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考慮再平衡的共享單車擴(kuò)建站點(diǎn)選址規(guī)劃研究

2021-04-25 05:23:22王文正
現(xiàn)代計算機(jī) 2021年6期
關(guān)鍵詞:區(qū)域方法

王文正

(安徽工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,馬鞍山243000)

0 引言

共享單車的推出為社會和用戶帶了諸多好處:緩解了城市交通擁堵和污染問題,解決了地鐵和公共交通存在的“最后一公里”問題[1],完善了城市交通體系。但其在火爆的同時也催生了大量的問題,如在不同時段,不同位置的站點(diǎn)是否有足夠的空停車樁或單車供用戶使用,站點(diǎn)的規(guī)模大小、分布密度是否合理等。共享單車站點(diǎn)選址規(guī)劃問題一直是共享單車系統(tǒng)研究的重點(diǎn)之一,目前國內(nèi)外的研究方法主要分為定性和定量兩類。定性方法從城市功能分區(qū)及配套設(shè)施建設(shè)角度來規(guī)劃站點(diǎn)位置[2-3],一般建議將站點(diǎn)布局在居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、交通站、游樂區(qū)和校園等附近,進(jìn)一步的定性研究是根據(jù)某些評估標(biāo)準(zhǔn)對候選站點(diǎn)進(jìn)行評分來獲取規(guī)劃位置[4-5]。定量方法大多參考設(shè)施選址模型,即決策變量一般使用候選點(diǎn)位置、站點(diǎn)的單車數(shù)或站點(diǎn)容量來表示[6-8]。

本文在原有共享單車系統(tǒng)的基礎(chǔ)上加入再平衡來研究擴(kuò)建站點(diǎn)選址規(guī)劃問題,確定更加合理的擴(kuò)建站點(diǎn)位置及設(shè)施配置,彌補(bǔ)選址規(guī)劃中的布局不合理及調(diào)度困難問題,提高共享單車系統(tǒng)的工作效率和用戶滿意度。

1 問題描述和模型

1.1 問題描述

站點(diǎn)選址規(guī)劃的主要研究內(nèi)容包括:確定站點(diǎn)建設(shè)的數(shù)量;確定站點(diǎn)建設(shè)的位置;確定各站點(diǎn)單車數(shù)量和容量(停車樁數(shù)量)。再平衡是指在共享單車的運(yùn)營過程中,對處于空載或滿載的站點(diǎn)進(jìn)行共享單車的調(diào)入或調(diào)出操作,解決用戶“到達(dá)站點(diǎn)無法借車或還車”的問題。

在擴(kuò)建站點(diǎn)選址規(guī)劃中考慮再平衡因素,可以有效滿足用戶借還車需求,提高用戶滿意度,緩解因站點(diǎn)分布不合理而導(dǎo)致的再平衡路線選擇困難問題,減輕再平衡系統(tǒng)的壓力并提高共享單車系統(tǒng)的工作效率。本文研究的問題可描述為:在一個現(xiàn)有共享單車系統(tǒng)的研究區(qū)域,給定一組新站點(diǎn)的候選點(diǎn),在滿足用戶借還車需求的約束下,確定在哪些候選點(diǎn)建設(shè)新站點(diǎn)及站點(diǎn)的容量規(guī)模,并給定站點(diǎn)間的再平衡方案,以達(dá)到最小化再平衡量的目的。

1.2 數(shù)學(xué)模型

本文做出以下假設(shè):

(1)以一天為一個基本時間段,每個時段結(jié)束(24時)實(shí)施再平衡;

(2)以區(qū)域?yàn)閱挝蛔鳛閿U(kuò)建站點(diǎn)候選點(diǎn),新站點(diǎn)只規(guī)劃到在哪些區(qū)域構(gòu)建,而不具體到區(qū)域中的位置;

(3)每個區(qū)域的用戶借還車需求量是已知的。

數(shù)學(xué)符號如下所示:

