新冠疫情下公共自行车消毒方案

周 煜，王婷静

(衢州学院建筑工程学院，浙江衢州324000)

自2008年杭州建立第一个公共自行车系统，我国公共自行车一直处于不断发展的状态。公共自行车不仅有效解决了“最后一公里的出行问题”，而且其低碳、绿色、经济、环保、便捷的特点，为城市交通和环境发展做出了一定贡献。2020年初“新冠疫情”爆发，短时间内全国感染人数过万。医学证明，“新型冠状病毒”可以通过接触、飞沫传播且传播迅速，病毒潜伏期在7～14 d。世界卫生组织(WHO)公布的新型冠状病毒RO估计值为1.4～2.5，而社会公认值在1.5～3之间，也就是说一个患者可以传染给1.5～3人，其可怕之处显而易见，同时也给公共自行车的发展带来了思考。这也让广大居民群众深刻意识到做好防范措施的重要性。

当疫情有所好转，全国范围内复工复产时，公共自行车行业也逐渐恢复工作。据城市自行车出行量比重调查表[1]显示，城市自行车出行量比重随着人口规模的扩大而减少，人口规模小于100万人，自行车出行量比重可达40 %～75 %；城市人口规模大于200万人，自行车出行量比重也达36 %(表1)。若一位新型冠状病毒患者使用了公共自行车，在未做好公共自行车消毒等防护措施的情况下，其传播人数和范围无法想象。此时，做好公共自行的消毒工作，有效切断病毒在城市公共自行车上传播途径，是当下解决居民出行安全问题的重中之重。本文将结合公共自行车运营实际情况，对疫情之下消毒人员调度方案进行设计，以保证自行车运营系统的安全和可靠性，并在满足公众需求的情况下尽量降低消毒工作所需成本，更好的保障社会秩序的安定与和谐。

表1 城市自行车出行量调查

1 消毒工作面临的问题

1.1 消毒及时性差

一个公共自行车系统中，有若干个自行车租赁站点，用户可以自由选择站点租赁、归还自行车。由于公共自行车站点人流量不同，每天租赁、归还的自行车数量也不同，有可能存在一些站点自行车“全满”，一些站点自行车“瞬间消失”的现象，加之自行车调配不合理,导致站点自行车数量不均匀。若消毒人员采取行动的及时性不高，会使带有病毒的自行车积压，降低系统的安全性，病毒传播则更加快速，后果不堪设想。这给自行车消毒人员调度带来了困难和不可预测性，管理人员需要根据各个站点自行车数量、日使用频次等特征综合考虑站点消毒人员的分配，尽量做到及时消毒、全面消毒。

1.2 消毒实时性差

用户出行行为往往具有随机性、不确定性，因此公共自行车在各个站点之间的流动也是不确定的。用户会因为该站点自行车数量已满，而选择等待或者去就近的站点还车，同时也会因为该站点无闲置自行车，而选择等待或者去就近站点借车或者放弃借车。这种由于需求的等待、转移、取消使得用户借还自行车的行为变得复杂。在消毒人员分配消毒工作时，由于需求的随机性，可能出现工作人员到达站点时，需要进行的消毒作业的工作量与计划不符、计划分配量与实际产生偏差等情况，因此则需要调度人员根据实际情况对消毒计划进行实时调整，选择最优方案以进行消毒人员的调度。

1.3 受天气、道路状况的影响

居民借、还车辆具有一定的规律性，在某个时间段借还自行车量会达到高峰，但也可能由于天气状况差出现该天自行车借、还人流量的低峰。由于天气的多变性导致实施消毒工作的计划安排也具有一定的多变性，同时相对恶劣的天气会降低消毒工作效率，增加消毒工作的难度，也可能会产生一些由于不可抗力造成的消耗，增加消毒工作的成本。而道路交通条件不仅会影响公共自行车使用者的行驶速度、路线，借还效率，也会影响消毒车辆行驶路径、速度，这不仅关系到消毒计划能否被完全执行，而且会影响消毒工作人员到达消毒需求点的及时性。因此调度人员需要根据天气、道路状况合理安排并选择调度方案，以尽可能减少外界因素对消毒工作造成的干扰。

1.4 公共自行车运营管理问题

目前，我国已有 100 多个城市设置公共自行车系统，但由于国内公共自行车系统起步相对于国外较晚，公共自行车系统的建设及其管理体系缺乏统一的行业执行标准，维护与管理方案尚不完善。除公共自行车租赁站点布局与规模不合理外，因其本身调度系统的粗放、落后而导致的一系列“租车难、还车难”问题，不仅制约了公共自行车在城市交通中的发展，而且对市民出行也造成了一定影响。黎文建[2]指出城市公共自行车系统调度主要存在以下几个问题：调度技术落后、调度缺乏合理性、调配调度车辆过少、调配管理人员素质有待提高。因此，自行车调度与消毒人员调度息息相关，自行车调度的系统化、科学性直接影响到消毒人员安排的合理性。

2 解决方案规划

2.1 方案选择

根据以上所提到的四种公共自行车消毒所存在的问题，提出消毒人员调度的流程及调

度路径问题解决方案。本文主要采用传统启发式算法中的扫描算法与现代启发式算法中的遗传算法相结合的方法[3]，运用两者各自的优点，对自行车消毒人员调度方案进行优化设计。扫描法通过采用极坐标来表示各个租赁点的区位，任意选取一个租赁点为起点，设定该起点角度为零度，对该区域进行分割，再借由交换法对租赁点进行排序，建构调度排程路线。遗传算法是通过模拟生物进化过程中的机理而产生的计算模型，是一种寻求最优解的方法。表2为扫描算法和遗传算法的比较。

