位置识别率影响下基于博弈的共享单车停车奖惩策略研究

为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展望理论建立用户惩罚效用函数;其次,建立奖励和惩罚两种机制下的停车选择的混合策略博弈模型,得到均衡状态下位置识别率、奖惩额度、停车点平均间距等影响因素的函数关系.最后,对两种机制的用户效用进行灵敏度分析,对不同出行时间和出行目的的停车行为引导效果的差异性进行分析.研究结果表明：两种机制均存在博弈均衡解,但惩罚机制的条件更严格;当位置识别率低于临界值时,不能使用惩罚机制.企业可综合考虑投入与效益,选择合适的奖惩方案,在不同的市场运营时期采取不同的策略.     

共享汽车供给模式影响下私家车用户出行方式选择演化研究

共享汽车不同供给模式影响了用户出行方式选择,其演化过程和影响因素有待深入剖析.本文基于演化博弈理论和用户有限理性,对应以"经济"和"高效"为两个阶段的服务目标,分别构建定点式、浮动式共享汽车与私家车博弈的情形,并讨论在此两种情形下用户选择演化路径.模型考虑了共享汽车数量、租赁价格和用户寻车时间等主要影响因素,同时进行了...     

考虑用户偏好的共享汽车混合运营模式优化

针对共享汽车运营商的油车和电车混合车队调度问题，本文将自由流动式和站点借还式两种运营模式相结合，提出考虑用户用车类型偏好的共享汽车系统优化模型。模型为油车和电车车队分别设置了自由流动式和站点借还式的运营模式，并进行运营范围决策、站点选址和车辆调度优化；运营商优先满足用户的用车类型偏好选择，对无法满足偏好的用户进行补贴。根据优化模型基本特征，设计基于梯度的启发式求解方法，对大规模非线性混合整数规划模型进行求解；针对案例区域，比较有无补贴的混合车队模式和单一车队模式的优化结果。结果表明：相比无补贴模式，有补贴模式能够鼓励偏好燃油汽车的用户更多地使用电动汽车，需求满足率从73.4%提高到78.2%，运营商利润提高了46.4%；相比单一类型车队，混合车队能够吸引更多用户使用共享汽车，用户需求数提高了40.6%。     

基于奖惩机制的网络货运平台监管策略演化博弈分析

基于演化博弈理论，引入奖励和惩罚机制，构建网络货运平台与政府监管部门间的演化博弈模型，并对其均衡点的稳定性进行分析。理论研究与仿真结果表明：在静态惩罚下，无论是静态还是动态的奖励机制，系统均不存在均衡稳定点；在静态奖励动态惩罚和动态奖惩机制下，两者均趋于一个稳定的均衡点，且在动态奖惩机制下效果更好；网络货运平台的运营行为受到政府奖惩政策的影响，且惩罚机制的约束性作用更为显著。     

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%.     

基于动态定价的共享汽车自适应调度策略

汽车共享在满足居民日益增长的出行需求的同时,也能有效缓解私家车快速发展带来的交通拥堵等问题.但由于用户出行随机性的特征,汽车共享供需平衡的解决成为关键问题.价格优惠激励的用户自适应调度作为一种有效的解决办法被提出,在450份用户问卷调查的基础上系统分析动态定价对消费者取还车行为的影响机制,并进一步利用自动控制原理以系统不平衡指数作为控制变量,构建动态定价机制下共享汽车自适应调度模型.最后,本文以上海汽车城运营的EVCARD汽车分时租赁项目为案例,证明基于动态定价的自适应调度策略可使得系统不平衡指数下降42%.     

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。     

考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共 享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分 配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插 入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营 商利润最大化为目标,CO2排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab 调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO2排放量 约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足 率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混 合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。     

基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析

为研究在政府鼓励措施下出行者和车位拥有者参与共享停车时的策略对共享停车匹配结果的影响，建立出行者和车位拥有者演化博弈模型并进行演化稳定状态分析，结合仿真说明不同收益和成本及策略选择对共享停车的影响。研究结果表明：在政府鼓励措施下双方演化博弈中出行者和车位拥有者均能通过不断学习最终演化至稳定均衡状态，但演化速率和演化波动性受双方收益制约；通过分析发现，想要演化至(使用，共享)状态则需要较高初始比例，可以通过提高收益和减少成本等措施诱导出行者和车位拥有者使用共享停车，同时在初始比例较高时收益分配比例对演化过程也有较大影响。研究发现，当共享平台给出合理收益和支出费用时，政府鼓励 政策对共享停车发展起促进作用。     

共享汽车服务链联盟策略博弈研究

为综合分析线性需求和有限理性下联盟形成机制及联盟稳定性策略，构建充电桩服务商 和分时租赁汽车运营商组建的共享汽车服务链联盟。结果表明：组建共享汽车服务链联盟，合约 电价低于分散情况下的市场电价，对分时租赁汽车运营商边际利润产生不利影响，但服务链联盟 中各参与服务商总收益增加，整体服务链获得超额收益。线性需求下，分时租赁汽车服务链联盟 均衡利润受到价格敏感度的高度影响，不同决策模式下的联盟收益差额随价格敏感度增大而减 少。有限理性下，共享汽车服务链联盟的稳定性与联盟系统的初始状态直接相关，同时，受到不 同服务商在联盟前、后利润变化，偏离联盟机会主义行为获益及联盟罚金取值的影响。合理的联 盟合作奖惩机制是维持联盟稳定性的必要条件。     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此，在传统时空网络基础上，考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响，基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架，建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统；在此基础上，提出一个以运营商日均净收益最大化为目标，联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型，并为解决随机环境下的全局优化问题，设计了EGA-OCBA (elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法；最后，以成都市的5个共享汽车站点为例，验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明：在相同车队规模下，与采用固定价格的顾客调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升10.37%～162.30%；与单独的员工调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升15.34%.     

