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. 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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。