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    汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型研究

    2018-07-04 08:34:58謝昳辰胡郁蔥
    交通科學與工程 2018年2期
    關鍵詞:站點規(guī)模調(diào)度

    謝昳辰, 胡郁蔥,2

    (1.華南理工大學 土木與交通學院,廣東 廣州 510641;2.現(xiàn)代城市交通技術江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210000)

    隨著信息化時代進程的不斷加速,互聯(lián)網(wǎng)專車、社區(qū)共享汽車及分時租賃等新型的汽車使用模式應運而生。以共享經(jīng)濟的形式來提升車輛使用效率,在一定程度上緩解了汽車的閑置和低載客率等問題。為了實現(xiàn)分時租賃模式在中國的推廣,使其在實際生活中能夠滿足居民出行需求,僅借鑒國外已有的經(jīng)驗不夠,需要對中國不同城市的不同分時租賃站點布設和投放車輛規(guī)模進行研究,在滿足用戶需求的同時又盡可能地減少閑置車輛的浪費。

    Michael[1]給出了分時租賃的定義和具體分類情況,并對歐洲的分時租賃模式發(fā)展現(xiàn)狀和未來潛力進行了詳細的論述。Maria[2]等人利用時間佩特里網(wǎng),建立電動汽車的分時租賃模式的最佳車輛規(guī)模和充電樁數(shù)量的優(yōu)化模型。Cao[3]等人通過2個階段來確定分時租賃站點車輛數(shù)上、下閾值的模型,實例研究表明:該模型可以得到更好的服務率和更少的移動時間。孫歡歡[4]建立了1個用戶預約分配模型,并在此基礎上,分別增加時間優(yōu)先權(quán)和車輛資源優(yōu)化這2個因素,建立了另外2個用戶預約分配模型。王麗敏[5]使用層次分析法(AHP),建立了一個分時租賃站點選址評價的指標體系。并通過模糊綜合評價法,建立了響應站點選址方案的評價模型。國外已有少量針對汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模的模型,都是傳統(tǒng)的優(yōu)化模型,而中國還停留在對站點選址的研究上。作者通過分析汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模的影響因素,擬提出符合實際需求的站點投放車輛規(guī)模模型。Nourinejad[6]等人在滿足所有用戶需求的前提下,建立了最優(yōu)車輛規(guī)模配置模型;然后,在車輛規(guī)模配置保持不變的基礎上,以分時租賃系統(tǒng)收益最大化為目標函數(shù),建立了分時租賃站點調(diào)度模型,并假設調(diào)度在網(wǎng)上完成。

    國內(nèi)、外有關汽車分時租賃系統(tǒng)建設以及站點位置優(yōu)化的研究已經(jīng)較為成熟,盡管國外已有少量針對汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模的模型,但所涉及到的均為車輛的集中調(diào)度。為此,作者擬提出的分時租賃站點車輛規(guī)模模型,并考慮到各站點之間的實時車輛調(diào)度,以期彌補該研究內(nèi)容上的空白。

    1 汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模的影響因素

    汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模受分時租賃運營模式、分時租賃的調(diào)度及分時租賃用戶需求3個因素的影響。

    1.1 汽車分時租賃的運營模式

    1.1.1 典型汽車分時租賃運營模式的對比

    汽車分時租賃最先在歐洲開始發(fā)展壯大,其運營模式分為2大類:①自由流動模式,最典型的企業(yè)是德國的Car2Go;②基于站點模式,其代表性企業(yè)是法國的Autolib。中國的分時租賃模式起步較晚,最先引入分時租賃模式的是北京、上海及杭州3個城市,分時租賃企業(yè)的代表為易卡、EVCARD及微公交。5種典型分時租賃企業(yè)運營模式的對比見表1。

    表1 典型汽車分時租賃企業(yè)運營模式的對比Table 1 Contrast of business operation modes of typical car sharing companies

    1.2 汽車分時租賃的調(diào)度模式

    1) 基于用戶隨機使用的車輛調(diào)度

    這種車輛調(diào)度完全依靠用戶的使用行為來進行,由于出行需要而導致的部分用戶的異地還車,使車輛調(diào)度被動地完成?;谟脩綦S機使用的車輛調(diào)度過于依賴于用戶,且具有很大的隨機偶然性,一旦用戶的使用需求趨于穩(wěn)定后,該種模式只會導致供需矛盾越來越劇烈。

    2) 基于用戶的激勵調(diào)度系統(tǒng)

