有关摩拜单车停放问题的研究

周蕾 张馨 林艺珊 兰津

【摘 要】目前共享单车乱停放问题日益突出，给居民、政府、企业都带来了一定的困扰。论文重点分析共享单车乱停放问题的原因以及危害，通过建立模型，运用聚类模型和贪心算法进行分析，以给出乱停放问题的解决建议及方案。

【Abstract】At present， the random parking problem of shared bicycle is becoming more and more serious， which has brought a certain amount of trouble to the residents， government and enterprises. The paper mainly analyzes the causes and harms of the random parking problem of shared bicycle， through building the model and using the clustering model and greedy algorithm to carry out the analysis， the solution to the problem of random parking is put forward.

【關键词】共享单车；乱停放；聚类模型

【Keywords】shared bicycle； random parking； clustering model

【中图分类号】F572 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2018）09-0075-02

1 研究背景

自2015年共享单车的概念初步提出至今以来，共享单车成为当今社会最热门，也最有争议的话题。2018年4月，摩拜单车被美团收购，再次成为话题中心。随着共享单车的繁荣发展，带来的社会问题也是层出不穷，各种乱停放，肆意毁坏、被燃烧、被据为己有等现象发人深省。因此，我们本次大学生创业创新项目，主要针对当今影响力较大的摩拜单车这一家公司作为研究对象，以南京为例，对摩拜单车的乱停放问题进行了分析和研究，并进行了社会调研和数据的收集和处理，以此对共享单车的停放问题给出合理的解决方案。

2 问题现状

目前共享单车乱停放现象十分明显，由于缺乏良好的管理措施，大量摩拜单车被乱停放在路边的草丛、小区内的停车库等较为隐蔽、偏僻的角落，且单车随意倒落在地上，淹进池塘等情况时有发生，单车的脚踏、轮胎等也均有损毁现象[1]。

乱停放现象及其危害主要表现在以下几个方面：

①部分使用者使用结束后仅考虑自身方便，直接将单车停放在附近的道路旁。这种行为不仅会造成部分道路拥堵，影响行人出行，也引发了机动车与非机动车区域使用的矛盾，同时在人流量大、早晚高峰期间对居民的出行造成了比较大的干扰。

②共享单车使用者在商场、超市、学校等人群密集的地方随意停放单车造成车辆分布不均匀。这些地方来往的居民使用单车的频率不对等，往往造成大量车辆堆积，而运营商不能及时分散车辆，重新合理安排，给使用者带来不便。同时也加大了运营商的运营费用，增加了企业管理成本，利润降低。

③共享单车的随意停放影响了社区消防通道畅通和行人安全，同时加大了社区内部物业管理的难度，增加了物业管理成本。物业方面无法采取有效的措施来制止这种现象的发生，而自己的利益也遭受了损失，这就进一步加大了物业与共享单车运营公司之间的矛盾。

3 乱停放问题成因分析

①没有固定的停车桩，摩拜单车随骑随停的便捷同时导致了停车不规范。

②上下班高峰期间，使用者时间过于紧张，造成无法规范停放共享单车，早晚高峰共享单车停放造成拥堵。

③用户自身道德感不强，自身素质有待加强；不了解交通道路法律法规，将非机动车停放在机动车道上。

④摩拜单车运营方本身管理服务相对滞后，未能及时对停放拥堵的地区的单车及时进行疏散和转移，对于小区中停放的自行车和偏僻地带停放的自行车未能给出合理的解决方案。

诚然，改变自行车乱停放的现状需要广大市民提高自身素质水平、维护城市交通秩序，但就解决方案而言，由运营方解决更具有普遍性及有效性。笔者认为，一方面，摩拜可以与政府合作，增设停车点，解决部分人群因找不到停车点而随意停放的现象，另一方面则是根据目前单车使用具有的潮汐现象，在适当的时点转移单车[2]。

4 设立模型

受以上观点启发，通过建立模型对城市区内进行摩拜单车停放点进行聚类分析，得到停放中心点以及每一中心点对应的区域，并使用遗传算法计算相应的最短路径，按最优路径对每一区域内的摩拜单车数量和位置进行合理调整，将有利于提高运营维护的效率，节省时间、节约成本并且提高用户的满意度。

由于摩拜单车停放点数据属于公司的商业机密，因此无法获取GPS数据，所以本文选取高德地图公共自行车停放点作为摩拜单车停放点的粗略估计，同时选取南京市建邺区作为样本地区，共计142个数据。

①聚类分析

聚类分析是简化数据的一种方法。本文使用spss软件，K均值算法进行数据建模，K均值属于非层次聚类法的一种，进行反复循环直到聚类中心中不存在变动或仅有小幅变动，则实现了有效的收敛，此种算法可以有效节省运算时间。对建邺区142个GPS数据进行快速聚类数，迭代数为4，初试中心之间的最小距离为0.005，最终得到50个聚类中心。从而顺利将建邺区公共自行车停放点简化为50个中心点。

②贪心算法：旅行商问题（TSP）

旅行商问题来源于某个旅行商想要经过n个城市的故事，但每个城市只能经过一次，选取的路径应是所有可能路径中最短的那一个。本文使用遗传算法用于解决TSP问题，遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论的启发式算法，可以得到局部最优解。

可以将建邺区的50个聚类中心看作TSP问题的50个城市，并通过使用Matlab使用遗传算法进行1000次迭代，最终结果如图1所示。

前100次迭代距离快速下降，并在第828次迭代得到最短距离1.0656，最优路径如图1所示。

模型假设：

①不考虑交通状况；

②不考虑人员及成本费用；

③不考虑天气状况。

由图可知80%以上的停车点相互之间有较为紧密的联系，本文给出如下解决方案：

①运营商内部运营管理质量的改进。根据分析得到的最短路径，进行分批次运输共享单车，也由此来对共享单车的投放做出合理安排，同时对于早晚高峰自行车需求量大的地点的共享单车数量进行及时转移和调节，避免造成道路拥堵，影响市民出行。另外还要区分节假日和工作日的具体使用情况，对其分别进行统计，以此来调节运营商的运营管理工作。这就要求摩拜单车的运营商加大人力物力的投入，严格把关运营管理过程。

②APP的完善以及技术的提升。完善信用评分制度，让摩拜单车的用户可以通过app对该辆单车上的用户进行评价打分，对信用评级低的用户提高骑行费用。同时提高GPS定位的精确度，便于车辆管理人员合理转移分配单车数量。

③与政府部门、社区合作。通过运营商和政府沟通合作，扩大共享单车停放的“白线”区域，并对摩拜单车的停车区域给出明显标识。与相关部门沟通，制定相关的法律法规制度，以此来规范使用者规范停放摩拜单车。同时在单车停放处使用监控设备，联合交通部门对乱停放问题进行监管。与社区物业进行沟通，在小区门口或者内部设置一定的摩拜单车停放区域。

【参考文献】

【1】谢罗群.共享单车乱停放，烦恼如何不再有？[J].中国物业管理，2017 （06）：78-80.

【2】徐广.我国共字单车行业存在的问题及对策分析[J].现代商业，2017 （14）：165-166.