集合

Z:區(qū)域集合,Z={1,2,…,n};

T:時段集合,T={1,2,…,m}。

基本參數(shù)

i,j:區(qū)域索引,i,j∈Z;

t:時段索引,t∈T;

ci:區(qū)域i 的原有站點(diǎn)總?cè)萘浚?/p>

fit:區(qū)域i 在t 時段的借車需求量;

git:區(qū)域i 在t 時段的還車需求量;

dmin:站點(diǎn)的容量下限;

dmax:站點(diǎn)的容量上限。

決策變量

xi:如果選擇在區(qū)域i 建造新站點(diǎn)則為1,否則為0;

di:建在區(qū)域o 的新站點(diǎn)容量;

bit:區(qū)域i 在時段t 開始時刻的單車數(shù)量;

rijt:在t 時段結(jié)束時從區(qū)域i 向區(qū)域j 進(jìn)行再平衡的單車數(shù)量。

模型如下所示:

目標(biāo)函數(shù)(1)為最小化共享單車系統(tǒng)的再平衡總量。約束(2)定義了在時段t 初始時刻區(qū)域i 的單車數(shù)量要在區(qū)域總?cè)萘恐畠?nèi)。約束(3)定義了在時段t 初始時刻區(qū)域i 的單車數(shù)量。它是時段t-1 初始時刻的單車數(shù)量加上時段t-1 期間的需求量(在區(qū)域i 的還車量與借車量之差)加上時段t-1 期間的再平衡數(shù)量。約束(4)定義了新站點(diǎn)的容量要在一定范圍內(nèi)。約束(5)定義了時段t 區(qū)域i 必須有足夠的單車以滿足借車需求。約束(6)定義了在時段t 區(qū)域i 必須有足夠的空樁以滿足還車需求。約束(7)定義了在時段t 區(qū)域i 向其他區(qū)域進(jìn)行再平衡調(diào)動的單車數(shù)量要小于或等于區(qū)域i存在的單車數(shù)量。約束(8)定義了在時段t 其他區(qū)域向區(qū)域i 進(jìn)行再平衡調(diào)動的單車數(shù)量要小于或等于區(qū)域i存在的空樁數(shù)量。約束(9)和(10)是對決策變量的約束。

2 算法設(shè)計

2.1 確定擴(kuò)建站點(diǎn)位置的遺傳算法

本文通過改進(jìn)遺傳算法的進(jìn)化策略來確定新站點(diǎn)的位置,在算法中設(shè)計了適用于擴(kuò)建站點(diǎn)選址的交叉策略和變異策略,以防止不可行解的產(chǎn)生,從而保證了擴(kuò)建站點(diǎn)數(shù)量的不變性。

(1)編碼。染色體上的每個基因代表一個區(qū)域。如果基因值為1,則將在該區(qū)域中擴(kuò)建新站點(diǎn),如果基因值為0,則不會在該區(qū)域建造站點(diǎn)。圖1 為具有六個區(qū)域的染色體結(jié)構(gòu)示例,其中將會在第1、3、4 和6 區(qū)域擴(kuò)建新站點(diǎn)。

圖1 擁有6個區(qū)域的染色體結(jié)構(gòu)示例

(2)初始種群生成。初始化是遺傳算法的第一步,在初始化期間將生成第一代種群。在生成第一代種群中的染色體時,需要預(yù)先確定一個值N,即在整個城市需要擴(kuò)建的新站點(diǎn)數(shù)量,然后從一條染色體的所有基因中隨機(jī)選擇N 個基因賦值為1,其余為0。按此方法生成M 條染色體后結(jié)束初始化。

(3)適應(yīng)度函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)為再平衡總數(shù)量最小,目標(biāo)函數(shù)f(x)越小的染色體被“選擇”的概率越大,因此選擇目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。

