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00899共享单车地分配与调度
共享单车的分配与调度
摘要
共享经济给人们的工作和生活带来了极大的便利，共享单车在我国发展迅速，但在许多城市中共享单车的资源配置存在一定的不合理性。
本文对共享单车行业现状，搜集相关数据，给出了一下建议。
针对问题一，我们根据人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中，考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求，合理地计算出基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中，建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的估算共享单车需求量。
针对问题二，根据统计学用柱状图或者折线图来统计一下每天、每周、每月、每年的用车情况；然后，用箱形图来统计一下一天中、一周中、一个月甚至一年中某个时间段的用车情况；再用方差和标准差求一下每天、每周、每月、每年的数据离散程度。
最后，可以求一下平均值，根据上面这些数据去决定投放量
针对问题三，我们从计算两点的最短路径入手，将最短路径计算出后考虑将早中晚三个时间段内的高峰期取平均值后再最初计算。
我们建立反比例函数关系式;,再根据归一化条件求得概率系数K,算出每个点以需求量。
针对问题四，缓解共享单车与城市管理的一些矛盾，是值得思考的。
这种乘着互联网快车产生的新模式、新业态，亟需更加开放、包容的治理思维。
一方面要确保企业的正当利益，推动产业持续健康发展，另一方面需要持续在城市治理上攻坚突破，进一步提高城市发展质量。
只有做到上述两方面，才能实现共享单车与城市管理的共赢。
本文针对当今城市普遍存在的共享单车布置问题，通过市场饱和度测算得出不同时空共享单车的需求量，用统计学原理结合实际数据决定不同地区的投放量，然后通过ArcGIS系统，确定分布趋势和停靠密度得出调度方案，给出了量化分析后的相关政策性建议，在实际的运用中具有一定的价值。
关键词：
共享单车、市场饱和度测算、统计学、反比例函数
1.问题重述
一、引言
1.背景知识
2016年下半年以来，国内共享单车一路高歌猛进，小黄车、小橙车等各
类共享单车如雨后春笋般出现在各大城市的街头巷尾。
共享单车响应了时下绿色出行、慢生活的号召，以时髦的外观和无固定停车点迅速吸引了用户的眼球，丰富了市民的出行方式，给最后一公里出行问题带来便利。
与此同时，共享单车数量的迅速扩张、车辆的无序停放给城市管理带来了挑战和难题。
2.问题产生
（一）共享单车游离在城市管理办法之外。
（二）车辆乱停乱放，影响市容环境。
（三）存在交通安全隐患。
3.研究意义
对共享单车行业现状多角度的分析，并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法，为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据，在实际应用中有较大的参考价值。
2．要解决的具体问题
（1）建立合理的指标，分析不同时空共享单车资源的需求量。
（2）给出不同地区共享单车的分配方法，使得共享单车的数量能够趋于合理性。
（3）依据以上问题的研究成果，尝试建立适当的数学模型，设计出共享单车的调度方案。
（4）如果你是某家共享单车公司的主要负责人，请你设计出一套合理的经营方案，并论证其合理性。
2、模型假设
1.忽略天气、节假日等原因使得地区的自行车需求量与共享单车供应量发生重大改变的情况。
2.假设20岁以下和60岁以上的人群暂时没有单车需求。
3.假设每座地铁站的单车需求量是相同的。
4.忽略除“硬件”、“软件”、“布局”之外其他因素对共享单车核心竞争力评价的影响。
5.假设出行者均以出行成本最小的原则来选择出行方式。
3.模型符号说明
P
共享单车需求量
𝑃𝑖
不同类别人口数量
∗
