城市共享單車停放點(diǎn)選址研究
——以深圳市高新園區(qū)為例

黃伊萍，楊 雯

(深圳大學(xué)管理學(xué)院，廣東深圳518060)

0 引言

2016年，共享單車迅速普及，大量出現(xiàn)在城市街頭。截至2017年1 月22 日，共有四家互聯(lián)網(wǎng)自行車企業(yè)(摩拜、ofo、小藍(lán)、小鳴)在深圳市運(yùn)營，累積投放自行車約30 萬輛[1]。相對于傳統(tǒng)的有樁公共自行車系統(tǒng)，共享單車因隨借隨還、隨停隨走、自由方便的特點(diǎn)更受大眾喜愛。無樁共享單車的面世打通了城市公共交通出行的最后一公里，極大地便利了市民的出行。但共享單車隨意停放的優(yōu)勢，也成了運(yùn)維管理的一大癥結(jié)。

隨著使用人數(shù)的增加，亂停放的問題日益凸顯，給城市運(yùn)營、社會治理帶來了新的挑戰(zhàn)[2]。亂停放的共享單車不僅影響市容，還阻礙行人和非機(jī)動車的正常通行。調(diào)度成本也成為共享單車運(yùn)營中的最大成本。為了規(guī)范共享單車的停放，需要推進(jìn)道路兩側(cè)共享單車停放區(qū)域的規(guī)劃和建設(shè)[3]。對共享單車停放點(diǎn)進(jìn)行合理選址，有利于引導(dǎo)市民規(guī)范有序地停放自行車，解決共享單車亂停放、調(diào)度成本高的問題。

共享單車停放點(diǎn)選址跟一般設(shè)施選址問題一樣，其目的是確定一個(gè)或多個(gè)設(shè)施點(diǎn)能夠滿足一定的標(biāo)準(zhǔn)和需求。文獻(xiàn)[4]針對工廠選址問題建立多目標(biāo)規(guī)劃模型，以最小化總成本及未被覆蓋的需求點(diǎn)。除了成本和覆蓋范圍，文獻(xiàn)[5]在海嘯多發(fā)地帶的公共設(shè)施選址問題里還考慮風(fēng)險(xiǎn)因素。文獻(xiàn)[6]以成本、客戶服務(wù)水平及客戶響應(yīng)水平為目標(biāo)，對分銷網(wǎng)絡(luò)的選址問題進(jìn)行了研究。

有關(guān)自行車停放點(diǎn)的研究多數(shù)聚焦于有樁公共自行車。文獻(xiàn)[7]以巴黎市的公共自行車租賃系統(tǒng)為例，通過預(yù)測出行需求量來確定租賃點(diǎn)的規(guī)模，并且闡述了設(shè)置租賃點(diǎn)的影響因素、定位方法以及布設(shè)原則。一些學(xué)者采用定性與定量結(jié)合的方法(如層次分析法、模糊綜合評價(jià)模型等)評估選擇公共自行車租賃點(diǎn)[8-10]。由于公共自行車租賃點(diǎn)的選址具有較多的量化指標(biāo)，如步行距離、建設(shè)成本等，因此很多學(xué)者采用定量方法進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[11]通過建立雙層規(guī)劃模型以使出行成本和設(shè)施建設(shè)成本最小化，并用遺傳算法求解模型，得到公共自行車租賃點(diǎn)的最優(yōu)布局。文獻(xiàn)[12]針對柳州市公共自行車租賃點(diǎn)選址現(xiàn)狀、影響因素及主要問題進(jìn)行分析，提出相應(yīng)的解決辦法，并運(yùn)用基于集合覆蓋方法的公共自行車租賃點(diǎn)選址模型進(jìn)行案例分析。

