共享單車(chē)后期維護(hù)方案設(shè)計(jì)及優(yōu)化路徑思考

徐勇

摘 要：本文研究共享單車(chē)的回收任務(wù)定價(jià)及優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出在此過(guò)程中所需研究的主要問(wèn)題。通過(guò)分析用戶分布、回收對(duì)象分布等多方面信息素確定理想的回收任務(wù)定價(jià)模型的構(gòu)成方式，從而發(fā)動(dòng)用戶在酬勞的激勵(lì)下實(shí)現(xiàn)快速回收對(duì)象。通過(guò)合理的、動(dòng)態(tài)的酬勞設(shè)計(jì)使投放方的經(jīng)營(yíng)行為更為高效，優(yōu)化資源配置。

1、引言

在共享交通工具（共享單車(chē)、共享汽車(chē)）日益興起的今天，由此所衍生的問(wèn)題也層出不窮。一個(gè)突出的問(wèn)題便是投放方對(duì)上述工具的快速回收問(wèn)題。受到諸多因素的影響，這些交通工具往往流落在城郊各處處于閑置或無(wú)法正常使用狀態(tài)。這些因素包括：（1）使用人的使用過(guò)程中該交通工具發(fā)生故障臨時(shí)遺棄以至不便繼續(xù)使用；（2）使用人為滿足一己之私擅自通過(guò)加鎖等方式據(jù)為己有，無(wú)法供他人使用；（3）使用人目的地過(guò)于偏僻，周邊潛在客戶源密度過(guò)低；（4）因配置不合理，投放點(diǎn)車(chē)輛過(guò)量較嚴(yán)重，部分車(chē)輛長(zhǎng)期閑置而無(wú)法被有需要的投放點(diǎn)使用。

這些現(xiàn)象的存在降低了共享行為的效能，造成了資源配置的不合理及浪費(fèi)。這些無(wú)法正常運(yùn)行的交通工具長(zhǎng)期不管理很有可能會(huì)造成遺失。由此給投放方所帶來(lái)的損失不僅僅是工具本身的價(jià)值還包括了因閑置而帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)上的損失。在APP日益普及的今天，一種思路是針對(duì)回收任務(wù)定價(jià)及優(yōu)化設(shè)計(jì)，旨在通過(guò)分析用戶分布、回收對(duì)象分布以及用戶信用度等多方面信息素確定理想的回收任務(wù)定價(jià)模型，并由投放方將具體任務(wù)通過(guò)APP發(fā)布，從而發(fā)動(dòng)遍布于城郊各處的用戶在任務(wù)酬勞的激勵(lì)下替投放方快速回收對(duì)象。通過(guò)合理的、動(dòng)態(tài)的酬勞設(shè)計(jì)使投放方的經(jīng)營(yíng)行為更為高效，解決上述因素所帶來(lái)的閑置及調(diào)配問(wèn)題。本文正是對(duì)如何實(shí)現(xiàn)上述設(shè)計(jì)提出路徑及所需解決的問(wèn)題。

2、整體思路

問(wèn)題可以分為兩大階段。第一階段提出共享單車(chē)回收的酬勞的初始定價(jià)模型。第二階段則是當(dāng)初始模型運(yùn)行一段時(shí)期后，從任務(wù)個(gè)體完成率以及回收任務(wù)的集群定價(jià)兩方面對(duì)初始定價(jià)模型進(jìn)行優(yōu)化。其新意在于：（1）不同于目前對(duì)于共享單車(chē)的應(yīng)用研究主要著眼于 “前期推廣”方面，本項(xiàng)目則著眼于“后期維護(hù)”，強(qiáng)調(diào)如何通過(guò)高效回收異常對(duì)象促進(jìn)資源的優(yōu)化配置，并給出了多個(gè)定價(jià)模型；（2）本項(xiàng)目采用數(shù)據(jù)挖掘思想提出的基于數(shù)據(jù)的打包定價(jià)的模型，既讓回收任務(wù)的分發(fā)更為快速高效，又提高了用戶的收益率。（3）本項(xiàng)目的優(yōu)化方案是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的。每當(dāng)模型運(yùn)行一段時(shí)期就可在之前優(yōu)化結(jié)果的基礎(chǔ)上再進(jìn)一步優(yōu)化。

3、具體研究?jī)?nèi)容、目標(biāo)，以及需解決的關(guān)鍵問(wèn)題

所要研究的內(nèi)容、對(duì)應(yīng)的研究目標(biāo)以及研究中擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題如表一所示。為便于說(shuō)明，我們以目前如火如荼的共享單車(chē)為說(shuō)明對(duì)象。