单车市场渗透率
i𝑖
不同城市区域面积
𝜌
单车投放密度
𝛶
比例系数
D
地铁站数量
G
公交车站数量
𝜆
修正比例
��
地铁站每站单车需求量
��
据通勤市场计算的单车量
��
公交站每站单车需求量
�
模糊评价指标
�
模糊评价因素集
�
模糊评价评语集
�
评判向量
�
综合竞争力指标
𝑏𝑖
不同评价类别综合指数
x（0）
i
用户量原始序列
x
（1）
i
用户量预测数据
t
单车骑行时间
Z
单车骑行费用
f
出行频率
S
骑行距离
V
骑行速度
n
用户好友数量
4.模型建立与求解
4.1问题一的模型建立与求解
4.1.1共享单车的市场分析
共享单车的出现极大的方便了人们的出行，有效地解决了最后1公里的问题。
2017年4月12日《2017年共享单车与城市发展白皮书》发布（以下简称《白皮书》）1，这是全国首部全面展现共享单车通过交通创新模式，促进城市健康发展的研究报告。
研究发现，创新型的智能共享单车在进入城市不到一年的时间里，成为小汽车、公交、地铁外的第四大出行方式，小汽车的出行次数减少了55%，黑摩的的出行次数减少了53%，实现了“自行车王国”的人性化复兴。
智能共享单车代表着和谐的生活方式，代表着“互联网+”与实体经济的完美结合，不仅带回了自行车川流不息的生活气息，还促进市民积极参与城市共建，推动了城市文明、低碳、智慧、健康的发展。
共享单车在方便人们出行的同时，也因不合理停放也给城市公共空间的管理带来了极大的困难，大量的单车不仅挤满了街道两旁的人行横道，甚至占据了机动车道，严重影响了社会公共秩序。
因此，合理的分析共享单车的市场需求和城市承载量的关系，对于城市的管理和运营公司有效投放单车都具有重要意义。
由于各个城市的经济发展、人口、建成区面积以及地形等因素的影响，共享单车的发展也不均衡，在此，我们仅选择上海市为例进行分析。
市场需求受影响因素较多，因此采用多角度综合分析，从单车数量与城市人口、建成区面积以及公共交通三方面计算单车需求量。
图4-1单车需求量分析视角
4.1.2基于人口数量的计算模型
建立最简单的计算模型如下：
Mp=P×L（4-1）
如果以2.5%的渗透率来计算，上海市的单车需求量为60万辆，但是这样选择的渗透率不一定合理，不同年龄段人的需求也不一样。
为此，我们考虑人口年龄以及受教育程度，建立计算模型为：
Mp=（Pm×Lm+Pw×LW）×0.5+（PZ×LZ+Pg×Lg）×0.5（4-2）
其中，Mp是单车数量，Pm是20~25岁男性人口的数量，Lm是20~59岁男性人口对共享单车的需求比例，P是20~59岁女性人口的数量，L是20~59岁性人口对共享单车的需求比例，Pz是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口数量，Lz是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口对共享单车的需求比例，Pg是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口数量，Lg是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口对共享单车的需求比例。
男性女性
人口数/万人
0~910~1920~2930~3940~4950~5960~6970以上
图4-2上海市第六次普查人口的性别年龄
如图4-2是上海市第六次普查人口的性别年龄构成2，从图中我们可以计算出，20~59岁的男性人口数量为856.22万，20~59岁的女性人口数量为788.33万，根据《白皮书》，男性骑行的数量要明显高于女性，我们设置男性的需求比例为8%，女性的需求比例为4%，大体符合目前的市场调研数据。
图4-3是上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成，从图中可以计算得出，20~59岁受教育程度在大学专科及以上的人口数量为437.54万，20~59岁受教育程度在高中及以下的人口数量为1207.01万，对于受教育程度不同的人群，单车的需求比例也是不同的，参考《白皮书》数据，受教育程度较高的人群对于单车的需求比例更高，我们设置20~59岁受教育程度在大学专科及以上的人群的单车需求比例为8%，20~59岁受教育程度在高中及以下的人群的单车需求比例为4%，基本符合目前的市场数据分析。