(4)進(jìn)化策略。

選擇過程采用輪盤賭方法。

交叉過程是產(chǎn)生新個體的主要方式。由于每條染色體中有N 個值為1 的基因,因此大多數(shù)傳統(tǒng)的交叉策略都會產(chǎn)生非法染色體,為了保持?jǐn)U建站點(diǎn)總數(shù)量不變,本節(jié)設(shè)計了一個交叉策略,該策略的步驟為:先隨機(jī)選擇兩個染色體;然后根據(jù)交叉比例概率在兩條染色體中找到一定數(shù)量對應(yīng)位置數(shù)值不同的基因位,并在兩條染色體之間交換對應(yīng)基因位的數(shù)值。

變異策略主要有兩個目的:一是使遺傳算法具有局部隨機(jī)搜索能力,二是使遺傳算法保持種群的多樣性以防止早熟收斂。為了在每條染色體上保留N 個值為1 的基因,本節(jié)設(shè)計了一個變異策略:在染色體中隨機(jī)找到一個值為0 的基因和一個值為1 的基因,然后互相交換。交叉及變異策略的過程如圖2 所示。

圖2 交叉及交叉策略過程

2.2 擴(kuò)建站點(diǎn)容量設(shè)置方法

擴(kuò)建站點(diǎn)容量設(shè)置方法是將區(qū)域中所有原有站點(diǎn)的平均容量作為新站點(diǎn)的容量,其原因是因?yàn)橥粎^(qū)域功能屬性和面向的用戶群體大致相同。例如,在人口流量較大的商業(yè)區(qū),原有站點(diǎn)的容量通常很高,因此在建新站點(diǎn)時也往往要設(shè)置較高的容量。擴(kuò)建站點(diǎn)容量設(shè)置方法如公式(12)所示,其中,di是在區(qū)域i 擴(kuò)建站點(diǎn)的容量,ci為區(qū)域i 原有站點(diǎn)的容量總和,crad(Si)是區(qū)域i 包含原有站點(diǎn)的數(shù)量。

2.3 初始單車數(shù)量設(shè)置方法

區(qū)域在初始時刻的單車數(shù)量將根據(jù)用戶借還需求的比例來設(shè)置,例如一個區(qū)域的借車需求量與還車需求量為3:1,該區(qū)域的總?cè)萘繛?0,那么初始時刻的單車數(shù)量設(shè)置為15(20÷4×3)輛。該方法如公式(13)所示,其中,bi是區(qū)域i 在初始時刻的單車數(shù)量,di+ci為區(qū)域i 的容量總和,fi為區(qū)域i 的借車需求量,gi為區(qū)域i的還車需求量。

2.4 再平衡方法

再平衡方法采用問題站點(diǎn)優(yōu)先再平衡原則,問題站點(diǎn)是指當(dāng)前單車或空停車樁數(shù)量無法滿足下一時段用戶需求的站點(diǎn)。當(dāng)一個時段結(jié)束時,優(yōu)先在問題站點(diǎn)(需要調(diào)出單車和調(diào)入單車的站點(diǎn))之間進(jìn)行再平衡,然后再從問題站點(diǎn)和非問題站點(diǎn)之間進(jìn)行再平衡。如圖3 為不同再平衡方法的對比,站點(diǎn)1(S1)為需要調(diào)出5 輛單車才能滿足下一時段用戶需求的問題站點(diǎn),站點(diǎn)4(S4)為調(diào)入10 輛單車的問題站點(diǎn)。采用問題站點(diǎn)優(yōu)先再平衡的方法只需搬運(yùn)總共10 輛單車即可完成再平衡,比就近再平衡方法少了5 輛。

圖3 不同再平衡方法對比

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文使用Python 3.6 進(jìn)行編程,所有實(shí)驗(yàn)均在配置為Intel Core i7-7700HQ CPU @2.80 GHz、8GB 內(nèi)存、Windows10 64 位操作系統(tǒng)的迅龍筆記本電腦上進(jìn)行。數(shù)據(jù)使用來自紐約花旗單車2019 年3 月1 日-3 月7日的用戶出行數(shù)據(jù)。區(qū)域設(shè)置方法按照人口普查區(qū)劃分,將每一個人口普查小塊看作一個區(qū)域。

