共享单车投放物流动态响应机制研究

迟耀东

华北电力大学 北京 102200

1 国内外研究及发展现状

1.1 线性规划研究现状

线性规划中的智能算法是基于自然现象运行机制的随机优化算法。它具有结构简单、操作方便和整体优化能力等优点。分别设计了猴群算法和差分进化算法的改进机制，用单个时间变量参数取代原猴群算法中的多个固定参数，提高了算法应用的方便性。设计了一种基于自组织层次结构和随时间变化的参数的改进方案。通过使用单个自适应信息和优化空间限制信息，可以用单个时间变化参数替换原始猴算法中的多个固定参数，从而简化算法的应用。讨论了公共自行车系统规划的几个关键要素，如场地规划、自行车道网络规划、车辆布局规划和停车区规划，以及两种场地建设方法。测量共享单车的时间和空间使用特征，将两个标准标志值组合在一起，并查看它们的地理分布。它展示了线性规划分析和解决共享单车交付问题的能力[1-2]。

1.2 共享单车物流投放研究现状

自行车租赁企业不断追逐利益,共享单车也面临着诸如乱停乱放、信息泄露、资金管理失范。指出共享单车的政府监管路径，公共治理倡导主体多元化、主体合作协商、运作机制合作网络化,符合政府治理共享单车的需求。只有建立一个完善的公共治理机制,才能让共享单车有一个良性的发展平台。以广州共享单车为研究对象,提出了广州共享单车的治理对策。认为构建有效的广州共享单车治理机制,需要将共享单车纳入城市公共交通体系。新型公共自行车发展模式结合交通方式无障碍概念，利用铁路客运站客流数据对车站进行分类，明确高峰时段自行车连接失衡的分担机制，并利用蚁群算法有效解决问题。线性回归分析方法为公共自行车租赁和归还业务建立了回归模型，并确定了公共自行车租赁和归还业务变量受一个或多个其他变量影响的程度[3]。

2 共享单车物流方案

图1 技术路线流程图

技术路线如上图所示

2.1 共享单车投放优化方案的设计

由于共享单车流通的特殊性，其运行过程较其他物流过程的要求更复杂，故将线性规划融入共享单车的投放优化体系，提出一套高效安全的优化方案。

2.2 线性规划优化方案的技术实现

线性优化的研究如果只停留在理论表面，将只是流行一时的热词，更重要的是对其进行实现和完善，其建模是以许多基础技术和算法作为支撑，通过约束条件来得出结果。

3 物流决策难点

3.1 各要素和影响方式的确定

影响单车潮汐需求的要素和影响方式非常复杂，这就要求我们用科学的研究方法分析变量之间的关系并用建模的形式来实现，尤其要考虑各要素之间的相互关联，避免孤立地考虑问题。

3.2 优化流程的设计

在共享单车物流优化流程方案设计上，有两大挑战：一是共享单车运营物流环节的特殊性，二是线性规划的复杂性。想要实现完美的结合，需要对其进行深度研究和分析。

4 共享单车物流预期与展望

4.1 预期成果

（1）根据理论基础和技术特点，形成基于线性规划的共享单车潮汐需求模型。

（2）根据需求模型，为以地铁站点为节点的共享单车分时投放输出决策，包含时间和数量，以及主要订单去向。

（3）代入现实中的实际数据，对共享单车物流的线性规划优化方案进行实现，并进行相应的优化结果与现行方案做比较，实现数据在决策系统中功能的展示和测试。

4.2 研究展望

（1）理论上：多方参与的全要素投放决策体系。目前不论是共享单车方面，还是其他行业的优化，实施主体和优化内容相对较独立，而基于线性规划的优化体系，是多方参与的全过程的优化，所有参与者都有权利对整个供应过程的数据进行跟踪和监督，是一个需要共同维护的体系[4]。

（2）实践上：安全高效的单车投放物流体系。物流行业的迅速发展，离不开信息技术的支撑，然而目前的共享单车物流环节暴露了诸多问题。经过投放优化的物流体系，将在效率和可靠系数方面全面优于现有的运行系统。