。
通过数据分析，可以更好地了解用户的行为特征和偏好，优化共享单车的运营模式，提高公司的盈利能力和市场竞争力。
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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1.问题背景与重述1.1问题背景杭州市公共自行车目前共有1080个租车点，在为广大市民和游客带来出行方便的同时，随着租赁网点以及投入使用的自行车数量的不断增加，也对自行车的管理提出了更高的要求。
下表是某区域各租赁点一个普通工作日早高峰之前的自行车调度需求表（见附录1），其中+号后的数据表示多余的自行车数量，-号后的数据表示缺少的自行车数量。
租赁点位置在图中（见附录2）用带圆圈的数字所示，圆圈中数字代表租赁点序号。
直线代表允许汽车通行的双向马路，直线上的数字代表路线长度（单位：米）。
其中6号和30号租赁点紧邻公交停车场。
1.2问题重述：根据上述描述我们需要完成以下任务：（1）如果从这两个停车场中派1辆公交车去各个租赁点采集多余的自行车并分配给缺少车辆的租赁点，最后返回其中任意一个停车场，则该选择什么样的行车路径和工作顺序？（2）如果派2辆公交车去完成这一任务，又该如何分配任务，并选择何种路径和工作顺序（设一辆公交车最多可同时存放60辆自行车）？2.问题分析随着公共自行车租赁网点以及投入使用的自行车数量的不断增加，对自行车的管理提出了更高的要求。
我们要在早高峰之前用公交车对各租赁点的自行车进行调度。
在这个问题中并未提及任何的费用问题，因此，这是一个单目标规划问题，我们的目标是使公交车行驶的路程最短。
对于题中所给的自行车租赁点，有些租赁点是有多余的自行车要去收集，有些租赁点是缺少自行车需要补足。
在考虑问题时，我们把那些有多余自行车的租赁点看作是供应点，而把那些需要补足的租赁点看作是需求点。
从而，该问题转化为多辆公交车、多个供应点和多个需求点的路径优化问题，与VRP模型很类似。
在我们要建立的以公交车行驶的路程最短为目标的模型之前，我们需要先根据街道的方向和各租赁点的位置，在假设公交车可在交叉口实现1800转弯的前提下，用Floyd算法得到两两租赁点之间的可行最短路径，然后建立针对不同公交车数的模型。
对于问题一，考虑从两个停车场中派一辆公交车全程收集和分配自行车的情况，我们的目的是要找一条最短的公交车行驶路径。
我们用0-1变量x ij来表示公交车是否从租赁点i到达租赁点j，即x ij=1 ,公交车从租赁点i到租赁点j0 ,否则(i,j∈R)，并分别对供应点，需求点，公交车上自行车的数量等因素做一些约束条件，使得每个需求点只经过一次，供应点可以经过多次但进出的路径条数要相等，而且每时每刻公交车上的自行车数不得超过限载量。
并且，在这个问题中，公交车有两个停车场可以选择作为出发点，最终又可以回到任何一个停车场，所以要考虑不同的进出口对结果的影响。
同时，在公交车行驶过程中，我们还要考虑行驶方向。
这个问题类似于TSP问题，属于NP难问题，我们很难得到问题的最优解，可采用启发式算法进行搜索求解，以行驶距离最短，搬运车辆最多为目标，进行全局域范围的考虑，对公交车的可选路线进行搜索，得到最优的可行路线。
但由于随着搜索深度的加深，算法的时间复杂度呈现指数性增长，我们对搜索的深度做了相应的限制，从而得到问题的近似最优解。
对于第二个问题，需要考虑两辆公交车同时运行的情况，我们可以在一辆公交车的基础上进行改进，考虑多辆公交车这种更为一般的情况，建立适用于多辆公交车、多个供应点和多个需求点的单目标规划模型。
采用0-1变量x kij来表示第k辆公交车是否从租赁点i到达租赁点j，即x kij=1 ,第k辆公交车从租赁点i到租赁点j0 , 否则(i,j∈R，k∈K)约束条件与一辆公交车模型中的约束条件基本相似，但在算法实现的时候需要考虑多辆公交车先后选择要经过的最优租赁点及公交车的出发点和返回点的问题。
3.模型准备典型的VRP模型定义如下：假设已知客户网络中的客户数量、客户所在的位置、客户需求和配送车辆的最大负荷，要求在满足约束的前提下为给定的中心仓库设计车辆路径，使运输成本最小[1]。
传统电子商务配送模型是分区域配送模式的单一配送中心（Distribution centre ,DC）-多需求点（demands , DS）的路径优化模型，而且不考虑沿途补货的情况。