6-9岁
70岁以上100.00
80.00
10-14岁
未上过学
65-69岁
60.00
40.00
15-19岁
小学
60-64岁
55-59岁
50-54岁
45-49岁
20.00
0.00
40-44岁
20-24岁
25-29岁
30-34岁
35-39岁
初中
高中大学专科大学本科研究生
将上述数据带入模型公式（4-2）计算，考虑到人口数量、性别和受教育程度的影响，得到上海市单车的整体需求量为91.6万。
4.1.3基于城区面积的计算模型
在分析共享打车的市场需求中，基于城市建成区的面积是一项很重要的计算方式。
最简单的模型就是面积乘以单车密度。
Ms=S×ῤ
上海市区域总面积为6340平方公里，其中城区面积1563平方公里，假设单车密度为1000辆每平方公里，则需要单车数量为156.3万辆。
图4-4上海市城市区域图
考虑城区的差异性，单车的密度也将发生变化。
图4-5是上海市某日凌晨所有摩拜单车的位置图。
从图中可以看出在市中心（外滩）共享单车的密度很大，离市中心越远，单车的密度越小，甚至有些地区的单车密度几乎为零。
所以设置简单的计算公式（4-4）是不合理的。
考虑到距离市中心越远，单车的密度越小，
我们设置了一个同心圆的计算模型（图4-6所示），不同的圆环，单车的密度设置不同的值，使计算结果更加准确。
（4-5）
其中，Ms是依据城区面积计算的单车数量，Si是不同区域的面积，ῤi是城
区单车密度，r是比例系数。
图4-5上海市某日凌晨摩拜单车位置图
图4-6同心圆模型
上海市城区面积为1563平方公里，近似为一个半径为22千米的圆，如图4-6所示，共分为四个圆环区域，半径分别为4千米、9千米、15千米和22千
米，如图4-6所示。
单车的密度设置为2000辆每平方公里，比例系数从里到外一次为1、4/9、4/15、4/22。
将所有数据带入公式（4-5）进行计算，得到单车数量为81.9万辆。
4.1.4基于通勤市场的计算模型
公交站和轨道交通站口都是共享单车市场需求最为强劲的地区，基于通勤市场进行计算共享单车的市场需求也是一个合理方法。
如图4-6是摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图，若以地铁站为中心，以1千米为半径画圆，60%以上的单车都位于此区域内。
根据《白皮书》分析数据，高达90%的用户会把共享单车搭配公交和地铁使用。
因此，我们依据通勤市场，建立以下模型。
（4-7）
其中，��是根据通勤市场计算的单车数量，��是每座地铁站需要的单车数量，��是每座公交站需要的单车数量。
考虑到并非所有的单车都中在地铁站和公交站附近区域，在计算中加一个改正比例，这个比例设置为20%。
目前，截止2015年12月，上海市区共有地铁站366座，公交站13941座，考虑到地铁站人流量较大，出站口较多，每座地铁站需要单车数量设置为400辆，每座公交站周围所需单车数量设置为40辆。
图4-7摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图
将以上数据带入公式（4-7）进行计算，得出上海市所需单车数量为84.5万
辆。
（4-8）
以上三种模型计算所得上海市单车需求量分别为91.6万辆、81.9万辆和84.5万辆，根据公式（4-6）取其平均值为86万辆。
M=（Mp+Ms+Md）×1/3=86（4-9）
目前市场上投放的共享单车约50万辆，虽然市场并没有饱和，但是整体需求增长会趋缓，考虑到城市管理等因素，继续增加单车投放量没有太大必要，目前，增强单车的管理能力，提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。
4.2问题二的模型建立与求解