    基于用戶的激勵調(diào)度系統(tǒng)旨在通過激勵模式來引導用戶在某些指定站點進行取車和還車。該系統(tǒng)通過適當?shù)莫剟罨蛘吡P金來誘導用戶對其原本的出行路徑和形式進行合理的調(diào)整,將其使用分時租賃車輛的行為轉(zhuǎn)化為對企業(yè)所需要完成的有效的車輛調(diào)度,從而在滿足用戶使用需求的同時又能夠使有限的車輛資源能夠得到充分利用。

    3) 實時響應調(diào)度模式

    實時響應調(diào)度模式的運作依賴于一個實時響應的系統(tǒng)中心。該系統(tǒng)中心負責收集和觀察各租賃站點的實時車輛數(shù),當發(fā)現(xiàn)有實時車輛數(shù)目高于最大上限車輛數(shù)或者低于最小下限車輛數(shù)的站點出現(xiàn)時,即對該站點的車輛進行統(tǒng)籌調(diào)度。

    4) 需求預測下的實時響應調(diào)度模式

    需求預測下的實時響應調(diào)度模式是對實時響應調(diào)度模式的優(yōu)化。在實時響應調(diào)度模式的基礎上,加入用戶對租賃車輛使用需求的預測。通過對歷史用戶需求的數(shù)據(jù)收集和總結(jié),對1 d中各個站點的實時車輛需求進行預測,系統(tǒng)中心再根據(jù)需求預測變化的趨勢并結(jié)合實時車輛數(shù),對調(diào)度方案進行預判,并通知工作人員做好執(zhí)行車輛調(diào)度工作的準備。

    在4種不同的調(diào)度模式中,需求預測下的實時響應的調(diào)度模式不僅能通過減少閑置車輛來提高車輛的使用效率,還能最大限度地減少用戶的等待時間,是最適合分時租賃企業(yè)長期運營的調(diào)度模式。

    1.3 汽車分時租賃的用戶需求

    1.3.1 汽車分時租賃用戶特征分析

    1) 個人屬性

    分時租賃用戶男性比女性多一些;處于30~44歲年齡段內(nèi)的用戶占比最高,使用分時租賃車輛頻率最高的為有穩(wěn)定工作的上班族;針對教育程度而言,分時租賃用戶有一個明顯趨于高學歷的走向,其中,擁有大學教育經(jīng)歷的分時租賃使用者占據(jù)了接近一半的比例,其次為碩士/MBA;而在月收入方面,分時租賃用戶中占比最大的為月收入在中等水平的用戶,其次為月收入在較高水平的用戶。

    2) 社會屬性

    分時租賃用戶中不擁有私家車與擁有私家車的用戶比例大約為2∶1;分時租賃用戶中大部分用戶的家庭住址在郊區(qū),只有小部分用戶的家庭住址在市區(qū);另外,分時租賃用戶使用車輛的地點在家和工作單位的需求最為明顯,尤其是居民區(qū)附近的分時租賃需求最大。

    1.3.2 汽車分時租賃用戶需求特征分析

    1) 分時租賃用戶使用分時租賃車輛的原因多種多樣,其中:搖不到號、分時租賃車輛不受限、使用方便及環(huán)保等原因的所占比例十分接近。

    2) 分時租賃用戶使用分時租賃的目的最多的為周末外出郊游,其次為生活出行和旅游,而用于上、下班通行的不到1/5。

    3) 大部分的分時租賃用戶使用分時租賃車輛的次數(shù)為1~5次/月,并用于6~50 km的中短距離出行,出行時間大多為小于1 h。

    4) 分時租賃用戶到達車輛租賃站點的方式以步行為主,其次為自行車、地鐵和公交,換乘車輛的占比較低。大多數(shù)分時租賃用戶可接受分時租賃站點的距離為500~1 500 m。

    5) 在分時租賃的使用價格方面,大多數(shù)用戶希望分時租賃定價控制在出租車價格的一半以內(nèi)。當分時租賃價格為出租車價格的60%時,只有接近1/3的用戶認為可以接受。

    2 汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型分類

    2.1 戰(zhàn)略計劃決策模型

    汽車分時租賃模式的戰(zhàn)略計劃決策模型是指運營企業(yè)在規(guī)劃建設期,根據(jù)乘客可能產(chǎn)生的相關出行需求,對分時租賃模式的擬建設站點進行初步的規(guī)劃布局,包括對交通小區(qū)內(nèi)租賃站點數(shù)目的確定、租賃站點位置的網(wǎng)絡布局、不同租賃站點內(nèi)車輛數(shù)目的確定以及新能源分時租賃中各租賃站點內(nèi)充電樁數(shù)目的確定等規(guī)劃決策。因此,分時租賃站點投放車輛規(guī)模的戰(zhàn)略計劃決策模型即在戰(zhàn)略層面對分時租賃各站點的投放車輛規(guī)模進行確定的模型。但該模型從戰(zhàn)略決策層面出發(fā),沒有考慮到分時租賃企業(yè)運營過程中可能會遇到的車輛需求的日常變化而導致的部分站點車輛短缺和另一部分站點車輛剩余的情況,即沒有考慮運營層面上的車輛調(diào)度問題,容易導致供需不均而產(chǎn)生的各種問題以及與用戶之間的矛盾。