表1 為擴(kuò)建不同數(shù)量新站點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,其中場景1 是不擴(kuò)建新站點(diǎn)的實(shí)驗(yàn),場景2-5 分別為擴(kuò)建30、50、80 和120 個新站點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖4 中的a-d 分別為場景2-5 的擴(kuò)建站點(diǎn)區(qū)域圖,每個擴(kuò)建區(qū)域上的數(shù)字為擴(kuò)建站點(diǎn)的容量。

表1 擴(kuò)建不同新站點(diǎn)數(shù)量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

場景1 作為對照組不擴(kuò)建任何站點(diǎn),原有系統(tǒng)總共有12442 輛單車,停車樁總數(shù)量為25258 個,在3 月1 日-7 日的再平衡總量為566 輛。

場景2 為在所有區(qū)域中選擇區(qū)域擴(kuò)建30 個新站點(diǎn),通過所提方法計算完成后的最優(yōu)再平衡總量為456輛,即在擴(kuò)建30 個新站點(diǎn)的情況下,相比于場景1,場景2 的共享單車系統(tǒng)在3 月1 日-3 與7 日的再平衡總量降低了110 輛,擴(kuò)建的30 個新站點(diǎn)中投放了800 輛單車,設(shè)置了976 個停車樁。

場景3 為在所有區(qū)域中選擇區(qū)域擴(kuò)建50 個新站點(diǎn),最優(yōu)再平衡總量為404 輛,較場景1 降低了162輛,擴(kuò)建的50 個新站點(diǎn)中投放了1112 輛單車,設(shè)置了1641 個停車樁。場景4 為在所有區(qū)域中選擇區(qū)域擴(kuò)建80 個新站點(diǎn),最優(yōu)再平衡總量為335 輛,較場景1 降低了231 輛,擴(kuò)建的80 個新站點(diǎn)中投放了1534 輛單車,設(shè)置了2495 個停車樁。場景5 為在所有區(qū)域中選擇區(qū)域擴(kuò)建120 個新站點(diǎn),最優(yōu)再平衡總量為289 輛,較場景1 降低了277 輛,擴(kuò)建的120 個新站點(diǎn)中投放了2264 輛單車,設(shè)置了3879 個停車樁。

從結(jié)果中可以看出,通過考慮再平衡擴(kuò)建新站點(diǎn)可以有效地降低單車運(yùn)營中的再平衡數(shù)量,滿足更多用戶的借還車需求。當(dāng)運(yùn)營商指定下一步要擴(kuò)建的站點(diǎn)數(shù)量時,所提方法可以快速地找出在哪些區(qū)域構(gòu)建新站點(diǎn)更加合理,并給出新站點(diǎn)的配置參數(shù)。

圖4 場景2-5的擴(kuò)建站點(diǎn)區(qū)域圖

4 結(jié)語

本文針對共享單車擴(kuò)建站點(diǎn)選址規(guī)劃問題,建立了一個以最小化再平衡量為目標(biāo)的優(yōu)化模型,并使用優(yōu)化算法確定擴(kuò)建新站點(diǎn)的位置,然后提出了確定單車數(shù)量和站點(diǎn)容量的方法,最后通過實(shí)驗(yàn)證明所提方法可以有效地找出在哪些區(qū)域構(gòu)建新站點(diǎn)更加合理,并給出新站點(diǎn)的配置規(guī)模。但是該方法只確定在哪些區(qū)域構(gòu)建新站點(diǎn),而沒有具體到區(qū)域中的哪個位置,下一步將會根據(jù)每個區(qū)域的原有站點(diǎn)的分布,人口流動性及建筑設(shè)施屬性相關(guān)聯(lián),給出新站點(diǎn)在區(qū)域中的具體建設(shè)位置。

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