表2 扫描算法和遗传算法的比较

2.2 消毒人员调度流程

一般来说，消毒人员调度的路径问题由消毒人员本身、调度中心、调度车、消毒量、调度网络优化目标和约束条件等要素组成，人员调度可以单目标也可以是多目标。单目标优化包括最短行径、最少耗用成本、最大消毒数量以及最少耗用时间等。而在实际生活中，消毒人员调度问题往往是个多目标优化设计问题，要求满足调度路径问题的同时完成多个目标的优化，如通过最短的行径路线达到最大范围的自行车租赁点消毒。由此，结合表3[4]对车辆路径问题的分类，设计了自行车消毒人员调度流程，具体如图1。

表3 车辆路径问题分类

图1 消毒人员调度流程

2.3 方案设计

首先通过扫描法，以每组租赁点消毒需求与消毒人员供应量之和不大于调度成本耗用量为原则，将多个租赁点分成几个小组，使所有租赁点都能被扫描到。分组后，每个组都有各自的调度路径优化，再通过遗传算法计算调度人员前往各租赁点的路径顺序。

Step1：路径选择集——选择一个编码用于求解特定的问题，然后再设定一个初始群体并使其具有N个染色体;

Step2：路径选择优化目标——计算该群体中每一个染色体的适应函数值;

Step3：用fi表示一个个体的适应度，为若满足停止规则，则算法停止；反之，则计算该个体i被选择的概率:

根据得出的概率分布，从整体染色体中随机选出N个染色体作为一个种群;

Step4：通过交叉操作，将两个父代的部分基因相互交换，以交叉概率(取值一般在0.4～0.9之间)得到有N个交叉的染色体;

Step5：通过变异操作，将存在于个体编码串中的部分基因值用其他基因值替换，以较小的变异概率(取值为 0.001～0.1)使某染色体的一个基因发生突变，形成新的群体。再重复步骤 2，直到满足终止准则[5]。

3 案例分析

3.1 实例概况

台州市黄岩区共有11个公共自行车租赁点。为了更简洁明了地演示扫描算法和遗传算法在这一方面的应用，将消毒人员调度中心随机定在该区域内的一个点。同时为了更清楚地显示调度中心与各租赁点的关系，将其他周围的景物省略，画出简图，见图2。其中0表示调度中心，1～11表示各个租赁点。

为了简化调度路径计算难度，本研究仅考虑计算在停车桩内的公共自行车调度数量。据调查，消毒小组一组一般为3～5人，消毒车辆一次可载4～5人且最快行驶速度为25 km/h。各个租赁点自行车消毒需求数量见表4，各租赁点与调度中心之间的距离见表5。结合表4、表5可知，3号租赁点无需进行消毒，因此在路径优化问题中可忽略3号租赁点以简化计算。

图2 台州市黄岩区公共自行车租赁点示意

表4 各租赁点自行车消毒需求数量

表5 各租赁点与调度中心之间的距离 m

3.2 计算步骤

3.2.1 用扫描算法分组

(1)运用扫描算法对台中市黄岩区的自行车租赁点进行分组，已知3号租赁点自行车消毒需求数量为零，为简便计算，采用以0号点为起点顺时针旋转，可以得到10组数据，并根据：L=l0i+lij+lj0计算各组路线的距离，得到消毒车辆行驶距离及租赁点需求量，见表6。

由表6可知，总路程与总需求量最少的三条路径分别为：010110|0870|04690|05210、0870|05210|010110|04690、04690|05210|0870|010110。但由于这三条路径的总路程、总需求量均相同，无法得知最优方案，因此需通过遗传算法计算这三条路径以得到最优路径。

3.2.2 用遗传算法计算

通过遗传算法对这三条路径进行计算，即对各组内部的租赁点消毒顺序进行排列。

3.2.2.1 确定染色体的编码和初始群体

遗传算法编码有自然数编码和二进制编码两种，其中自然数编码更适合调度情形，(101187469521)、(875211011469)、(469521871011) 即为三条染色体的自然编码。假设初始种群M=20，遗传迭代数为T=100; 调度中心有消毒人员10 名，消毒车辆可载5名消毒人员，消毒车辆的行驶速度v=25km/h，消毒车辆所载的初始消毒人员数是随机数，为0～5人。

表6 消毒车辆行驶距离及租赁点需求量

3.2.2.2 确定适应度函数

以消毒车辆最短行驶距离作为最优化目标，用lij表示租赁点i与租赁点j之间的距离，用nij表示租赁点i与租赁点j之间所需消毒车辆的数量，则

3.2.2.3 确定遗传算子

交叉算子采用顺序交叉算子，复制算子采用轮盘赌方法，则取变异概率0.09。图3为轮盘赌选择思想示意图：假设有5个个体，每个扇形代表一个个体，扇形的面积表示其选择概率，每个个体的选择概率由适应度的值确定。假想在某个时刻旋转该轮盘，当轮子停止时，指针指到某个扇形区域，就表示该扇形所代表的个体被选中[5]。

图3 轮盘赌选择思想示意

最终得出最优路径为(046100|098110|05210)，行驶总距离为10 785 m，总需求量为29辆，需要6辆消毒车。

4 结束语

此案例验证了该调度方案的可行性，该方法结合了扫描算法和遗传算法的优点，不仅操作简便，而且可以寻找到一条最优路径实施消毒及调度工作。公共自行车的消毒在当下是不可忽视的问题，也是保护居民生命安全的重要手段。消毒人员调度的合理性、消毒效率的高效性、消毒范围的全面性、消毒工作的及时性是消毒工作的重中之重，做好这些方面，可以有效切断病毒传播的途径，让居民的出行安全得到保障。今后，公共自行车消毒方面必然会得到政府及社会群体的重视，这一方面的完善也将进一步提升城市公共自行车服务的品质与效率。