1. 研究目的与意义
共享单车作为全新的经济共享模式和全新的公共交通方式，有效解决了城市“最后一公里”的问题。[1]因其零排放、高分布密度、高灵活性等优势在一定程度上推动 了我国绿色出行方式的进一步发展，与此同时其分流了公交车人流，一定程度上缓解了城市交通压力［4］。自共享单车上线以来，自行车出行在总出行量中的占比显著上升。但在其发展过程中，也出现了很多问题，比如乱停乱放、供需不平衡等问题。作为运营企业，首先要解决的是供需平衡问题，即在保证用户最大满意度的前提下，提出保证最低调度成本的调度方案。因此，合理地分析共享单车的市场需求，制定合理的单车投放方案，才能保证共享单车的均衡发展，同时也尽可能减少给交通带来的负面影响。[2]发端于传统社会的共享经济作为一个新鲜事物在我们生活中的作用正日益凸显。而享誉“中国新四大发明”之一的共享经济代表—共享单车，因其方便快捷、低碳环保的使用特质，得到人们的广泛认可，俨然已成为人们短途出行的重要交通工具之一，随着在我国的迅速发展，现已推广到国外。[1]共享单车作为全新的经济共享模式和全新的公共交通方式，有效解决了城市“最后一公里”的问题。[2]因其零排放、高分布密度、高灵活性等优势在一定程度上推动了我国绿色出行方式的进一步发展，与此同时其分流了公交车人流，一定程度上缓解了城市交通压力。［3］然而，伴随着共享单车在中国各大城市的广泛应用，在缓解城市交通压力与方便人们出行的同时，共享单车的乱停乱放在很大程度上也影响了城市的正常交通秩序。[4]
毋庸置疑，共享单车以分时租赁的经营模式、便捷环保的使用方式，备受人们推崇，使其呈爆发式迅速增长，迅速普及，在某种程度上减缓了城市的拥堵状况，减少了空气污染，方便短途出行，但正是其使用时的“方便”，反而给共享单车在资源配置、管理调度上增加了困难，甚至有时反倒加剧了交通的拥堵。[5]随着市场上共享单车保有量的迅速增大，使得车辆在资源配置、运营和管理中存在的问题日渐显露。除了由于单车使用者个人素质差异造成的不按规定地点停放、乱停乱放、损坏车辆等不道德行为外，更大的问题是因行业竞争激烈，管理粗放，调度滞后，不能科学合理地配置资源、管理资源，不能科学预判投放数量，造成车辆投放地区不平衡。[6]经常出现有的地方车辆积压阻碍交通，而有的地方又“一车难求”的局面，且共享单车运营公司“各自为政”，单车投放数量盲目，比例失衡，使得某些城市的单车数量超过城市容纳量，造成极大的资源浪费。尽管很多共享单车公司为单车安装了GPS定位系统，能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据，但是如何充分利用智能化手段对共享单车科学调度、科学预测，提高车辆使用效率，减少拥堵发生，使共享单车这一新生事物健康有序的发展，是摆在我们面前亟待思考与解决的问题。共享单车在运营过程中面临着诸多问题，例如在上班时段的地铁站附近，单车堆积如山，严重挤压了公共空间，而在下班时间无车可用，给用户出行带来诸多不便。而共享单车调配问题是解决该问题的有效途径。
2. 研究内容和预期目标
本文介绍共享单车的现状问题，通过调查以及运用工业工程研究方法对共享单车站点、共享单车需求量以及共享单车分配[3]进行分析研究，从而对共享单车的配置和调度进行优化。
本文通过对共享单车现状的分析与实地考察，同时以问卷调查形式对使用者出行特征进行研究，了解用户使用情况和满意度，从而指出共享单车目前面临的缺陷与困境，运用工业工程有关优化方法对此进行优化与调节。
3. 国内外研究现状
近年来，国内外不少学者对城市公共自行车的需求预测和调度策略进行了深入探讨，其中预估用车需求的研究大多基于历史用车需求均值或历史用车记录数据，eoin等研究了城市高峰时段单车使用情况，通过分析城市公共自行车系统数据，预估各驻车站点单车的用车频次；dimitrios等通过识别影响单车使用的因素以及城市公共自行车的流动模式，进而预测单车的用车需求；cheng等通过对具有时间相关的ＰＣＴＭＣ（Population ContinusTime Markov Chain）模型进行分析，研究了驻车站点的用车频次预估问题；chen等提出了一种半监督特征选择法预测用户的出行需求，即基于历史用车次数的特征选择法精准地预估用车频次；divya等基于出租车数据，提出了一种多因素回归模型预测城市公共自行车的用车需求，但里面混有大量长途出租车数据，导致短程用车需求预估不精确。
城市公共自行车的调度策略研究大多数采用聚类建模或数学算法建模．比如Liu等提出的自适应能力约束的K中心聚类AdaCCKC（Adaptive Capacity Constained K-center Clustering）算法，将多车辆行车线路问题简化为内部集群只需1辆调度车的行车线路问题。
[1]近年来，国内外不少学者对城市共享单车的需求预测和调度策略进行了深入探讨，其中预估用车需求的研究大多基于历史用车需求均值或历史用车记录数据，Eoin等研究了城市高峰时段单车使用情况，通过分析城市公共自行车系统数据，预估各驻车站点单车的用车频次；[7]Dimitrios等通过识别影响单车使用的因素以及城市公共自行车的流动模式，进而预测单车的用车需求；[8]Cheng等通过对具有时间相关的PCTMC（Population Continus TimeMarkov Chain）模型进行分析，研究了驻车站点的用车频次预估问题；[9]Chen等提出了一种半监督特征选择法预测用户的出行需求，即基于历史用车次数的特征选择法精准地预估用车频次。
4. 计划与进度安排
2022年11月29日前:搜集并阅读相关资料写出开题报告；
2022年3月13日前：完成初稿和中期检查工作；
2022年4月30日前：完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作；
5. 参考文献
[1]张若菡,何颖.对共享单车资源配置与调度的建议——以北京市为例[J].物流技术,2018,37(11):64-70.
[2]朱闯,高嘉悦,吴海霞,赵玺.基于市场需求下共享单车分配与调度运营方案[J].智能城市,2018,4(16):16-18.
[3]张建翔．基于共享单车时空分布的优化调度模型[J].经贸实践,2017,(16) :226．
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