基于共享停车的车位租用与分配模型

共享停车作为一种缓解停车矛盾和挖掘停车资源的新思路，其理念与运营策略亟待完善. 共享停车运营平台整合停车资源并从中获利，但需要承担车位租赁成本. 为充分发挥共享停车模式对停车资源调整的灵活性优势，在综合考虑租用车位成本，提供停车服务收入和拒绝用户潜在损失的基础上，以共享停车平台运营商利润最大化为目标，提出对闲置车位租用与停车请求分配统一决策的整数规划模型，并应用相应指标进行评价. 算例结果表明，所提模型能有效提高运营商的利润与车位周转率，为共享停车平台运营商的决策管理提供理论参考.     

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公交区域调度[1]是为了解决单线调度所存在的不灵活所导致的车辆低峰闲置，高峰运力不够的问题，在多条线路调整运力，实现信息资源共享，及运力共享的一种公交调度方法。本文以多条公交线路的区域调度为服务对象，建立了基于社会总体效益最优为目标（综合乘客等车、车内费用及公交公司成本最小），对多条线路的车辆调度形式和发车时刻同时进行优化的行车计划模型，提出了“逐条配班，优化成网”的求解思想，并以北京市三条公交线路为实例，对所建立的行车计划模型进行验证。     

互联网背景下民营公共自行车的信用风险博弈分析

"互联网+"正在以铺天盖地的势头汹涌袭来,在公共自行车这一领域也不例外,智能共享单车的概念被提出,即人们通过智能手机就能快速完成租用和归还一辆公共自行车,一辆单车多人分时段使用,方便你我的同时,不仅低碳环保,还缓解了交通压力。然而这一颠覆传统公共自行车运营方式的无桩租赁模式,不可避免地出现了用户的信用风险问题。通过建立博弈模型研究分析用户和企业的博弈过程,最终得到企业应采取严厉的惩罚措施和降低其监审用户行为的成本可有效降低用户失信概率的结论,建议建立个人信用数据信息库,并将其并入社会信用系统,使整个社会信用系统更加完善,更有效的规范人们的行为。     

基于双层规划的市郊轨道交通多交路快慢车开行方案优化研究

由于市郊客流在时空分布上存在不均衡的特点,单一交路、站站停列车不能很好地满足客流需求,因此根据市郊客流特点研究不同停站方案(如快慢车)、开行区段(如大小区段) 组合的列车开行方案具有重要意义.本文在分析乘客出行广义费用的基础上,充分考虑列车开行方案与乘客选择之间的主从博弈关系,建立了市郊线路多交路快慢车开行方案的双层规划模型,并设计了遗传-模拟退火优化算法进行求解.在算例研究中,针对某一具体市郊线路,对结合大小交路、快慢车的列车开行方案进行优化,求解得出相对于传统的单一交路、站站停开行模式,多交路快慢车结合的开行方案使乘客的总旅行时间和企业运营成本分别降低了2.25%和9.25%,验证了本文模型和算法的实用性.     

考虑车线匹配的电动公交多线路联合优化建模

为研究电动公交的运营优化问题，本文考虑电池容量损耗，以车辆和线路匹配、车辆和电池的更新、车辆服务的车次数为决策变量，建立电动公交的生命周期成本优化模型。设计基于滚动时域调度优化方法，采用GUROBI软件对模型进行求解。以多条公交线路运营数据为背景，对模型有效性进行测试。假设决策周期为20年，算例结果分析得出车辆和电池的最优更新方案，车辆和线路的匹配方案，车辆运营的车次数量方案，最优方案的生命周期成本为35.27×10⁷$，车辆和电池更换次数分别为44和239。针对线路工作负荷大小、车辆与线路匹配策略等参数进行灵敏度分析。结果表明：考虑不同线路工作负荷的差异，设计优化的车辆与线路匹配策略可以减少车辆和电池的购置成本，提高电动公交企业运营效益。     

考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分配问题研究

为充分利用混合停车场的停车和充电资源，本文依据出行者需求的差异性设置匹配优先级，在此基础上以共享平台接受并出租车位的收益扣除拒绝请求的惩罚成本的总收益最大化为目标，以充电量不超过停车场负荷为约束条件，建立考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分 配(MPRA)模型。基于匹配优先级原则和模型特征改进蚁群算法，设置分块冲突矩阵，根据分块冲突矩阵设计蚂蚁信息素更新策略和路径选择策略并进行求解。最后算例证实了考虑匹配优先级的必要性，并分析了问题规模对MPRA分配方案的影响。研究结果表明：在充电需求匹配率方面，MPRA方案高于利润最大化方案，平均提升率为28.96%，这一优势与出行者数量或车位数量成反比，且利润提升率随着问题规模的增加而增加；车位数量有限时，MPRA方案相较于先到先停方案可以极大化提升车位利用率和充电需求匹配率，平均提升率分别为17.87%和113.96%。     

“车管家”的产品体验

进入21世纪，汽车已成为现代交通中人与路的纽带。汽车产品的安全性、动力性、舒适性和售后服务的延续性，不仅要随着客户要求的改变而改变，更要满足消费者的需求而不断提升。随着汽车4S品牌专卖店的逐步增加，商品和服务的同质化现象越来越严重。东昌别克针对私人用户群体及企业公车推行了“车管家”的服务产品，通过“车管家”服务方案的推行，