共享单车调度路径优化研究

当前共享单车停放点经常出现供需时空失衡现象,无法满足市民的出行需求,因此,单车投放机构需要进行调度以平衡城市各共享单车投放点的供应量.为保证共享单车的调度效率,需要选择合理的调度路径,针对共享单车的调度路径优化问题开展研究:以调度车辆最少和调度成本最低为目标,构建多车场有时间窗要求的共享单车调度路径优化模型;基于禁忌搜索算法,设计模型的求解算法;以某城市大区内的摩拜单车系统为例进行案例分析.结果表明:利用此模型和算法能有效减少调度成本,提高共享单车的调度效率.     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题,接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响,提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用,基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为,动态计算接驳公交实际出行需求;供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束,以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标,建立混合整数非线性规划模型,优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计,公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据,以及摩拜单车骑行数据,站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明,车辆总数为10,线路数量为2时,考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时,各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min,乘客平均等待时间是3.35 min;在线路数量为4时,各站点到地铁站的平均运行时间...     

共享单车现金奖励调度策略的用户接受意愿研究

为探讨共享单车用户在不同影响因素下对现金奖励调度策略的接受程度,设定了针对共享单车用户的调查问卷,并在济南市进行了调查,得到519份有效问卷。基于扩展的计划行为理论（Extended Theory of Planned Behavior, ETPB）模型和相关结构方程模型（Structural Equation Model, SEM）,设定了社会规范、支付能力、体力、感知服务、感知绿色价值5个构念以及5个相关假定,以测度不同奖励调度情境下共享单车用户对奖励策略的接受程度。结果显示,支付能力和体力对用户接受调度的影响程度最大,其次是社会规范和感知服务,感知绿色价值的影响程度最小。在此基础之上,提出了增大站点密度、实行现金奖励及提高车辆质量等建议,以降低运营成本、提升用户满意度与车辆使用率。     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

不同类型公共交通站点接驳共享单车使用特征分析

为更好地解决接驳共享单车供需不平衡问题,以共享单车为研究对象,分析不同类型公共交通站点接驳单车使用特征,提出基于数据的共享单车特征提取方法。首先,采集共享单车使用数据,对其进行起终点解码,并根据解码后的经纬度与周边用地类型将公共交通站点分为5种典型站点类型;其次,提出以接驳活跃度、接驳距离以及用户使用忠诚度作为共享单车出行特征指标;最后,以北京朝阳区的单车数据为例,分析共享单车出行特征指标。结果显示,共享单车作为公共交通"最后一公里"出行接驳工具,居住类站点接驳共享单车使用高峰为6:30—9:30,其他类站点为7:30—9:30。共享单车接驳距离一般在2 km以内,但办公类站点接驳距离可达到3 km,且该站点的用户使用忠诚度最高。     

基于Fisher算法的无桩共享单车故障预测

无桩共享单车故障的主要诊断方式为人工定期维修和APP用户反馈,但在诊断过程中存在浪费劳动力和资金、报修率较低等问题.因此,单车的故障率居高不下,严重影响用户的使用体验,不利于共享单车企业的未来发展.为提高故障诊断效率并节约成本,结合大数据技术,提出共享单车故障预测模型及求解算法进行探究:以无桩共享单车的行驶时间和行驶距离作为输入,构建有条件约束的故障预测模型;针对模型计算的复杂性,利用Fisher线性判别法设计模型的求解算法;最后,对北京市某地区的哈啰单车系统进行案例分析,验证模型和算法的有效性.结果表明:与传统的两种方法相比较,该模型可快速预测该地区的故障无桩共享单车,且准确率高达86.13％,能够显著降低无桩共享单车的故障率并节约成本.     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

西安地铁与共享单车接驳利用率分析和优化

随着城市轨道交通的发展,为解决城市轨道交通出行中站间距离过大造成的“最后一公里”问题的困扰,对西安地铁一号线“B+R”即共享单车接驳的城市轨道交通方案进行了研究。以西安地铁一号线为例,采用问卷调查法、空间句法和案例分析法相结合系统分析使用共享单车接驳城市轨道交通的用户特点、车站周围辐射区域内的共享出行特点以及出行者基本状况等因素。结果表明：共享单车使用者年龄整体趋于年轻化,骑车时间多集中于10 min之内、骑车间距多分布在1 km之内;一号线客流量对共享单车的利用率存在着数量与时变特征两方面影响;通过增加街道之间的连接、优化街道路网结构和根据实际使用情况设计街道宽度等措施提高共享单车的使用率。     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

