基于用戶需求的共享單車優化調度研究

楊鳳儀 舒童 靳藝香

摘要：本文針對共享單車動態性的特點，通過對一天內共享單車的時空分布進行分析，對比實際情況與用戶需求之間的差異，建立了以滿足用戶需求為目的的優化調度模型，給出改進調度方案，以期提高單車的使用率，緩解城市交通擁堵。

關鍵詞：共享單車；時空分布；優化調度

1.引言

共享單車的出現一定程度上緩解了交通擁堵，帶來了極大的便利，但其無秩序投放又引發部分地區擁堵加重。因此，合理調度共享單車將會為社會和企業帶來多贏。針對這一問題，陶永虎等基于對共享單車投放、流量問題，建立相關數學模型，實現了對共享單車數據的處理與分析。柳志坤針對共享單車調度的特點設計了一套適合于共享單車動態調度求解的算法。余思利用多目標規劃算法，通過協調多方面利益給出優化方案。本文基于共享單車GPS所監測的車輛數據和騎行分布數據，針對共享單車的流動性與及時性，運用相關統計知識，對單車在不同區域和不同時間段的時空分布現狀和實際用戶需求進行合理估計，并對以上兩組數據進行對比分析。從而為單車的合理投放、調度和運營管理提供理論基礎，實現用戶與企業互利共贏的局面。

2.實證分析

2.1 數據來源及數據預處理

很多共享單車均有GPS定位系統，能實現動態化地監視車輛數據、騎行分布數據。由此，我們找到了某地區的10個區域中1074輛單車在24小時內的使用情況的數據及該地區在該天的用戶需求的數據。在此基礎上研究共享單車的容量及調配問題。

借助MATLAB軟件對10個區域中1074輛單車在24小時內的使用情況的數據進行處理，以2小時為一個時間段將24個小時劃分為12段，得到各區域在各時段的單車使用次數見表1（在0點到6點這三個時間段各區域均無單車使用）。接下來對有單車使用的這9個時間段進行分析。

2.2 模型建立

為了對比真實現狀與用戶需求兩種情況下各區域在各時段的共享單車使用狀況，我們分別建立周轉率模型、需求模型與轉換模型。

2.2.1周轉率模型

周轉率是指系統達到穩定狀態后，某一物質在單位時間內所流出的量或流入的量占總量的分數值。將這一概念運用到共享單車的問題上，模型形式如下：

式中，[Rt]表示系統時間內共享單車的使用次數，[B0]表示初始時刻自行車數量。

2.2.2需求模型

需求模型用來求解各區域在各時間段的單車需求次數，在已知各區域的單車總需求次數[Mi]（i代表區域1到10），各區域共享單車的實際使用總次數[Ni]（i代表區域1到10）及各區域在第j（j代表時間段1到9）時間段的共享單車實際使用次數后，可求解各區域在各時間段的單車需求次數[Mij]（i代表10個區域，j代表9個時間段），模型形式如下：

2.2.3轉換模型

轉換模型結合周轉率將共享單車的使用次數轉換為使用車輛數的模型，模型形式如下：

2.3 現狀分析

對10個區域中1074輛單車在9個時間段內的單車實際使用情況的數據利用公式（3）計算[Lij]，即單車各區域各時間段的實際使用輛數。各區域各時間段的共享單車輛數圖見圖1。

由圖1可以看出，各區實際使用單車數量在一天中處于先上升后下降的趨勢，一天中在6點到12點這個時間段使用數量基本處于上升狀態，而14點后各區單車使用量均處于下降趨勢。

為了研究供需之間的關系，接下來對單車的需求量進行計算。

2.4 需求分析

根據共享單車全天候供需監測數據，結合公式（3），分別計算出不同區域9個時間段內的單車使用量。使用量與使用周轉率的比值即為實際所需的單車數量。利用EXCEL軟件繪制詳細的時空分布圖，如圖2所示。

由圖2可以看出，在一天內用戶對共享單車需求的變化趨勢與實際投放量基本一致，從6點起至12點，單車的需求量不斷升高，在中午的時間段內達到頂峰。此后直到0點，一直呈下降的趨勢。夜間基本無使用情況。

2.5用戶需求與實際投放的差異

為了進一步研究供需之間的關系，對單車的實際投放量和需求量之間的差值進行計算。

從圖3可以看出，各區域的供需差值各不相等，區域3、5和8的差值為負，表示該區域實際投放量大于其需求量，應做出相應調節。而剩下7個區域的實際需求量均大于投放量，應著重投放。考慮到應節約空間與資源，可以將區域3、5和8的單車進行合理調度，分配到附近需求量高的區域，提高其使用率，盡量減少共享單車的投放。

三、總結

本文通過對共享單車GPS實時監測數據的分析，利用統計圖表直觀的展現出共享單車在一天內不同時段和不同區域的使用情況。目前共享單車的投放量已能夠滿足用戶需求，但用戶反映的供不應求和交通樞紐處單車的擁堵狀況仍層出不窮。這兩種相反的情況，究其根本，是由于單車的調度方式不合理，運轉效率低下，從而導致了無法滿足用戶需求、擁堵等問題。對此，企業應充分利用互聯網移動智能技術，提高單車的調度水平和周轉率。在夜間使用率較低的時間段內進行及時的調度，合理分配單車過飽和區域和目前仍未滿足需求區域的單車數量。從而降低車輛投放的成本，提高單車運營的利潤；緩解集中停放車輛導致的交通擁堵；提高用戶體驗度，實現企業、社會、消費者之間的互利共贏局面。

參考文獻：

[1]陶永虎，陳輝浩，楊壯.基于時空分析的共享單車調度模型[J].中國戰略新興產業，2017（36）：23.

[2]柳志坤.基于MATLAB分析的共享單車調度規劃研究[J].中國戰略新興產業，2017（24）：49.

作者簡介：

楊鳳儀，女，漢族，西安理工大學應用統計學專業在讀。