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    基于剩余時間的公共自行車動態(tài)調(diào)度模型*

    2018-02-26 06:14:36章文韜胡赟爽黃振清趙岳清
    臺州學(xué)院學(xué)報 2018年6期
    關(guān)鍵詞:模型

    章文韜,胡赟爽,黃振清,趙岳清

    (臺州學(xué)院 電子與信息工程學(xué)院,浙江 臨海 317000)

    0 引言

    隨著現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展,交通問題與能源問題日益嚴(yán)重。因此,自行車出行成為首選的綠色方式。我國的公共自行車系統(tǒng)開展的較遲,杭州市于2008年首次開通公共自行車運營系統(tǒng),并取得了巨大的成功。但由于發(fā)展時間短,公共自行車系統(tǒng)還存在著很多問題。其中最為突出的是車輛調(diào)度問題。主要表現(xiàn)在在早晚高峰期間,公共自行車租賃點無車可借與無法還車的問題。

    現(xiàn)階段臨海市的公共自行車調(diào)度模式主要以人工為主。通過平臺的實時監(jiān)控,若某個自行車租賃點的在樁車輛無車或者滿車,則會發(fā)出提示告知平臺管理人員,使管理人員及時趕到自行車租賃點進(jìn)行調(diào)度。這樣的調(diào)度方式時效性不高,可能會使得租賃者長時間等待而放棄租賃轉(zhuǎn)向其他交通方式。

    本文通過建立公共自行車動態(tài)調(diào)度模型,來盡量減少調(diào)度的成本,同時兼顧用戶的滿意度。旨在解決公共自行車調(diào)度過程中的“調(diào)多少”、“如何調(diào)”的問題。并將該模型用于實際案例中,來檢驗該模型的可靠性。

    1 公共自行車系統(tǒng)調(diào)度問題

    在研究公共自行車系統(tǒng)調(diào)度問題前我們先對該問題進(jìn)行界定。從租賃點的狀態(tài)、調(diào)度時間窗、調(diào)度數(shù)量三個方面進(jìn)行界定[1]。首先,是租賃點的狀態(tài)界定,通過對租賃點處的狀態(tài)來判斷是否需要調(diào)度車輛。其次,是調(diào)度時間窗的界定,要求調(diào)度車輛需要在正確的調(diào)度時刻內(nèi)完成調(diào)度使得租賃點達(dá)到正常狀態(tài)。最后,是調(diào)度數(shù)量的界定。由于自行車調(diào)度需求量是隨著時間在一定范圍內(nèi)波動的,因此對調(diào)度數(shù)量的精準(zhǔn)把握是整個調(diào)度問題的關(guān)鍵。

    1.1 基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測

    在公共自行車系統(tǒng)中,每個租賃點的車樁數(shù)是固定值,租賃點的狀態(tài)由可用自行車數(shù)量和車樁數(shù)決定。當(dāng)租賃點的可用自行車過多或過少時,都會影響市民的正常出行,為提高市民的使用體驗滿意度,調(diào)度中心應(yīng)該優(yōu)化其調(diào)度策略。

    假設(shè)在時刻t,租賃點i的可用自行車數(shù)量為ui(t),租賃點i的停車樁數(shù)為Mi,定義此時租賃點i的車樁比[2]為:

    我們設(shè)定租賃點的車樁比的上限為Smax,租賃點的車樁比下限為Smin。根據(jù)車樁比這一參數(shù),對租賃點有如下三種狀態(tài)的界定:

    1.Smin≤Si(t)≤Smax當(dāng)時,租賃點處于正常狀態(tài),有一定數(shù)量的可用自行車和空樁數(shù)滿足市民的借還需要,因此該租賃點沒有調(diào)度的需要。

    2.Si(t)>Smax當(dāng)時,租賃點空車樁的數(shù)量較少,市民在該站點的還車需要會受到制約,表示在該租賃點需要調(diào)出車輛。否則會為市民的出行帶來困擾,影響市民的滿意度。