對于覆蓋選址問題，許多學(xué)者提出了不同的覆蓋模型。傳統(tǒng)的覆蓋選址模型中需求點(diǎn)的覆蓋只分為兩種情況，要么在設(shè)施點(diǎn)服務(wù)半徑內(nèi)被視為完全覆蓋，要么在設(shè)施點(diǎn)服務(wù)半徑外被視為完全不覆蓋。然而，設(shè)置嚴(yán)格覆蓋半徑并不切合實(shí)際情況，假設(shè)覆蓋半徑為100 m，在99.9～100.1 m 之間不一定會出現(xiàn)完全不同的覆蓋情況?；诖耍墨I(xiàn)[13]最早提出了逐漸覆蓋模型的概念，并描述了需求線性遞減的逐漸覆蓋模型。文獻(xiàn)[14]提出非凸非凹的漸進(jìn)覆蓋模型來描述距離和覆蓋水平之間的變化關(guān)系。文獻(xiàn)[15]最早建立了基于服務(wù)質(zhì)量的漸進(jìn)覆蓋模型，提出可接受的最小服務(wù)水平的概念和不同的覆蓋函數(shù)。文獻(xiàn)[16]從服務(wù)質(zhì)量的視角出發(fā)，建立了最大化總覆蓋、最大化最小覆蓋和最小化未覆蓋的服務(wù)需求水平的多目標(biāo)逐漸覆蓋模型。文獻(xiàn)[17]建立了以總需求服務(wù)質(zhì)量最大化為目標(biāo)的體驗(yàn)店選址模型?；跐u進(jìn)覆蓋和服務(wù)質(zhì)量的多目標(biāo)選址模型中，使用者在覆蓋距離內(nèi)完全覆蓋，服務(wù)質(zhì)量可以得到保證，中間部分服務(wù)質(zhì)量隨著距離的增大而不斷下降，當(dāng)距離值超過某個(gè)范圍以后完全不覆蓋，服務(wù)質(zhì)量變?yōu)榱?。因此漸進(jìn)覆蓋模型更貼近共享單車停放點(diǎn)選址的實(shí)際情況。

共享單車停放點(diǎn)選址問題與公共自行車租賃點(diǎn)選址問題不同，其特點(diǎn)是可以任意地點(diǎn)無樁停放，即不用考慮建樁數(shù)量。本文將基于漸進(jìn)覆蓋方法建立共享單車選址問題的0-1 混合整數(shù)規(guī)劃選址模型，并以深圳市南山區(qū)高新園區(qū)為例，在實(shí)地調(diào)查的基礎(chǔ)上，利用該模型為該區(qū)域共享單車停放點(diǎn)的布局提供科學(xué)依據(jù)。

1 共享單車停放點(diǎn)選址模型

在共享單車停放點(diǎn)布局優(yōu)化問題中，一方面，要考慮用戶滿意度。共享單車作為公共交通的補(bǔ)充以及短距離出行的代步工具，其特點(diǎn)是可以任意地點(diǎn)無樁停放。如果設(shè)置固定的共享單車集中停放點(diǎn)，其服務(wù)質(zhì)量的高低主要取決于用戶出發(fā)地或目的地與停放點(diǎn)之間的距離，即用戶獲得服務(wù)需要消耗的時(shí)間。將用戶出發(fā)地或目的地與停放點(diǎn)的距離轉(zhuǎn)化反映為用戶時(shí)間滿意度，采用余弦分布時(shí)間滿意度函數(shù)作為服務(wù)質(zhì)量水平函數(shù)，建立基于服務(wù)質(zhì)量的漸進(jìn)覆蓋模型，并以停放點(diǎn)的總體服務(wù)質(zhì)量最大化為目標(biāo)。另一方面，需要考慮設(shè)置停放點(diǎn)給運(yùn)營部門帶來的管理成本。隨著停放點(diǎn)選址數(shù)量的增加，相應(yīng)的管理成本(如調(diào)度成本)也隨之提高，而運(yùn)營部門是以成本最小化為目標(biāo)。該問題包含了兩種不同的目標(biāo)，為多目標(biāo)決策問題。因此，建立如下共享單車選址模型：