    2.2 運營決策模型

    2.2.1 基于員工的運營模式

    基于員工的運營模式有2種:①最短時間型,將汽車從某個站點運到所需站點的時間來決定;②平衡庫存型,從庫存過剩的站點運輸車輛到庫存緊缺的站點。

    基于員工的運營決策模式旨在通過實時產(chǎn)生的站點車輛短缺來通知員工進行車輛的調(diào)度。該模式在一定程度上對各車輛短缺和車輛剩余站點之間的車輛平衡起到了控制作用,但實時通知有一定的滯后性,在分時租賃企業(yè)的實際運營中,其操作效果不會很理想。

    2.2.2 基于用戶的運營模式

    基于用戶的運營模式分2種:①旅行綁定,是指兩個或兩個以上的用戶有同樣的用車需求(即他們的起始地點相同)并且起始站點的車輛庫存緊張時,用戶會被要求共同使用同一輛車;②旅行拆分,是指當有團隊的用戶有用車需求時,如果起始站點車輛有剩余而終止站點庫存緊張,那么他們會被要求分開駕駛多輛汽車去往目的地。

    基于用戶的運營模式并不發(fā)生站點間的車輛調(diào)度行為,只是單純地通過控制用戶的車輛使用行為,略微緩解車輛短缺的問題。因此,該方法不適合使用于希望長期發(fā)展下去的分時租賃企業(yè)。

    2.3 基于調(diào)度的戰(zhàn)略計劃模型

    現(xiàn)有的分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型優(yōu)、缺點見表2。從表2中可以看出,車輛調(diào)度問題在分時租賃企業(yè)的實際運營過程中是一個至關重要的問題,各站點的車輛需求在1 d中隨時間而產(chǎn)生不小的變化,因而造成的站點車輛短缺和站點車輛剩余的問題需要通過這些站點之間的車輛調(diào)度來平衡,這樣才可以在考慮企業(yè)初始投放成本的情況下盡可能地增加用戶的滿意度。此外,以往的研究都是將戰(zhàn)略計劃決策模型和運營決策模型分離開來研究,導致戰(zhàn)略決策不能融入到運營過程中,同樣運營決策也只限于具體的調(diào)配行為并且假設站點的選址和數(shù)量以及車輛數(shù)都是外生的。為了盡量減少這種問題的產(chǎn)生,作者提出一種新的模型,旨在建設初期就根據(jù)用戶需求來預測可能產(chǎn)生的調(diào)度需求,從而確定各站點的優(yōu)化方案。該模型是一種考慮運營決策影響的戰(zhàn)略戰(zhàn)術決策模型。

    將該模型定義為:能夠?qū)崿F(xiàn)各站點間的車輛調(diào)度并滿足用戶1 d中使用需求變化的分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型。該模型可以用于分時租賃企業(yè)在戰(zhàn)略決策階段根據(jù)調(diào)查所得的可能產(chǎn)生的用戶需求來對擬建設的站點的車輛投放規(guī)模進行布設,也可以用于分時租賃企業(yè)根據(jù)現(xiàn)狀用戶需求對已經(jīng)建設好的站點的車輛投放規(guī)模進行修正優(yōu)化。

    表2 現(xiàn)有的分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型優(yōu)、缺點Table 2 The advantages and disadvantages of current vehicle scale model of car sharing sites

    3 模型的構(gòu)建及算例

    3.1 模型的基本思路

    已知某個區(qū)域內(nèi)有一家分時租賃企業(yè),現(xiàn)該區(qū)域內(nèi)已經(jīng)布設了n個分時租賃的站點,已知每個站點的具體布設位置及它們之間的距離。在盡可能實現(xiàn)租賃車輛的利用率最大化的前提條件下,為了能夠滿足每個站點周圍存在的可能的用戶使用需求,應對各個站點的投放車輛規(guī)模數(shù)目進行分站點情況的確定。其中,當某個站點的車輛數(shù)不能滿足即時的車輛需求時,可以考慮從周邊若干個有較多車輛空閑的站點進行調(diào)度。