表一：本項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容、目標(biāo)及擬解決問(wèn)題總覽

對(duì)于遍布于城郊各處的閑置或損壞的共享單車(chē)而言，考慮影響其回收任務(wù)是否能被完成的因素很重要。在回收對(duì)象附近的會(huì)員密集程度（X1），回收對(duì)象自身的密集程度（X2），與投放方最近的回收點(diǎn)之間的距離（X3）都是需要考慮的因素。顯然，回收對(duì)象附近的會(huì)員越密集，那么該回收任務(wù)也許不需要太高的定價(jià)就有會(huì)員接單。反之若回收任務(wù)附近會(huì)員稀少，則需要用更高的價(jià)格吸引為數(shù)不多的會(huì)員接單；另一方面，若回收任務(wù)附近有多個(gè)其它回收任務(wù)，形成了規(guī)模效應(yīng)，有可能帶動(dòng)會(huì)員完成任務(wù)的意愿，從而影響任務(wù)價(jià)格。而邏輯上講，接受任務(wù)的會(huì)員都會(huì)將回收對(duì)象交到最近的投放方回收點(diǎn)，故任務(wù)點(diǎn)與投放方最近的投放點(diǎn)的距離也是一個(gè)因素。除了上述三個(gè)主要因素之外，還應(yīng)考察回收對(duì)象造價(jià)（X4）以及因閑置會(huì)損壞而帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)上的損失（X5）。隨著共享單車(chē)的熱度越來(lái)越大，投放方必定會(huì)進(jìn)一步豐富共享市場(chǎng)，即為用戶提供更多元化更有層次的選擇。既然現(xiàn)有的單車(chē)經(jīng)常陷入質(zhì)量、做工等問(wèn)題，今后必然會(huì)出現(xiàn)更多制作更精良、配置更豪華、騎行更舒適的車(chē)型。相比起現(xiàn)有車(chē)型，造價(jià)越昂貴的車(chē)型，其對(duì)應(yīng)的回收任務(wù)應(yīng)定價(jià)更高。另外，對(duì)于不同品牌的共享單車(chē)計(jì)價(jià)方式不同，因各種原因閑置導(dǎo)致無(wú)法被用戶正常使用的回收對(duì)象所損失的經(jīng)營(yíng)收益也必須考慮。以摩拜單車(chē)為例，其計(jì)價(jià)為2元每小時(shí)。若其被惡意加鎖而導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間無(wú)人使用，由此帶來(lái)的便是經(jīng)營(yíng)損失。經(jīng)營(yíng)損失越大的回收對(duì)象應(yīng)有著更高的回收酬勞。這樣一來(lái)共有上述5個(gè)因素影響回收任務(wù)的酬勞。

研究目標(biāo)：共享單車(chē)回收的酬勞的初始定價(jià)模型

以任務(wù)酬勞作為因變量（Y），以上述5個(gè)因素作為自變量構(gòu)建線性模型（1）：

（1）

這里的 代表每個(gè)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。也就是說(shuō)我們期望得到一個(gè)依5因素線性變化的定價(jià)模式。

需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題：定價(jià)模型中各因素的權(quán)重系數(shù)如何求解由于上述5個(gè)因素從不同角度影響定價(jià)，故很難直接通過(guò)觀測(cè)得到各自在定價(jià)問(wèn)題中所占的權(quán)重多大。這就需要進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)并采用決策類(lèi)的方法來(lái)分配各因素的權(quán)重。

模型中任務(wù)完成率的優(yōu)化任務(wù)的完成率即完成的任務(wù)量占發(fā)布的回收任務(wù)總量的百分比。因各種原因，可能一部分任務(wù)無(wú)人接單。原因一：價(jià)格偏低。此任務(wù)對(duì)應(yīng)的價(jià)格過(guò)低，即使周邊會(huì)員眾多也無(wú)人接單。原因二：會(huì)員信譽(yù)度不夠。原因三：距離太遠(yuǎn)。此任務(wù)因地處偏僻，附近無(wú)會(huì)員出現(xiàn)，遠(yuǎn)處會(huì)員又因距離過(guò)遠(yuǎn)無(wú)接單意愿?；谏鲜鋈齻€(gè)以及其它存在但這里未能談及的原因，初始的價(jià)格模型需要從模型變量的變更以及各變量在定價(jià)問(wèn)題中權(quán)重的調(diào)整等方面優(yōu)化，從而改善任務(wù)完成率。