而针对区域广泛、客户众多且分散、业务量大且频繁的电子商务物流配送业务，需要考虑多个配送区域联合、沿途多次补货的配送策略，从而得到电子商务配送的跨区域VRP模型[2]。
这个思路和我们所要考虑的利用公交车收集和分配公共自行车很类似，问题中有多余自行车的租赁点即可看作电子商务问题中的配送中心DC，而缺少自行车的租赁点也可看作是需求点DS。
4.问题的基本假设（1）我们考虑的车辆都是靠右行驶的。
（2）假设两个停车场就在6号和30号租赁点上，即若公交车是从6号出发，则公交车上已经存放了26辆自行车，同理于30号租赁点。
（3）我们假设公交车不能在路上倒车，在交叉路口可以实现1800转弯。
（4）假设自行车不能通过人力搬移过街道。
（5）假设有自行车多余的租赁点为供应点，多余的自行车数为供应量；缺少自行车的租赁点为需求点，缺少的自行车数为需求量。
（其余假设在各自模型中进行阐述）5.符号设定与说明5.1考虑一辆公交车全程收集和分配自行车的情况集合C:供应点集合G：需求点集合R=C∪Gx ij=1 ,公交车从租赁点i到租赁点j0 ,否则(i,j∈R)W ij i,j∈R: 从租赁点i到租赁点 j路段中公交车的运输量，即公交车上的自行车数w:公交车的限载量（在题中是已知的，w=60）c ij i,j∈R:从租赁点i到租赁点j的路程d i:租赁点i的需求量，其中i∈Ge i:租赁点i每次的供应量，其中i∈Cz i:租赁点i的总供应量，其中i∈C5.2考虑多辆公交车全程收集和分配自行车的情况集合C:供应点集合G：需求点集合R=C∪G集合K：公交车x kij=1 ,第k辆公交车从租赁点i到租赁点j0 ,否则(i,j∈R，k∈K)w kij（k∈K，i,j∈R）:第k辆公交车从租赁点i到租赁点 j路段中公交车的运输量，即公交车上的自行车数w:公交车的限载量（在题中是已知的，w=60）c kij（k∈K，i,j∈R）:第k辆公交车从租赁点i到租赁点j的路程d i:租赁点i的需求量，其中i∈Ge i:租赁点i每次的供应量，其中i∈Cz i:租赁点i的总供应量，其中i∈C6.模型的建立6.1 每两个租赁点之间的最短距离：在我们所要建立的以公交车经过的路程最短为目标的模型中，我们需要先根据街道的方向性寻找每两个租赁点之间的可行最短路径，我们先对公共自行车租赁点的简易地图中给每个租赁点所在方向和各个道路交点做相应的标注，如下图：图1 新公共自行车租赁点的简易地图每个租赁点都有一个最接近的入口和出口，如租赁点○1的入口为8，出口为7，租赁点○9的入口为18，出口为17，则我们要计算租赁点○9到租赁点○1的最短距离，只需用Floyd算法[3]先计算17到8的最短距离，再加上8至7的权可。
根据这种方法利用Matlab编程即可得到两两租赁点之间的最短距离（见附录3）。
在这个基础上建立以下模型。
6.2考虑一辆公交车全程收集和分配自行车的情况我们考虑公交车在收集与分配过程中经过的路程最短，从而建立如下模型：min S=x ij c ij (i≠j)j∈Ri∈R○1s.t.x ij=1 , j∈G ○2 i∈Rx ij=1 , i∈Gj∈R○3x ij=x jii∈R, j∈Ci∈R○4x ij(w ij−d j)i∈R≥0 ,j∈G ○5x ij w ij+e j≤w , j∈C ○6 i∈Rx ij e j=z ji∈R,j∈C ○7 0<e i≤z i , i∈C ○8 0≤w ij≤w , i,j∈R ○9 x ij∈0,1○10其中:目标函数○1使公交车经过的路程最短；约束条件○2表示进入需求点j的路径只有一条；约束条件○3表示从需求点j出来的路径只有一条；○2○3保证了一个需求点只经过一次，即一次性满足需求点缺少的自行车；约束条件○4表示进出供应点j的路径条数相同，即保证了公交车经过的上一个租赁点如果是供应点则该供应点的自行车全部被收集，且公交车还能装下其他车，否则就不会经过该供应点，同时该供应点的下一个租赁点如果是需求点会被一次性满足；约束条件○5表示当公交车经过一个需求点时，公交车上的自行车数要足够满足需求点缺少的，也保证了一个需求点只经过一次；约束条件○6表示当公交车经过供应点的时候，收集的自行车加上公交车上原来有的车不能超过限载量；约束条件○7表示从一个供应点收集的自行车总数为该供应点能供应的总量；约束条件○8保证每次从供应点收集的自行车数不能超过该供应点的总供应数；约束条件○9限制的是公交车的容纳量。