某城区推行免费公共自行车服务，已知地区基本信息如下（如图所示）
目前该地区现有17个网点600辆免费自行车统计车辆数如下表所示
由图上作业法，可以计算出在居民聚集区每平方厘米的密度是2173个人，而非居民集区为563个人由问题二已知如果是建立一百个模型则完全覆盖了这个区域，3600量自行车也完全可以满足需求。
带入求解得至少要有87个网点和2933辆自行车以图上作业法，可知俩个小区至少需要建立15个网点，需要1062量自行车。
4.3问题三的模型建立与求解
设拥有最大负荷为Q的k调度车从指定的节点出发，对集合为G的节点进
行调度。
完成任务后返回原点。
调度需求量和租赁点间的距离已经求得。
整个调度方案可以由下列一组方程和约束条件确定:
（4-4-9）式为目标函数，求出最短距离;
（4-4-10）式确定调度车的数目;
（4-4-11）确定了出发点;
（4-4-12）-（4-4-13）确定了每辆调度车对特定节点只能调度1次，不能重复经过一个节点;
（4-4-14）式保证每次调度时调度车上的数量能够满足任意节点的调度需求量，
同时装载量不能超过调度车的最大载重;
（4-4-15）式确定了某一节点的总需求量就是从该租赁点离开去往其他租赁点的
自行车的数量之和;
（4-4-16）式确定了每一节点的调度量;
（4-4-17）式给出总需求量、分配量、调度量从该节点出发的自行车数目和到达
该节点的自行车的数量之间的关系。
（4-4-18）式保证不同的调度车不能再同一时刻到达同一个租赁点。
根据以上一组方程和约束条件，就可以将调度问题相对完整的描述出来。
这是一个优化问题，在求解过程中由众多的算法可以采用，但是考虑到算法的复杂
性可标称的简洁性，我们采用的算法是启发式算法，这将在模型求解中详细讨论。
4.4问题四的求解
根据上述测得数据以及相关地区实际状况，给出相关政策性建议：
（一）尽快出台共享单车管理标准与规范。
无规矩不成方圆，车辆乱停乱放等问题的产生一部分源于管理没跟上发展而引发阵痛。
加之交通工具的停放涉及对城市公共空间的占用，涉及到公共空间，实则关乎公共利益的分配，应尽快出台管理标准与规范，明确政府、企业和市民的责任和义务，在发展和规范之间寻找平衡点，规范共享单车行业，消除负面影影响，将其融入城市交通发展大局中，与城市公共交通互补促进，调整市民出行结构和提升出行服务质量。
（二）共享管理配套跟进。
共享单车后续的规范还需要各个部门共享管理，如相关部门设置共享单车空间停放指引，明确设置原则，划定禁放区、适宜放置点、建议停放点，从布点均衡性全局考虑在公共交通不便利的地方多投放，以及共享单车与公共交通的无缝对接等等，既满足公众需求，又方便有关部门跟进管理。
在管理办法中可以设定相应管理条款，如城管部门负责规范管理后续停放问题，出现多次乱停乱放不文明停车行为，可对企业的进行约谈或惩戒。
（三）建立合作共赢机制。
政府可以加大基础设施建设，建立城市骑行道、林荫道等慢行系统，鼓励自行车等绿色出，防止共享单车在路权上对公共交通的冲击。
共享单车企业则在进驻之初与政府有关部门接洽，根据政府的停放点指引、相关原则和指导意见，具体落实停靠点，并在用户使用过程中相应告知，并建立征信系统，对共享单车规范使用、停放予以约束。
5.模型评价与改进
5.1模型的缺点
一方面，搜集到的企业数据、行业报告和调研统计数据有限，且本身存在系统误差，在处理数据过程汇总中不可避免产生偶然误差，使得数据的准确性降低。
另一方面新兴市场发展很不成熟，各方面信息缺乏比较严重，加大了整个模型的建立和计算的难度。
5.2模型的改进
对于单车需求量的计算模型，应该依据具体的市场调研数据，添加16~20岁以及60岁以上人群的市场需求。
基于市区面积的计算模型，应该划分更多数量的区域和不同的比例系数。
对于通过通勤市场的计算模型，应该充分研究市场调研数据，对于不同的地铁站乘以不同的比例系数，以计算合理的单车数量。
这样取三种方法的平均值，使计算结果更加准确。
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