基于逆向物流的故障共享单车回收问题研究

发布时间：2020-07-13 00:23

【摘要】：随着社会经济的快速发展,机动车已经成为人们日常出行的主要选择,而由此带来的交通拥堵、环境污染问题也日益严重,这时,共享单车因其快捷方便、绿色环保的特点在解决城市“最后一公里”问题上备受青睐。然而,在共享单车的发展过程中,一些问题也逐渐显现,当下最为突出的就是由于故障单车数量日益增多带来的“无车可用”及一些环境问题和共享单车行业未来的发展问题。论其主要原因是由于未对故障单车的回收进行科学合理的规划,因此本文对共享单车回收问题进行深入研究。本文首先结合《中国共享单车行业市场前瞻与投资规划分析报告》及其他共享单车相关数据分析了我国共享单车的使用现状、故障问题的主要原因及故障单车回收方面存在的主要问题。根据共享单车调度系统的物流特性,建立共享单车回收系统,在对回收系统组成和工作过程详细分析的基础上,使用K-means聚类算法来确定回收系统中的初始收集点,并对共享单车用户的使用满意度加以量化。然后,综合考虑最短回收路径和最大顾客满意度为目的,建立由故障共享单车的搬运成本、运输成本、回收车辆启用成本及顾客满意度损失成本构成的共享单车回收模型;通过对求解路径模型的启发式算法对比分析,最终设计混合遗传算法即将遗传算法和模拟退火算法相结合的方法对模型进行求解。最后,对收集到的西安市雁塔区部分区域的110个故障单车点的回收路径的求解,对模型和算法的可行性和有效性进行验证。进而通过对全文的总结分析,对共享单车的合理回收提出相应的建议。研究结果表明:在运用K-means聚类算法确定回收系统初始收集点时,分别对聚点数为13、14、15的故障点中心最大距离、聚类中心距离及F检验值进行对比分析,结果表明将聚点数设为14时最为合理。在回收路径优化问题中,计算结果表明加入回收车辆启用成本的路径优化问题不一定是绝对意义上的最短路径问题,而是综合成本最优;另外,对比只用遗传算法求解回收模型,本文设计的混合遗传算法的计算结果更低且更稳定。这也证实了本文所建回收方案对共享单车回收系统化、降低共享单车回收成本具有一定优势。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F724.6;F572;F252
【图文】：

主要共享单车类型共享单车势如破竹的发展，也引发了一些城市发展中的问题

共享单车系统构成

共享单车调度过程

【参考文献】

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本文编号：2752693