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本文提出了一套基于虚拟路网的容量均衡分析模型和方法。以虚拟路网（节点及路段）的交通负荷（V/C）为特征变量，采用虚拟路网PA反推技术与交通均衡配流组合模型，辨识路网的真实瓶颈点（段、区域），获得路网供需“均衡容量匹配参数”。以此匹配参数为准则，诊断现有路网的系统性缺陷。为评估城市干道路网与交通需求的宏观匹配水平、制定缓解交通拥堵对策和路网容量一体化均衡配置与改造，提供了新的系统分析理论和方法。     

需求响应机制下轨道交通出行预约与列车运行计划优化方法

轨道交通供给侧的计划性与需求侧的时变性相互冲突，为更好地协同供需双方，提出了需求响应机制下城市轨道交通列车运行计划的优化方法，包括出行预约和需求响应2个环节；建立了需求响应与列车运行计划协同优化模型，以最小化乘客出行成本和列车运行成本为目标，重点关注乘客由于预约行为产生的延误时间成本；考虑列车运行、运输能力、编组情况、客流分布等因素，设计了基于乘客优先级的自适应大规模邻域搜索算法，外层优化列车运行计划，内层优化客流分配方案，最终实现客流的供需匹配；以北京地铁八通线为例，按照需求响应机制对该线路全天的需求处理与运输组织进行数值试验，并对试验结果从车底运用、乘客等待时间和满载率分布三方面进行分析。研究结果表明:该优化方法可使开行的列车数降低13.8%，同时采用多编组模式，使用车辆数减少了29.8%，这能够有效压缩列车走行公里数，削减企业开支；能够在保证乘客基本出行的前提下，最高可将乘客平均在站等待时间缩短约35.3%，并且预约比例的提升对等待时间的削减效果明显；优化后的运行计划能控制列车满载率维持在设定水平，有效降低人员密度，避免人群大规模聚集，对城市轨道交通疫情的有效防控做出有益探索。      

基于热点探测的城市区域公交可达性研究

提出基于出租车轨迹数据挖掘的城市区域公交可达性评估优化方法. 利用核密度分析和热点探测,识别出租车用户出行敏感区并用出行热度表征区域用户需求,研究敏感区域公交可达性. 从影响阻抗大小的指标出发定义公交可达性,选取影响可达性的关键指标描述阻抗,以各指标与热点值之间的相关性为权重获取公交可达性计算公式. 引入区域公交供需变异系数指标,供需莫兰散点图及区域公交供需差分布图,评价整个城市及热点区域的公交可达性供需情况,识别区域不平衡程度协助公交系统优化供给. 以西安市为例进行分析,结果表明：其区域公交供需的变异系数为1.89,存在一定的不平衡性;根据供需差及散点图的分布规律,识别出优先处理敏感区,采取措施提高其可达性对优化整个城市匹配度最为有效.     

北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据，利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两 个维度深入探究共享单车的出行规律，并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善 k 值选择过程。利用得到的出行规律，运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型，对共享单车的出行需求进行预测，并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模 型的结果进行对比。研究结果表明，共享单车可分为5种基本的出行模式，每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达，其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征，分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到 地铁站的出行；通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接；居民其他的非通勤出行行为， 如休闲娱乐活动等；回程通勤出行中从工作地点到地铁站；回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后，模型预测结果的对比分析显示，本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。     

以物流供需匹配度为目标的流线优化模型

为揭示典型物流活动的一般规律与特征,在分析物流供需关系的基础上,构建了具有多层、多级、多属性特征的流线网络结构和数学描述,并讨论了制造、贸易和区域物流活动的3种退化情形.定义了匹配度,以描述物流服务与物流需求在时间、数量、费用等因素方面的匹配关系.建立了以物流供需匹配度最大化为目标函数,以能力和资源限制为约束条件的流线优化模型.     

品牌专卖供应链的回购协调机制

为获得品牌专卖供应链的最优回购策略，在市场需求随机且与零售价格相关的前提下，建立了单一供应商和单一零售商组成的品牌专卖供应链的回购合同模型，并分析了基于线性价格折扣共担模式的回购合同．分析表明：在不以供应商的零利润为代价的基础上，存在多个批发价格和回购价格策略，使得供应链达到协调．此外，给出了协调时的最优合同参数．最后，通过算例进一步分析了该模型，得到了供应商利润、零售商利润以及供应链利润随合同参数变化的情况．     

考虑匹配均衡性的供需双方多对多双边匹配决策方法

针对具有完全偏好序信息的物流服务供需多对多匹配问题,提出了一种同时考虑物流服务供需匹配主体整体满意度和个体满意度均衡性的双边匹配方法.首先,考虑双方个体的匹配均衡性,构建了物流服务供需多对多双边匹配两阶段优化模型;其次,设计了多目标遗传算法求解获得双边匹配的Pareto解集;最后,以某地区物流服务外包为例,在不考虑个体...