共享汽车区域网点选址优化研究

冯广超　李素华

摘 要：随着互联网和共享经济的快速发展，共享汽车在中国城市内得到快速推广使用。本文首先分析了共享新能源汽车网点选址、车辆调度等问题的影响因素。其次介绍了选址及调度模型的相关变量、目标函数、模型的相关约束及遗传算法。最后以武汉市汉阳区为例阐述了共享汽车备选网点的选择要求，并结合实际共享汽车公司的现有网点进行分析和备选网点优化，最终通过算法程序选择出最优解的备选网点。

关键词：共享汽车 区域网点 选址优化

随着互联网和共享经济的快速发展，共享汽车在中国城市内得到快速推广使用，相比购买私家车，共享汽车的使用成本远低于私家车。目前我国政策正在推广新能源汽车的使用，因此共享新能源汽车的发展对于汽车行业具有重要意义。目前共享汽车仍面临着诸多问题，如用户无车可用或无处还车。现在市场上大部分共享汽车租赁网点为了减少共享汽车停车场的建造费用，很多是在现有停车场划分出一部分专为共享汽车租赁网点，或者随机分配几个停车位给共享汽车用于存放，然而用户需求与共享汽车停放租赁网点的位置及数量不匹配，使很多潜在客户在有用车需求时，无法在近距离即可接受范围内找到用车网点，而当用户在使用共享汽车到达需求点目的地时，寻找还车点也是一种苦恼，并且此时共享汽车APP后台并未停止计费，借还车的不方便导致大部分用户在中短距离出行还是会选择出租车和地铁等其他公共交通工具。因此研究共享汽车网点选址布局问题对于共享汽车发展有着至关重要的作用。

1 共享汽车网点选址模型构建

共享汽车网点选址布局及调度模型的参数和相关变量包括共享汽车模式的运营参数、共享模式的建立成本、各共享汽车网点之间的距离矩阵或者坐标矩阵和市区用户需求量矩阵等。参数如下[1]：

：租赁网点之间的坐标矩阵;：租赁网点的需求量矩阵，在到在这个时间段内，共享汽车从租赁网点行驶至网点的需求;：建立租赁网点所需花费开销;：建立停车位或充电桩所需花费开销;：共享汽车设备所需要的初始花费开销;：共享汽车行驶里程的盈利数额;：共享汽车租赁网点的车辆调度所需花费开销;：共享新能源汽车续航充电所需花费开销;：共享新能源汽车单位时间的充电速度;：共享汽车最低电量;：共享汽车使用时间，单位：年;：共享汽车分时租赁模式下的共享汽车数量集，={1，2，…，};：共享汽车的备选点集，={1，2，…，，l};：共享汽车营业时间段集，={0，1，…，u，t，w}，u，t，w分别代表独立的三个共享汽车运营时间段。

选址及调度模型的中间变量通常不会对目标函数的相关计算造成干扰，然而对于算法可能会有一些干扰，共享新能源汽车的续航里程数决定及电量，行驶状态下共享车辆各时间段的变量和，表示在t时间段用户有租赁行为的共享汽车数量;表示在t时间段管理人员有车辆调度行为的共享汽车数量。

1.1 目标函数和约束

选址及调度模型要做到在一定区域范围内，找到最合适的区域进行共享汽车停车网点规划，对各共享汽车租赁网点进行实时状况分析，做出最优解的调整调度。选址及调度模型选取的时间为N，每年共享汽车的运营时间天数为D，每天的运营时间段为T。选址及调度模型的运营收益为，即车辆运营年收益;选址及调度模型需要运营成本，该成本分为共享汽车网点设施成本，共享汽车租赁网点停车位花费，以及共享车辆原始价值成本，用式子表示为，共享汽车分时租赁模式运营成本有运营调度和新能源汽车充电成本，为，车辆运营年收益的公式见公式（1）。

1.2 算法及模型求解[2]