具體研究目標(biāo)：調(diào)整并制定新的定價(jià)模型，提高任務(wù)完成率。以模型運(yùn)行一段時(shí)間后任務(wù)完成的情況為基礎(chǔ)，提取變量建立新的定價(jià)模型。此模型中包含初始模型中未曾出現(xiàn)的某些變量，如會(huì)員的信譽(yù)度等。記模型（2）形如：

（2）

即新定價(jià)模型所包含的的因素（自變量）為個(gè)m（m>5） ，即除了初始的5個(gè)自變量外，根據(jù)模型運(yùn)行后的會(huì)員及任務(wù)的變化情況加入新的變量，如會(huì)員的信譽(yù)度等。至于加入哪些自變量，需要結(jié)合原模型運(yùn)行后所有任務(wù)的分配情況及會(huì)員分布等來(lái)決定。另外， 代表每個(gè)被考慮的因素的相關(guān)系數(shù)。對(duì)于模型的優(yōu)化而言，目標(biāo)顯然是讓更多的任務(wù)得以完成，故各相關(guān)系數(shù)的調(diào)整應(yīng)建立在已完成任務(wù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行。換句話說(shuō)，通過(guò)對(duì)已完成的任務(wù)的定價(jià)Y和其對(duì)應(yīng)的 尋找對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立新的定價(jià)模型。

需解決的關(guān)鍵問(wèn)題：導(dǎo)致任務(wù)無(wú)法完成的原因分析。新的定價(jià)模型需要對(duì)已完成的任務(wù)提取其價(jià)格以及所有可能影響它的因素，實(shí)際上是在原定價(jià)模型運(yùn)行后根據(jù)任務(wù)的總體完成情況，會(huì)員的分布變化等等再提取更多影響任務(wù)完成率的因素，例如前面所提到的信譽(yù)度。那么提取哪些新的因素就非常關(guān)鍵了，這直接影響了新的定價(jià)模型的可靠性。倘若漏掉了某些因素，會(huì)導(dǎo)致新的定價(jià)模型出現(xiàn)偏誤；倘若錯(cuò)誤地加入某些無(wú)關(guān)因素，則會(huì)導(dǎo)致無(wú)法得到新定價(jià)模型的可行解析式。這就要求我們必須對(duì)模型運(yùn)行后的任務(wù)完成情況、會(huì)員分布變化等諸多數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，提煉出真正與新定價(jià)模型相關(guān)的因素。

回收任務(wù)的集群定價(jià)優(yōu)化。隨著共享單車(chē)的使用情況以及會(huì)員的流動(dòng)情況不斷變化，可能會(huì)出現(xiàn)回收任務(wù)的聚集效應(yīng)，即某個(gè)地理坐標(biāo)附近范圍內(nèi)回收任務(wù)高度聚集，這時(shí)會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)方向的需求。一方面，投放方希望回收任務(wù)盡快高效地完成；另一方面，有的會(huì)員希望能一次性接單多個(gè)相距不遠(yuǎn)的任務(wù)一起完成提高收益。如何才能形成雙贏的結(jié)果？任務(wù)打包再定價(jià)是個(gè)理想的選擇。打包定價(jià)前提是對(duì)任務(wù)打包。打包的原則必須確定，是按照地理位置打包還是將價(jià)格相近的打包又或者是按任務(wù)發(fā)布的時(shí)間打包，當(dāng)然也可以是綜合這些指標(biāo)考慮打包的方案；然后是對(duì)打包的任務(wù)尋求哪些因素決定其價(jià)格。確定打包的原則后，就要確定以任務(wù)包為研究對(duì)象，如何整合包內(nèi)所有任務(wù)影響其定價(jià)的因素。

為實(shí)現(xiàn)回收任務(wù)的打包定價(jià)模型這里我們的目標(biāo)可以理解為兩個(gè)部分：

第一是確定任務(wù)打包的算法。無(wú)論是按照單一的原則（比如任務(wù)間的距離）還是綜合性（比如考慮任務(wù)距離、任務(wù)價(jià)格、發(fā)布時(shí)間等）的原則，都必須結(jié)合對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)按照一定算法規(guī)則得到打包的模式。不同的打包模式得到的任務(wù)包數(shù)不同，包中所含的任務(wù)對(duì)象也不同。