    3.Si(t)>Smin當(dāng)時,租賃點的可用車輛較少,市民在該站點的借車需要會受到限制,表示在該租賃點需要調(diào)入車輛。否則也會為市民的出行帶來困擾,影響市民的滿意度。

    一般來說,當(dāng)站點處于高峰借車時,站點仍需要留下兩成左右的空樁,供少量用戶還車使用;反之,當(dāng)站點處于還車高峰時,站點也需要配備兩成左右的車輛,供少量用戶借車使用。所以,一般取Smin=0.2,Smax=0.8。

    當(dāng)某租賃點處于借車高峰時段且還車數(shù)量相對較少時,此時的最佳車樁比應(yīng)接近于Smax;相反,若某租賃點處于還車高峰時段且借車數(shù)量相對較少時,此時的最佳車樁比應(yīng)接近于Smin;而當(dāng)租賃點處于平峰時段,其可借自行車數(shù)及空樁數(shù)則需要保持相對平衡,此時的最佳車樁比[3]可取0.5。

    當(dāng)租賃點的車樁比不在[ ]Smin,Smax范圍內(nèi)時,我們需要進(jìn)行調(diào)入或調(diào)出的公共自行車數(shù)。本文將各租賃點i在t時刻調(diào)入調(diào)出的公共自行車數(shù)用di(t)表示。當(dāng)di(t)>0時,表示需要對租賃點i調(diào)入自行車;當(dāng)di(t)<0時,需要對租賃點i調(diào)出自行車。

    其中:Sˉi表示租賃點i最佳車樁比;Mi表示租賃點i的停車樁數(shù);ui(t)表示t時刻租賃點i的可用自行車數(shù)。

    公共自行車系統(tǒng)的使用情況是隨著時間而變化的,呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。這反映出用戶的出行也具有類似的規(guī)律。因此可以通過具體的指標(biāo)來判斷公共自行車系統(tǒng)的調(diào)度需求。但是在實際運營中,由于公共自行車的自流動性,租車與還車的不實時匹配,造成了公共自行車系統(tǒng)的不平衡性。為解決這一問題,我們引入借車率和還車率來衡量公共自行車系統(tǒng)的使用狀態(tài)[4]。

    假設(shè)一段時間內(nèi)租賃點i的借車率bi(t)與還車率ri(t)是相對穩(wěn)定的,t0時刻的可用車輛數(shù)為ui(t0),且在時間段[ ]t0,T 內(nèi)公共自行車系統(tǒng)一直保持著正常的借還狀態(tài)[5],此時未來T時刻的可用自行車數(shù)為當(dāng)前可用車輛數(shù)加上這段時間內(nèi)還車與借車的差值,表示為;

    該時間段內(nèi),租賃點i需要維持正常狀態(tài),即當(dāng)前的可用自行車數(shù)與租賃點車樁數(shù)之比維持在Smin<S<Smax。

    我們統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)各租賃點的節(jié)假日和工作日的借車量和還車量有一定的差距,因此本文將各租賃點的借車率和還車率分為節(jié)假日和工作日兩種。本文對各租賃點的節(jié)假日和工作日借車量分別取均值,利用三次樣條函數(shù)進(jìn)行插值,得到各租賃點一天里的各時間點的借車率和還車率。

    臨海市人民銀行站點節(jié)假日里每天各時間點的借車率和還車率如圖1、2所示。人民銀行和大洋小區(qū)(北)租賃點的車樁比變化如圖3所示。

    圖1 節(jié)假日的借車率(輛/時)

    圖2 節(jié)假日的還車率(輛/時)

    圖3 租賃點的車樁比變化

    本文選取2018年6月18日(節(jié)假日)臨海市部分公共自行車租賃點進(jìn)行車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測。當(dāng)預(yù)測出某租賃點在某時刻的車樁比不在范圍內(nèi)時,我們就需要對該租賃點進(jìn)行車輛調(diào)度,使其達(dá)到最佳車樁比。臨海市部分租賃點的車輛調(diào)度預(yù)測結(jié)果如表1所示。

