共享单车投放点选址模型研究

发布时间：2020-10-09 17:59

　　共享单车因其方便、快捷的优势成为城市交通体系的重要组成部分。但是,共享单车在我国仍然属于新兴产物,研究共享单车选址的学者相对较少,从而构建有效合理的共享单车投放点选址模型对共享单车企业发展具有较强的现实和理论意义。根据用户骑行需求特征,基于确定性用户骑行需求构建共享单车系统成本优化中值选址模型,求解包含投放点的固定成本、投放点的管理成本、单车的购买成本、单车可变成本、用户的步行成本的总成本极小值,确定各投放点单车投放量、投放点区位以及投放点满足哪些用户骑行需求点。考虑骑行需求数量在时间、空间上均具有不均衡性,求解总成本极小值,进而引入鲁棒性,构建基于用户骑行需求不确定的共享单车系统成本优化中值选址模型,仍以各投放点单车投放量、投放点区位以及骑行需求如何分配为决策变量。运用java软件随机产生20个用户骑行需求点和8个备选投放点,利用Lingo优化软件分别对基于需求确定与需求不确定的共享单车系统成本优化选址模型进行求解。通过调节鲁棒水平、服务水平与相关系数,得出以下结论:(1)鲁棒水平对共享单车投放点选址有显著影响。鲁棒水平越大,共享单车的投放点越多,总的投放数量和规模变大,系统的总成本就越大;鲁棒水平越小,共享单车的投放点越少,总的投放数量和规模变小,系统的总成本就越小。(2)服务水平对共享单车投放点选址的总成本有显著影响,且在不同范围内作用效果不同。在投放点的服务水平Se较低时,成本的增加幅度控制在20%以内,随着投放点的服务水平Se到达一定值时,系统的成本呈指数上升趋势。(3)共享单车投放点选址的总成本对用户骑行需求的不确定性有很强的敏感性。伴随着用户骑行需求的不确定性的增大,系统的总成本也不断增加,并且伴随着投放点的服务水平Se的不断增长,敏感性逐渐增强。(4)共享单车投放点选址的总成本对其成本的各个组成部分的敏感性各不相同。系统的总成本对投放点的固定成本、投放点的管理成本和用户步行成本敏感性不高;对单车购买成本和单车可变成本敏感性高,并且这种敏感性随着鲁棒水平的增强而变大。
【学位单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F572;F724.6;U491.225
【部分图文】：

结数,算例分析,论文,单车

论文结数值算例分析

分布情况,单车,成员,消费者

图 2-1 共享单车网络成员（1）信息技术服务系统信息技术服务系统的构成要素可分为两大类：后台辅助技术和前端移动运用主要包含三个方面：一是，定位客户以及与其临近区域的共享单车，为客供最优的选择，同时可以实时监控单车的分布情况和使用状况，为企业在高度方案提供依据，还可以根据哪些车辆长时间未被使用的大量数据推测车辆为运维公司提供位置，节约人力观测所用的时间和成本，提高运维企业的效似支付宝、微信等支付方式在移动端的成熟，促使顾客使用单车的接受速度、简单、易操作，在完成出行目的后，用户可以选择自己喜爱的支付方式迅；三是，物联网技术的兴起促使共享单车也获得了连接网络的能力，这对共共享模式的创造起到了至关重要的作用，单车、用户、运营商可以通过手机。

特征图,聚集点,休息日

图 4-5 上班日与休息日的时刻完单数对比计算上班日与休息日的骑行量平均值，对比分析在两者的骑行时段特征图 4-5 所示。在上班日与休息日，共享单车骑行量上升和下降的走势并，只是骑行总量不同而已，因此单车的骑行时段变化不受是否是上班日的峰的骑行完单总量明显高于早高峰，凌晨时段显著低于白天时段，表时段拥有波动性。空间布局0500001000001500000_oeders1_oeders2_oeders3_oeders4_oeders5_oeders6_oeders7_oeders8_oeders9_oeders10_oeders11_oeerds12_oeders13_oeders14_oeders15_oeerds16_oeders17_oeders18_oeders19_oeerds20_oeders21_oeders22_oeders23_oeerds辆上班日休息日

【参考文献】