基于损坏车辆分布预测与损益阈值分析下的共享单车回收研究

针对共享单车系统在运营过程中损坏车辆造成运营成本及损失愈多的情况，对损坏车辆在站点网络的分布作出预测，基于回收成本阈值分析建立损坏车辆回收网络模型，在此基础上构建以回收成本最小化为目标的回收路由指派模型，并使用禁忌搜索法与遗传算法的混合算法求解实际案例。结果表明：该方法可解决现实情境下，共享单车损坏车辆回收过程的分布预测和路径优化问题。本文的实例分析表明，建立的模型与传统回收方法相比，成本节约了8.72%，不仅降低回收过程的作业成本，同时也可以提高回收效率，对于共享单车运营商的决策优化具有一定参考价值。     

多类型现金的押运路线问题

以现金物流为研究背景,提出了一种基于在途风险的多类型现金的押运路线优化问题,以新币配送均衡、旧币回收和在途风险减少为优化目标,建立了相应的混合整数规划模型,并设计了一种混合禁忌搜索算法进行求解,其中禁忌搜索算法用以确定路线决策,嵌入的精确算法、贪心算法和混合贪心算法用以确定新币配送决策、旧币回收决策和风险决策。数值实验对问题特性和算法性能进行了分析,结果表明:(1)新币券别均衡优化和旧币回收导致在途风险增加;(2)混合禁忌搜索算法能求解更大规模的问题,并得到较好的解,嵌入算法很好地平衡了运行时间和求解质量。     

基于电子围栏的无桩式共享单车重平衡问题研究

针对无桩式共享单车运营中所出现的乱停乱放和分布不平衡问题,引入电子围栏并将其作为单车停放站点,通过调节各电子围栏的单车数量使得供需平衡。首先以最小化电动汽车固定使用成本和能耗成本为目标函数,构建了共享单车重平衡问题的混合整数规划模型。然后提出了IACP+IVNS算法来求解该模型,其中IACP算法(改进自动确定聚类中心的势能聚类算法)将大规模问题分解为小规模问题,IVNS算法(改进变邻域搜索算法)对每个小规模问题进行优化求解。最后,不同规模的算例仿真及灵敏度分析结果表明:本文算法可以有效地减少共享单车重平衡总成本。     

考虑混合车队的多目标共享单车重平衡问题研究

共享单车系统所面临的主要问题是用户需求与单车供给的不匹配，实施有效的重平衡操作需要权衡成本与服务水平这两个相互矛盾的目标。在“双碳”目标的背景下，考虑了由电动车和燃油车组成的混合车队以及燃油车限行因素，建立了以重平衡总成本最小和未满足重平衡需求量最小为优化目标的多目标混合整数规划模型，并提出了一种改进多目标粒子群算法来求解该问题。不同规模测试例的仿真结果表明，该算法在收敛性、多样性和分布性方面都优于NSGA-Ⅱ和标准多目标粒子群算法，能够得到更高质量的帕累托最优解集。管理者可以依据其自身偏好，从中选择合理的重平衡方案。     

考虑维修的共享单车调度优化研究

随着共享单车的快速发展,一方面给我们的社会生活带来了极大的便利,解决了困扰已久的"最后一公里"问题;但另一方面,单车投入量过大、故障车辆不能及时解决等问题也困扰着企业和政府。针对如何解决"无好车可用"的问题,在车辆调度模型的基础上,考虑共享单车的维修问题以建立更加符合实际应用的调度优化模型。提出了比例风险模型来实时监控单车的使用情况,使企业及时发现问题单车;提出在调度作业中对于部分小故障单车进行当场维修,以优化调度模型。最后选取了某地区的共享单车信息,对模型进行了数值求解,并提出调度满意度的概念,以验证调度方案的有效性。     

共享单车停放点联合覆盖选址及车辆配置模型

针对共享单车停放点选址及车辆配置决策问题,在考虑共享单车停放点建设数量、共享单车投放总量、各停放点容量等限制以及各需求点权重的情况下,以需求点被覆盖程度之和最大化,停、取车需求满足程度最大化和空闲车辆最少化,停放点建设和日常运营成本以及共享单车购置成本之和最小化为目标,基于联合覆盖选址思想建立了一种共享单车停放点选址和各点期初车辆配置决策的多时段、多目标优化模型。算例分析结果表明,停、取车需求满足程度对于综合目标函数值有决定性影响;随着停车点建设数量的增大,停放点建设和运营成本也随之增大,将抵消停、取车需求满足率上升对综合目标函数值的贡献;取车需求变动对综合目标函数值有重要影响,而停车需求变动对综合目标函数值的影响很小。     