    3.2 模型的構(gòu)建

    擬研究的時間段為早上8點至晚上8點。在其他條件均為理想情況下建立模型。

    1) 目標函數(shù)

    車輛利用率最大化:用研究范圍內(nèi)所有時間中產(chǎn)生車輛需求總和與系統(tǒng)內(nèi)全部租賃車輛數(shù)的比例來表示車輛的利用率。

    (1)

    式中:λ為分時租賃系統(tǒng)內(nèi)車輛利用率;Oit為第i個分時租賃站點在t時刻的車輛需求數(shù);Pi0為第i個分時租賃站點的投放車輛規(guī)模。

    2) 約束條件

    ①第一類為需要調(diào)度車輛進來的站點。這類站點的特征為:當某個時間段開始時,該站點剩余的車輛數(shù)不能滿足這個時間段內(nèi)所有時刻的車輛需求,且車輛在該時刻有減少的趨勢,該站點在該時刻時,需要調(diào)度進來車輛。即:

    Ni(z-1)

    (2)

    式中:Ni(z-1)為站點i在z-1時刻剩余的車輛數(shù)。

    ②第二類為可以調(diào)度車輛出去的站點。這類站點的特征為:當某個時間段開始時,該站點剩余的車輛數(shù)能滿足這個時間段內(nèi)所有時刻的車輛需求,且車輛在該時刻有增加的趨勢,該站點在該時刻時,可以調(diào)度出去車輛。即:

    Ni(z-1)≥max(Oik)-Oi(z-1)(k∈(z,z+1))和Ni(z-1)′(t)≥0。

    (3)

    該模型的核心在于:從可以調(diào)度車輛出去的站點中,選擇最近能夠滿足調(diào)度需求的站點,將車輛調(diào)度給需要調(diào)度車輛進來的站點,最后使所有站點都可以滿足用戶需求。因此,對于某個需要調(diào)度車輛進來的站點存在時間約束,即在該站點到達最大車輛需求時間之前,調(diào)度的車輛要到達。

    當i站點在z-1時刻需要從j站點調(diào)度車輛時,其應滿足的約束條件為:

    tz-1′-(z-1)≥tij。

    (4)

    式中:tz-1′為站點i在z時間段內(nèi)達到最大需求的時刻;tij為站點i與站點j之間的行駛時間。

    對于某個系統(tǒng),存在若干個站點中有若干個時刻需要調(diào)度車輛進去的情況,因此,該時間約束條件的個數(shù)需由具體的用戶需求情況決定。

    3.3 算例求解

    選取5個分時租賃站點,結(jié)合實際情況,分別預設該5個分時租賃站點在理想狀態(tài)下的需求函數(shù)(見表3),并預設各站點間調(diào)度車輛的行駛時間。

    表3 各站點需求函數(shù)Table 3 Demand function of each site

    將研究對象5個分時租賃站點作為粒子群優(yōu)化算法的5個維度,這些站點的投放車輛規(guī)模的集合即表示為各粒子群的位置向量,輸入各站點需求函數(shù)和站點間車輛調(diào)度時間作為已知條件,對該模型利用粒子群優(yōu)化算法進行編程求解。

    對比分析各站點的最大車輛需求和模型求解,其結(jié)果見表4。

    表4 模型求解結(jié)果與站點最大需求的對比Table 4 The contrast of model solution results and the maximum site requirements

    從表4中可以看出,前4個站點模型求解的結(jié)果都小于該站點的最大需求,只有第5個站點模型求解的結(jié)果大于該站點需求。表明:在實際汽車分時租賃企業(yè)運營過程中,如果能夠在用戶使用中綜合實時調(diào)度,則可以通過較少的車輛就達到完全滿足用戶需求的目的,以此能夠減少企業(yè)初期投入,并減少閑置車輛的浪費。

    4 結(jié)論

    本研究分析了汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模的影響因素后,發(fā)現(xiàn)汽車分時租賃的運營模式、調(diào)度模式及用戶需求都對其站點投放規(guī)模有明顯影響。為了實現(xiàn)分時租賃企業(yè)的實際需求,綜合現(xiàn)有的汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型——戰(zhàn)略計劃決策模型和運營決策模型的優(yōu)、缺點,作者提出了一種新的汽車分時租賃站點投放車輛規(guī)模模型,即基于調(diào)度的戰(zhàn)略計劃模型。該模型不僅能在調(diào)度的基礎上滿足用戶需求,而且盡可能地減少了閑置車輛的浪費。算例求解證明了該模型具有較高的效率和有效性,并能為分時租賃企業(yè)各站點投放車輛規(guī)模提供指導和建議。

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