遗传算法是用于模拟生物界不断发展更新迭代的一种优化算法，在一些需要考虑庞大的数字计算量时，通常使用遗传算法，然而当更新迭代到一定次数之后，遗传算法的优化作用就开始逐渐降低，所以需要综合考虑才能得出最优解。交叉和变异是遗传算法的两种操作，其中，交叉算子是整个遗传算法中最重要的部分，本文选择遗传算法来进行模型求解。

本文所构建的选址及调度联合优化模型实际上是一种多目标的数学问题规划模型，根据上述模型的相关变量，目标函数以及选址调度模型的相关约束，代入模型进行代码编写。将上述具体参数和相关约束代入到选址模型中，通过需求量和网点距离最终可以确定选址结果，见图1。

2 共享汽车区域网点分析

2.1 共享汽车区域网点划分

在共享汽车领域，武汉市目前有gofun，联动云，蜂鸟等共享汽车集团运营，这些共享出行的运营平台相互竞争，要使整个区域的运营布局优化，需要投入大量的研究[3]。以武汉市汉阳区的区域布局为例，将武汉市汉阳区分为纵八横十的八十个网格，划分情况如图2所示：

在确定好划分范围后，需要在该区域筛选汽车租赁备选网点，汉阳区网点选址规则如下[4]：

（1）共享汽车备选网点周围出行需求量大，如交通枢纽站点、居民小区停车场、商圈停车场、办公楼停车场等，还需要尽可能减少共享汽车网点与需求点之间的使用路程;

（2）共享汽车租赁网点应符合该区域停车场规划，在合法条件下选择可用于作为停车网点的地址。并且该区域应有多余空间用来进行共享汽车充电桩，网点雷达检测等设备的安装放置。

（3）推荐的共享汽车租赁网点分布位置不能脱离该区域的城市规划布局，共享汽车租赁网点在满足规划需求量的同时，该网点在周边区域内应做到分布合理，考虑因素不可单一，否则将具有局限性。

2.2 共享汽车区域网点需求量调研[5][6][7]

根据实地勘察武汉市汉阳区的数据以及《武汉统计年鉴》中的人口密度、总数和面积区域，通过确定的需求点位置计算各需求点的需求人口数量，由统计公报可知18-35岁人口有81176，35-60人数121731，中国机动车驾驶执照的年龄要求规定驱动车駕驶员年龄应在18周岁到70周岁之间，初步运算将此次目标人群年龄定为18-60岁，经统计得202907人。18-60岁占统计年鉴总人数的74.55%。

由问卷调查数据得出用车需求比例数据，指标“收入”的取值范围，参照目前市场上共享汽车的客户特征研究，共享汽车面临的客户月收入以6000元为参考标准。在数据分析中，把武汉巿区人均月收入或职工的平均工资与6000元相除，巿区内年平均工资为71510元，故月平均工资为5959.16元。通过与共享汽车目标客户收入对比，可知“收入”数值C1=0.993。出行开销是最主要的参数之一，通常一辆共享汽车荷载只能是4到5人，根据发出的调查问卷统计结果，取可供2到4人出行的参数指标，因此交通出行人数值C2=0.732。对于指标参数“使用共享汽车经历”的取值，通过选取有过共享汽车作为出行方式这种经历的人员作为目标群体[8]。考虑会选择使用共享汽車出行的人数比例为41.87%，故“使用共享汽车经历”值C3=0.4187。

故需求量比例C=C1*C2*C3=0.304，通过汉阳区人口统计年鉴人数按此比例在汉阳区划分需求量，通过对汉阳区域停车场和小区数据的调研，将汉阳区域停车场的调研数据通过兰图绘标注在汉阳区地图上，一共有47个需求备选网点[9]，如图3汉阳区域需求量划分图。