基于改进禁忌搜索算法的整车混装配载优化方法

根据商品车、轿运车主要几何特征,分别对商品车结构和轿运车结构建模。考虑多目的地不同订单需求、商品车配载三维尺寸约束和轿运车运输能力约束为限制条件,以混合配载利润最大化为目标函数,建立轿运车配载优化模型。针对禁忌搜索算法易局部收敛的缺点,引入贪心算法,并在禁忌搜索算法中采用两种置换操作生成领域,进而设计了一种改进的禁忌搜索算法进行求解,应用Matlab软件进行仿真计算,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

集装箱车辆调度问题的变邻域禁忌搜索算法

研究一类带工作时间约束的集装箱专用车辆调度问题的混合禁忌搜索算法.此问题可分解为车辆路线设定和车辆分配两个组合优化问题,但是两个问题的分开求解最优解的组合却并不一定是总问题的最优解.首先对问题给出数学描述,之后通过引入一个变邻域搜索策略,提出一个解决该问题的混合禁忌搜索算法.该算法使用两行向量进行编码,采用随机扩大禁忌步长,并设计三种邻域变换定义,采用变邻域策略来扩大搜索空间.最后通过对6个不同规模算例求解验证该算法在解决此类问题的有效性.     

面向高校的共享单车存量调度系统设计

共享单车是共享经济的一个重要组成部分,但随之出现的是共享单车"借车难,还车难"的问题,对共享单车进行合理调度是解决该难题的必经之路。在该背景下,该文以学校附近租赁点为例对最优路径进行研究。建立以调度成本最小化为目标函数的线性规划模型,并对所设计的模型进行优化处理,得出多阶段操作条件下的调度方案。最后为了使调度系统更具商用价值,制作了调度页面,以便于调度人员直观地获取调度方案,提高调度效率。     

基于鲁棒优化的多目标共享单车电子围栏选址研究

“双碳”背景下，零排放的共享单车系统可以有效降低公共交通系统的碳排放。将电子围栏作为单车停放点，是应对乱停乱放、保障共享单车行业可持续发展的有效措施。以电子围栏选址总成本最小和用户需求覆盖最大为优化目标，研究了用户需求不确定情形下的多目标电子围栏选址问题。利用预算不确定集来刻画用户需求的不确定性，构建了多目标电子围栏选址的鲁棒优化模型，并利用对偶理论将其转化为鲁棒对等模型，然后采用ε约束法进行求解。现实算例测试结果验证了本文模型和方法的有效性。     

浅析“智能化”在共享单车APP设计中的应用与发展

近年来,随着共享单车的普及、应用和发展,共享单车以用户多、覆盖广、便捷等特点迅速地走进人们的生活。但对于共享单车的"智能化"仍处于发展与探索阶段。经调研,人们更希望在共享单车的APP使用中出现摄录功能、照明功能、出行路线私人订制、行车安全保障等更为智能化的功能应用。本文针对共享单车"智能化"的应用与发展展开论述,阐述了"智能化"共享单车研究中的目的与意义、国内外发展状况、应用情况以及未来发展方向四个方面内容。     

基于融合禁忌搜索粒子群算法的配电网无功优化

从数学角度分析,配电网无功优化是一个非线性、多变量、多约束的混合规划问题。粒子群优化搜索算法被广泛应用于求解配电网无功优化问题。由于粒子群算法粒子群在进化过程易趋向同一化,失去多样性,从而使算法陷入局部最优解。本文在分析配电网无功优化的特性基础上,提出一种改进的紧融合禁忌搜索-粒子群算法用于配电网无功优化问题的求解。通过将禁忌搜索功能融合到粒子历史最优解和全局最优解寻优过程中,避免了粒子群算法寻优过程中出现的局部最优问题,从而提高粒子群算法的全局搜索能力。通过IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,改进的算法能取得良好的效果。     

趣说共享单车

<正>共享单车是指企业与政府合作,在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务,是共享经济的一种新形态。仿佛一夜之间,共享单车已经到了"泛滥"的地步,各大城市路边排满了各种颜色的共享单车。共享经济的理念起源于2008年的美国硅谷,这的确是天才的创意:通过互联网为媒介,整合线下的社会资源,各自以不同的方式付出和受益,共同获得经济利益。Uber像浪潮一样席卷全球,最终在中国获得了空前的成功,并且衍生出了完全不同的商业模式——最后1公里的出行解决方案,也就是如今火爆的     