    表1 基于車樁比的臨海市部分公共自行車租賃點車輛調(diào)度預(yù)測結(jié)果

    從表1可看出,各租賃點的實際需調(diào)度的自行車數(shù)量與我們所預(yù)測的需調(diào)度數(shù)量還是非常吻合的,說明我們預(yù)測出的各租賃點需要進(jìn)行調(diào)度的時間較為準(zhǔn)確。因此,基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測模型具有一定的可靠性。

    1.2 基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測

    本文通過各租賃點的借還車率來預(yù)測出空樁或滿樁時刻,定義在租賃點空樁或滿樁時刻前半小時進(jìn)行車輛調(diào)度?;谑S鄷r間的車輛動態(tài)調(diào)度模型如下:

    其中:ui(t0)表示t0時刻租賃點i的可用車輛數(shù);Di表示租賃點i車輛調(diào)度時刻。

    本文選取2018年6月18日(節(jié)假日)臨海市部分公共自行車租賃點進(jìn)行車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測。當(dāng)預(yù)測出某租賃點在某時刻的達(dá)到空樁或滿樁狀態(tài)時,我們就需要提前半小時對該租賃點進(jìn)行車輛調(diào)度,以便滿足用戶的借還車需求。租賃點的車輛預(yù)測結(jié)果如表2所示。

    表2 基于剩余時間的臨海市部分公共自行車租賃點車輛調(diào)度預(yù)測結(jié)果

    從表2可看出,在各租賃點處于空樁或滿樁前半小時進(jìn)行車輛調(diào)度可以滿足用戶的借還車需求,并且各租賃點的實際需調(diào)度的自行車數(shù)量與我們所預(yù)測的需調(diào)度數(shù)量還是非常吻合的,說明基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測模型具有一定的可靠性。

    2 模型比較

    本文介紹了基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測模型和基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度預(yù)測模型。前者主要是通過租賃點最佳車樁比的范圍來調(diào)度車輛,一旦超出[0.2,0.8]的范圍,就立即進(jìn)行調(diào)度。后者考慮到租賃點車輛的自調(diào)控性,不直接采取立即調(diào)度的方式,而是在它們到達(dá)空樁或滿樁狀態(tài)前一段時間進(jìn)行車輛調(diào)度。

    本文以臨海市部分租賃點為例對上述兩個模型進(jìn)行了測試,對比兩次所得結(jié)果見表3。

    表3 基于車樁比和基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度模型比較

    從表3可看出,建設(shè)規(guī)劃局和大洋小區(qū)(北)租賃點在基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度模型下不需要進(jìn)行車輛調(diào)度,而在基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度模型下需要進(jìn)行車輛調(diào)度。在本文選取的12個租賃點中,基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度需調(diào)度107輛,而基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度只需調(diào)度101輛,減少了5.61%的車輛調(diào)度數(shù)。因此,基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度模型有著更優(yōu)化的結(jié)果?;谑S鄷r間的車輛動態(tài)調(diào)度可以減少調(diào)度的次數(shù),降低車輛調(diào)度的成本。不僅如此,基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度還在一定程度上減少了車輛調(diào)度的數(shù)量。

    3 結(jié)束語

    由于現(xiàn)代交通問題的日益嚴(yán)重,公共自行車這一綠色出行的方式越來越受到大家的關(guān)注,但公共自行車系統(tǒng)仍然不完善。本文就這一問題進(jìn)行研究。首先介紹了公共自行車的調(diào)度問題,然后提出基于車樁比的車輛動態(tài)調(diào)度模型和基于剩余時間的車輛調(diào)度模型,并以臨海市部分租賃點為對象進(jìn)行測試,比較這兩種模型,最后發(fā)現(xiàn)基于剩余時間的車輛動態(tài)調(diào)度有著更優(yōu)化的結(jié)果。

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