根据上图汉阳停车场和小区的调研数据以及对汉阳区的用车需求量分析，结合需求量划分图，可得需求量矩阵，见表1。

3 实例分析

本文采用某共享汽车公司APP查看武汉市汉阳区所有可用共享汽车网点的具体信息，该APP可实时查询网点位置、停车位数量和网点存留车辆状况，武汉市汉阳区某共享汽车公司汽车停放租赁网点在APP查询界面找到租赁网点停车场位置，通过兰图绘将15个共享汽车租赁网点在地图中标出，见图4。某共享汽车公司的网点服务区域受众面不大，现存站点分布不均，在多个中心地带无车可用，服务网点辐射面积过小，不能充分服务该区域的客户，客户需求无法满足。

结合某共享汽车公司共享汽车停放区域的定性评价以及出行者的需求预测，对优化模型进行求解。已知参数为武汉市汉阳区的47个需求备选网点和某共享汽车公司的15个共享汽车网点停放区域的距离坐标，将汉阳区的15个某共享汽车公司共享汽车网点坐标和筛选出的汉阳区的47个备选网点坐标结合，即将图3与图4里的网点放入一个图中可得到汉阳区总的网点划分情况如图5，已知每一个网格都是一个坐标单元，各区域的用户需求见图5。

通过对出行者出行方式的调研，出行者所能接受的新能源共享汽车停放区域的最大距离基本在2km以内，所以确定停放区域的覆盖半径为2km。某共享公司拟选取停放区域范围为5至8处。

根据以上备选网点的设计确定需求量和备选网点坐标参数，通过MATLAB编程软件，打开optimiation里的GA遗传算法，将算法参数中群体规模popsize=80，最大迭代次数maxGen=500，变异概率PM=0.4，交叉概率PC=0.9，500次迭代后，其种群最优值和种群均值己基本趋于稳定，计算结果如图6所示，由此可选出增加的6个网点如表2所示：

由迭代次数可以看出，到了一百多代就已经到了最优没有变化，从解集中选出包含原共享汽车公司网点的六个新型网点作为最优解，其中老关新城网点与原有某共享汽车公司用车网点重合，上述六个用车网点可对某共享汽车公司已存在的网点分布进行了优化，根据距离和需求量选出新的停车网点方便用户出行，将使车辆使用率大大提高，更符合企业运营的准则[10]。

4 结束语

共享汽车区域网点选址的要素包含需求预测和场站优先，简化的选址及调度联合优化模型，只考虑了用户需求和公司盈利，通过分析共享汽车的车辆流动状态来解决车辆调度问题。理论上设定模型的相关变量，目标函数以及选址调度模型的相关约束之后，最终确定选址结果。实际运营过程中，还要考虑诸多城市特点、安全性和车型等因素，新能源共享汽车还要考虑网点充电服务和续航里程等。

项目：本文系湖北省教育厅教学研究项目（立项编号：2017298）;江汉大学校级教学研究“新时代教育评价改革研究”立项项目（立项编号：JYPJ202102）的研究成果。

参考文献：

[1]王静娜. 共享电动汽车租赁网点选址和车辆调度联合优化研究[D].北京交通大学，2019.

[2]方雪文. 路内外停车场布局及协调选址研究[D].华中科技大学，2019.

[3]杨宇. 城市共享新能源汽车选址—分配研究[D].中国矿业大学，2019.

[4]马群. 城市共享汽车网点选址研究与系统开发[D].北京交通大学，2019.

[5]卢婷，黄靖，姜文.共享汽车网点选址模型构建——以武汉市洪山区为例[J].交通运输研究，2017，3（04）：8-15.

[6]郭建玲.跨界融合视角下共享汽车企业商业模式创新研究[D].北方工业大学，2020.

[7]张祎.电动汽车共享系统运营特征分析——以EVCARD系统为例[J].交通与港航，2020，7（03）：20-25.

[8]JingZHANG，Ying-QiLIU.ResearchontheInnovationofElectricVehicleTime-sharingRentalBusinessModelinBeijing.2017.

[9]王露. 城市纯电动汽车快速充电设施的布局选址优化模型研究[D].北京交通大学，2016.

[10]吴敬敬.共享汽车运营模式选择研究[D].北方工业大学，2019.