【摘 要】
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近年来,共享单车发展迅猛,其作为一种“绿色、健康”的出行方式,备受人们青睐,成为解决城市交通“最后一公里”的有效方式,遍布大街.小巷。但是在实际运营过程仍存在很多问题,其中共享单车回收难问题尤为突出,对于不少企业而言在这一方面疏于管理或力不从心,造成了用户在用车时可用车辆少甚至无可用车辆,严重影响着用户体验。同时,未及时的回收损坏单车随着时间推移大部分会变为报废车辆,堆积在路边,这也是很多城市出现
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近年来,共享单车发展迅猛,其作为一种“绿色、健康”的出行方式,备受人们青睐,成为解决城市交通“最后一公里”的有效方式,遍布大街.小巷。但是在实际运营过程仍存在很多问题,其中共享单车回收难问题尤为突出,对于不少企业而言在这一方面疏于管理或力不从心,造成了用户在用车时可用车辆少甚至无可用车辆,严重影响着用户体验。同时,未及时的回收损坏单车随着时间推移大部分会变为报废车辆,堆积在路边,这也是很多城市出现“共享单车坟场”的主要原因。合理回收损坏共享单车于企业、个人和社会而言都有着重要意义,因此本文围绕共享单车损坏车辆的回收问题展开研究,提供了考虑决策者风险偏好和随机需求的有效解决方案。本文结合2017年北京市摩拜单车300多万条实际运营数据,分析了共享单车的空间特征。聚焦于损坏共享单车回收的三大特点:共享单车停放具有无桩约束的特性、共享单车损坏车辆回收需及时、共享单车损坏车辆回收需求具有随机性,构建了两阶段的共享单车损坏车辆回收网络:一级网络即虚拟回收点聚类网络;二级网络即虚拟回收点-回收中心线路网络。基于空间特征分析,本文以海淀区4km×4km区域为例通过对实际运营数据进行K-means聚类得到25个虚拟回收点,该方式相比起坏车数据聚类稳定性更高,也更加符合用户实际使用情况。本文将共享单车损坏车辆回收实际问题抽象为随机需求车辆路径问题,并建立了考虑随机需求下损坏车辆回收路径优化模型。目标函数为总成本最小,包括三部分:车辆启用成本、车辆路径成本、搬运成本。主要考虑车辆载容和行驶距离两大约束,其中车辆载容约束涉及随机变量,本文引入反应决策者风险偏好的参数α,构造随机容量机会约束。为求解随机需求车辆路径问题,本文设计了变邻域混合遗传算法。构建了包括路径内和路径间在内的5种不同的邻域结构对最优解进行变邻域搜索,提高遗传算法局部搜索能力。最终采用实际运营数据作为算例进行验证,得到某一决策者风险偏好下的先验序列路径方案。算法运行多次,其收敛性及稳定性表现较好,表明了算法的有效性。同时,通过数据实验分析了不同决策者风险偏好值对预计成本及实际成本的影响。
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