基于軌道交通接駁的共享單車投放與調(diào)度研究

周傳鈺

摘 要：“公共交通+公共自行車”的綠色交通出行模式，在端末梢交通和站點(diǎn)接駁中發(fā)揮著重要作用。共享單車是一種新興的公共自行車發(fā)展形勢，具有更強(qiáng)的靈活性、更高的分布密度等優(yōu)勢，也存在軌道交通站點(diǎn)共享單車停放問題以及高峰客流潮汐不均衡等問題。本文以共享單車接駁軌道交通站點(diǎn)問題為研究對(duì)象，探討了共享單車高峰期調(diào)度方法，旨在為共享單車科學(xué)調(diào)度提供理論及實(shí)踐應(yīng)用基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：軌道交通;共享單車;調(diào)度

1 概述

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和移動(dòng)支付手段的普及使用，共享單車于2016年下半年大規(guī)模爆發(fā)式增長，是新型公共自行車形式，以其獨(dú)特的優(yōu)勢吸引著出行者，隨著共享單車種類增多、車輛優(yōu)化和用戶使用改善，共享單車已成為日常短途出行和公共交通接駁的重要選擇，為“最后一公里”提供了較好的解決思路。

然而共享單車也帶來了一系列挑戰(zhàn)，特別是軌道交通站點(diǎn)周圍的停放問題以及高峰客流潮汐現(xiàn)象帶來的不均衡問題，都亟待解決。本文討論了軌道站點(diǎn)的高峰期共享單車不均衡現(xiàn)象，研究車輛調(diào)度問題。以最大化調(diào)度單車車輛數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，建立高峰期調(diào)度模型，并選擇武漢市軌道交通站點(diǎn)做了研究實(shí)例分析。

2 軌道交通站點(diǎn)特征

針對(duì)不同類型站點(diǎn)的高峰期居民出行需求特性，研究了共享單車使用需求在時(shí)間、空間特征，分析站點(diǎn)及周邊區(qū)域調(diào)度需求。共享單車分布基于如下假設(shè)：

（1）以軌道交通站點(diǎn)為中心，站點(diǎn)小區(qū)內(nèi)的自行車到達(dá)和離開都是軌道交通接駁出行;（2）車輛數(shù)一定條件下，自行車需求熱區(qū)是潛在調(diào)度需求最大區(qū)域;（3）按照小區(qū)性質(zhì)和早晚高峰進(jìn)出客流變化，分為：居住小區(qū)和就業(yè)小區(qū)，居住小區(qū)以居住為主，呈現(xiàn)早出晚歸特征，就業(yè)小區(qū)以就業(yè)為主，客流呈現(xiàn)早進(jìn)晚出特征。在此假設(shè)下，總結(jié)了5種典型站點(diǎn)的客流方向和共享單車調(diào)度方向。

居住導(dǎo)向型站點(diǎn)客流特征為小區(qū)居民早高峰離開小區(qū)，到達(dá)地鐵站，小區(qū)內(nèi)停放點(diǎn)車輛數(shù)減少，地鐵站點(diǎn)車輛數(shù)增加。該時(shí)段內(nèi)分布不均衡，從小區(qū)到地鐵站點(diǎn)的需求旺盛;晚高峰內(nèi)則反之，居民從地鐵站點(diǎn)回到居住小區(qū)，地鐵站點(diǎn)車輛數(shù)減少，小區(qū)停放點(diǎn)車輛數(shù)增加，地鐵站點(diǎn)需求旺盛。

就業(yè)導(dǎo)向型站點(diǎn)客流特征為用戶在早高峰從地鐵站點(diǎn)到就業(yè)區(qū)上班，車輛向就業(yè)區(qū)轉(zhuǎn)移，地鐵站點(diǎn)需求旺盛;到下班高峰期，下班返程用戶向地鐵站點(diǎn)流動(dòng)，共享單車向地鐵站點(diǎn)轉(zhuǎn)移，車輛分布不均衡，就業(yè)區(qū)內(nèi)車輛需求旺盛。

以武漢地鐵2019年3月客流為樣本，選取10個(gè)早晚高峰客流較為靠前的地鐵站點(diǎn)進(jìn)行特征分析，統(tǒng)計(jì)其早晚高峰進(jìn)出站客流分布如圖2所示。

根據(jù)兩類站點(diǎn)的客流特征，居住導(dǎo)向型站點(diǎn)早高峰進(jìn)站與晚高峰出站客流多，早高峰出站與晚高峰進(jìn)站客流少，柱狀比例圖特點(diǎn)為“中間小兩頭大”。圖中具有較明顯居住型導(dǎo)向站點(diǎn)的有建安街、興業(yè)路等;就業(yè)導(dǎo)向型站點(diǎn)與之相反，柱狀比例圖特點(diǎn)為“中間大兩頭小”，明顯站點(diǎn)有：香港路、黃浦路等。調(diào)度需要較為集中，可能會(huì)出現(xiàn)用車短缺、局部扎堆同時(shí)并存的問題，合理有效的共享單車調(diào)度很有必要。

