研究一种城市共享单车资源应急调度方法对满足城市居民交通出行需求,有效提升共享单车站点服务水平具有重要意义。针对遗传算法存在全局搜索能力和搜索效率较差,且收敛速度较慢的问题,融入模拟退火机制,提出一种基于遗传模拟退火算法的应急调度方法,为了将现实中的城市共享单车资源应急调度问题抽象为数学模型进行了一系列假设;确定用户对共享单车资源订货量和应急调度路径,使得应急调度费用以及所有租赁服务站点的成本之和最小为目标,建立库存-路径模型;通过对库存和路径两者的整合与优化,将库存量与运输路径统一转化为成本问题;将城市共享单车资源应急调度原始目标值转换为适应度函数值;分别采用轮盘赌机制和单点交叉和均匀变异算子对适应度函数值进行选择、交叉和变异操作;融入模拟退火机制对种群进行优化调整,增强了遗传算法的全局搜索能力和搜索效率。仿真算例结果证明,所提方法具有良好的收敛性,获得的最优解能够满足应急调度运输成本最低。