第二是對(duì)任務(wù)包構(gòu)建定價(jià)模型。按照前面定價(jià)模型的思想，會(huì)有任務(wù)密度、會(huì)員密度、任務(wù)與回收點(diǎn)的距離、會(huì)員信譽(yù)密度等多個(gè)因素影響任務(wù)的定價(jià)。那么針對(duì)任務(wù)包，如何處理多個(gè)任務(wù)的這些指標(biāo)，是平均化還是加權(quán)？另外，是否需要加入某些基于任務(wù)包特性的指標(biāo)作為因素來(lái)影響定價(jià)模型？這些都需要在模型中表現(xiàn)出來(lái)。針對(duì)任務(wù)包的定價(jià)模型（3）應(yīng)該形如：

（3）

這里的 表示的是任務(wù)包的定價(jià)，而 代表被考慮的因素在任務(wù)包中的綜合值。比如若 代表的是會(huì)員密度，則應(yīng)是包內(nèi)每個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的會(huì)員密度的綜合值，這個(gè)綜合值最簡(jiǎn)單的算法就是會(huì)員密度的均值，當(dāng)然也可以根據(jù)某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各會(huì)員密度進(jìn)行加權(quán)平均。注意，這里的n不一定等于之前的m，因?yàn)樵谌蝿?wù)包的環(huán)境下，可能會(huì)多些被考慮的因素。

是這些因素的權(quán)重，一旦權(quán)重均被確定，則該任務(wù)包定價(jià)模型就被確定了。

這里需解決的關(guān)鍵問(wèn)題：任務(wù)打包的算法以及打包后指標(biāo)的整合機(jī)制。

其一，任務(wù)打包的算法。對(duì)任務(wù)打包相當(dāng)于要人為地將任務(wù)與任務(wù)聚集在一起，之前談到過(guò)，必須確定按照什么規(guī)則打包，也就是把什么數(shù)據(jù)作為打包依據(jù)。前面提到過(guò)的會(huì)員密度、任務(wù)密度等都可以作為任務(wù)打包的指標(biāo)，那么怎么利用這些指標(biāo)進(jìn)行任務(wù)的聚集呢？是否可以采納數(shù)據(jù)分析中常用的聚類(lèi)思想？又或者是如今被廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的做法？當(dāng)然也可以是別的算法。總而言之，模型的建立中必須敲定按照那種算法將任務(wù)打包。

其二，打包后指標(biāo)的整合機(jī)制。假若以及確定了每個(gè)任務(wù)包中具體的成員（任務(wù)），每個(gè)成員（任務(wù)）都會(huì)有對(duì)應(yīng)的會(huì)員密度、任務(wù)密度等指標(biāo)。比如說(shuō)對(duì)于該任務(wù)包而言，會(huì)員密度又該如何計(jì)算？顯然把每個(gè)任務(wù)的對(duì)應(yīng)的會(huì)員密度加起來(lái)平均是最簡(jiǎn)單的，但這未必是合適的做法。準(zhǔn)確地說(shuō)，那些距離任務(wù)包中心更近的任務(wù)對(duì)應(yīng)的會(huì)員密度和距離任務(wù)包中心較遠(yuǎn)的任務(wù)對(duì)應(yīng)的會(huì)員密度在確定該任務(wù)包會(huì)員密度時(shí)所占的權(quán)重應(yīng)該是由差異的。如何量化這種差異，從而得到任務(wù)包會(huì)員密度這一指標(biāo)的整合后的值，這是需解決的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓藝，陳露.共享單車(chē)難題及其治理研究[J].四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）.2019年1期， pp：40-60.

[2] 楊鴻麟，曹小曙等.城市居民使用共享單車(chē)的行為意愿及影響因素分析—以西安市為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2019年6期，pp：78-83.

[3] 魏靜，唐闖.“互聯(lián)網(wǎng)+”模式下共享單年車(chē)盈利模式探析[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì).2019年9期，pp：77-79.

[4] 王珊，孫帥，李安冉.居住區(qū)附近地鐵口周邊共享單車(chē)的策略研究[J].現(xiàn)代園藝.2019年5期，pp：115.

[5] 鄭雨蕃.新形勢(shì)下共享單車(chē)現(xiàn)象分析與發(fā)展路徑探索[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì).2019年7期，pp：15-16.

注：本文受到湖北省教育廳指導(dǎo)性項(xiàng)目“面向APP的共享單車(chē)回收酬勞定價(jià)方案設(shè)計(jì)及優(yōu)化”（項(xiàng)目號(hào)：B2018125）以及湖北省教育科學(xué)規(guī)劃一般課題“高校經(jīng)管類(lèi)專(zhuān)業(yè)高等數(shù)學(xué)板塊式教學(xué)模式的定量研究及方案設(shè)計(jì)”（項(xiàng)目號(hào)：2017GB124）的資助