看板控制系统零部件厂内搬运路线的优化

从看板控制系统厂内各零部件运输路线没有进行优化而导致了人力、物力的浪费问题着手，以降低厂内总搬运成本为出发点，提出并论述了设立临时中转站的优化方法及这样的临时中转站的存在的理论证明，并指出了如何寻找站点的方法。该优化方法是可以对到相应的资源进行调配，以达到减少厂内总搬运成本这一目的。     

多堆场集装箱卡车路径规划的混合蚁群算法

为提升集装箱运输系统的运输效率,以进口港口为背景,研究了多堆场集装箱卡车运输路径规划问题。通过图建模将问题转化为非对称多旅行商问题,建立了带时限约束的以最小化总工作时间为目标的线性混合整数规划数学模型。鉴于问题的复杂性,提出了给定序列的动态规划分割算法以及生成序列的改进蚁群算法,以此构造了求解该问题的混合蚁群算法。数值实验表明,混合蚁群算法在优化性能上明显优于禁忌算法和遗传算法,是求解该类问题的有效算法。     

考虑时变速度和动态需求的电动车辆路径问题

针对时变速度车辆路径问题,考虑动态客户需求并引入电动车替代燃油车。首先采用“wait-and-see”策略对动态需求进行建模,并建立其静态子问题的混合整数规划模型。然后提出了基于时域划分的求解算法,在每个时域的结束时刻处理动态需求,并利用模拟退火结合变邻域搜索的混合启发式算法来求解,从而实现电动车辆路径的循环优化与更新。最后设计了多种类型和规模的测试算例,测试结果表明本文算法既可以有效求解静态问题,也可以实现动态新增需求的实时处理。     

单车场多送货点车辆调度优化的一种改进禁忌算法

为解决单车场容量约束车辆调度问题提出了一种改进禁忌算法.在传统的禁忌算法思想中,它的解受算法的唯一初始解的状态影响很大,因此优化结果的稳定性得不到保证.此改进算法使用多初始解和全局禁忌表,它能够减小解的不稳定性和扩大搜索范围.与标准禁忌算法比较,它的全局搜索能力和稳定性都大大增强.通过算例试验,取得了良好的结果.     

基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究

目的提出一种求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载优化问题的有效算法。方法针对箱装农产品单车装载中的弱异类货物问题,以容积利用率最优为目标构建装载数学模型;分析农产品成箱包装的特点,并重新描述了货物承重约束和方向约束;针对模型求解提出了一种混合蚁群算法,包括基于砌墙式的启发装载策略,以及改进后的期望函数;最后选取了5组标准数据,构造了1组农产品数据,设置了3套实验方案对算法进行验证。结果实验1中算法较2种比对算法目标值分别高出3%和2.5%;实验2,算法平均体积利用率达到81.59%;实验3,改变初始参数后算法最大目标值为93.9%。结论提出的算法求解单车弱异类货物装载问题有效且性能良好;算法用于求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载问题,具有一定的可行性。     

基于KANO模型的后共享时代单车设计决策研究——从设计师与消费者视角

目的 探究消费者对共享单车的需求偏好,获取用户和设计师对产品的认知差距,并提出相应的设计决策,为共享单车以及两轮车行业的产品创新提供启迪与参考。方法 从设计师思维与消费者偏好的视角出发,对共享单车消费者偏好的各项设计原则(属性)进行细致分类,建立8个评价维度与41个评价特征,采用KANO模型对有效回收样本进行定量统计及定性分析。结果 基于前期调研与KANO模型分析,提出后共享时代单车设计的相关策略。结论 在后共享单车时代下,设计师需要根据用户真实的产品偏好与体验感知进行设计策略的研究,以设计出真正满足用户需求和体验期望的产品。同时也证明KANO模型作为一种阐明用户不同感性需求的方法,有助于设计师进行设计决策的综合判断,提升设计的竞争力。     

共享经济下共享单车的可持续设计方法研究

随着互联网技术,信息科技的快速发展,以及大数据和云计算的普遍运用,设计的范畴也随之有了很大的改变。共享单车是共享产品中的一类,共享单车改变了人们对产品具有使用权而非占有权的观念,使社会资源合理流通,节省了社会资源,实现了人们"最后一公里"交通的问题,也为实现绿色出行提供了更大的可能性。目前共享单车在其生产、使用和回收中存在很大的问题,在一些地方甚至出现禁止共享单车入内的规定,研究共享单车的可持续设计方法是本论文研究的核心问题。论文首先介绍了共享经济的概念和特点,其次通过设计调查问卷,对消费者进行问卷调研以及对问卷的数据整理和分析来寻找消费者对于共享单车的设计改进需求,提出共享单车的设计改良方向。