3 共享單車調(diào)度模型

在特定高峰時(shí)段，出行量和到達(dá)量的差異導(dǎo)致租車速率和還車速率存在差異，兩者的不均衡程度決定了調(diào)度需求。接駁區(qū)域調(diào)度問題可描述為在特定高峰時(shí)段，存在有調(diào)度需求的小區(qū)，從調(diào)度中心出發(fā)的調(diào)度車在已知的各小區(qū)位置、高峰時(shí)段單車租還速率、小區(qū)初始車輛密度、調(diào)度車容量、各個(gè)小區(qū)的高峰出行時(shí)段，在一定約束條件下，完成區(qū)域內(nèi)調(diào)度，生成調(diào)度點(diǎn)車輛數(shù)、調(diào)度時(shí)間以及車輛調(diào)度路線。

目標(biāo)函數(shù)：在固定高峰時(shí)段內(nèi)實(shí)際調(diào)度總量最大化。

約束條件：1）從調(diào)度中心出發(fā)，調(diào)度中心無調(diào)度需求：初始條件：;2）一次調(diào)度過程只能選擇一個(gè)小區(qū)：;3）第次調(diào)度實(shí)際調(diào)度小區(qū)編號(hào)確定：;4）第次調(diào)度過程開始的時(shí)刻=第次調(diào)度時(shí)刻+第次調(diào)度服務(wù)時(shí)間+小區(qū)到小區(qū)的最短時(shí)間距離：;5）第次調(diào)度過程開始的時(shí)刻小區(qū)的調(diào)度需求量：;6）第次調(diào)度實(shí)際調(diào)度量：;第次調(diào)度過程開始的時(shí)刻調(diào)度車上的自行車數(shù)量 ;7）在高峰結(jié)束時(shí)刻終止調(diào)度：當(dāng)時(shí)，。

算法求解：共享單車調(diào)度問題類似1-TSPPD（one-commodity pickup-and-delivery traveling salesman problem）問題，其中1-TSPPD問題是以單一性質(zhì)的商品為送貨和取貨對(duì)象的旅行商問題，考慮到兩問題的相似性，將蟻群算法改進(jìn)用于共享單車調(diào)度問題求解。

4 調(diào)度問題實(shí)例分析

選擇武漢地鐵建安街站點(diǎn)及其周邊區(qū)域?yàn)檠芯繉?shí)例，以最大化調(diào)度單車車輛數(shù)為目標(biāo)對(duì)檢算調(diào)度需求和調(diào)度方案。

建安街站屬于典型居住導(dǎo)向型站點(diǎn)，是武漢市地鐵7號(hào)線客流較大站點(diǎn)之一，具備明顯進(jìn)站早高峰（7：00-10：00）和出站晚高峰（17：00-20：00），占高峰期客流比例分別為87.89%、78.08%。周邊主要為居住小區(qū)，如華錦花園、寶安花園、虹頂家園、東方萊茵等。將街道區(qū)域分為6個(gè)客流吸引分區(qū)，根據(jù)手機(jī)基站出行信息估計(jì)各分區(qū)高峰出行量，以街道與居民樓折算出行量單位。

由建安街站點(diǎn)接駁區(qū)域共享單車停放區(qū)分布、早高峰車輛數(shù)潮汐不均衡程度，將建安街6個(gè)分區(qū)內(nèi)共10個(gè)主要共享單車停放區(qū)納入調(diào)度范圍，結(jié)合出行量估算各單車停放區(qū)調(diào)度任務(wù)。

其中：停放區(qū)的高峰時(shí)段為，調(diào)度開始時(shí)間為，初始車輛數(shù)為，高峰時(shí)段總的出行量為，總的到達(dá)量為，停放區(qū)調(diào)度需求，停放區(qū)最優(yōu)車輛數(shù)。確定調(diào)度車容量后，采用蟻群算法計(jì)算得到目標(biāo)函數(shù)。

蟻群算法經(jīng)過近25次整體迭代，最終獲得穩(wěn)定的調(diào)度方案。蟻群算法能夠獲得相對(duì)更優(yōu)的解，將高峰期調(diào)度總量提高了5.34%。

5 結(jié)論

實(shí)行合理投放和有效調(diào)度既能提高用戶滿意度和系統(tǒng)運(yùn)營服務(wù)水平，又能解決高峰期車輛積聚問題，有利于公共自行車系統(tǒng)的整體發(fā)展和高效有序運(yùn)營。

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