式中：Q為共享單車停放點(diǎn)的總體服務(wù)質(zhì)量；A為共享單車停放點(diǎn)的選址數(shù)量/個(gè)；N為需求點(diǎn)集合；M為共享單車停放點(diǎn)集合；wi為需求點(diǎn)i的需求量/個(gè)；dij為需求點(diǎn)i到停放點(diǎn)j的距離/m；qij為停放點(diǎn)j對需求點(diǎn)i的服務(wù)質(zhì)量；Capj為停放點(diǎn)j的規(guī)模容量/個(gè)；xj表示當(dāng)在j∈M設(shè)停放點(diǎn)時(shí)為1，否則為0；yij表示當(dāng)需求點(diǎn)i∈N由停放點(diǎn)j∈M提供服務(wù)時(shí)為1，否則為0。

其中，式(1)、式(2)是目標(biāo)函數(shù)，表示停放點(diǎn)的總體服務(wù)質(zhì)量最大化和選址數(shù)量最??；式(3)確保每個(gè)需求點(diǎn)都能被停放點(diǎn)滿足；式(4)表明只有設(shè)立的停放點(diǎn)才能為需求點(diǎn)提供服務(wù)；式(5)保證每個(gè)需求點(diǎn)對應(yīng)的停放點(diǎn)的規(guī)模容量之和能夠滿足其需求量；式(6)保證設(shè)立的所有共享單車停放點(diǎn)的總規(guī)模容量能夠滿足所有需求點(diǎn)的總需求量；式(7)、式(8)是0-1約束。

式(1)中的服務(wù)質(zhì)量函數(shù)qij選取余弦分布時(shí)間滿意度函數(shù)，見式(9)。該函數(shù)曲線是截取余弦函數(shù)曲線的π/2 到3π/2 的部分。該曲線在閾值-D1和----D2附近的服務(wù)質(zhì)量變化較小，曲線中間部分的斜率較大，也說明了這個(gè)范圍的服務(wù)質(zhì)量變化較大。但距離值一旦超過某個(gè)范圍以后，服務(wù)質(zhì)量變?yōu)?，即該停放點(diǎn)不為需求點(diǎn)提供服務(wù)。

2 實(shí)例分析

以深圳市南山區(qū)高新園區(qū)為例，規(guī)劃區(qū)域北至深南大道，南接白石路，西臨科技南路，東抵沙河西路，面積約為0.56 km2。軌道交通1 號線在深南大道設(shè)有高新園站。該規(guī)劃區(qū)主要為辦公功能區(qū)，高新園區(qū)內(nèi)共享單車的使用者多為上班族，用途主要是短距離通勤或者換乘公共汽車與地鐵。

圖1a是高新園區(qū)內(nèi)共享單車集中停放需求點(diǎn)的分布情況。上班族由于趕時(shí)間，一般會選擇將單車就近停放在人行道邊和綠化帶旁，影響到行人的通行和路面交通的安全。

通過實(shí)地收集、整理高峰期高新園區(qū)連續(xù)一周五個(gè)工作日共享單車的需求數(shù)量(見增強(qiáng)出版網(wǎng)絡(luò)文件附表1①)，將需求數(shù)量的均值作為每個(gè)需求點(diǎn)的需求量wi(見表1)。

高新園區(qū)是開發(fā)比較成熟的區(qū)域，并不能在任意位置進(jìn)行停放點(diǎn)選址。因此，該案例屬于離散型選址問題。需要先結(jié)合實(shí)際情況，按照一定的原則方法選取備選停放點(diǎn)，然后再根據(jù)所選的停放點(diǎn)能否滿足需求量以及停放點(diǎn)與需求點(diǎn)之間的距離遠(yuǎn)近，對共享單車停放點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

圖1 高新園區(qū)共享單車需求點(diǎn)及停放點(diǎn)位置分布Fig.1 Distribution of bike sharing demand points and parking sites in High-Tech Park

表1 高新園共享單車各需求點(diǎn)的需求量Tab.1 Amount of bike sharing demand points in High-Tech Park輛

共享單車停放點(diǎn)的選址主要考慮以下原則[18]：1)停放點(diǎn)在辦公樓、公共汽車站等區(qū)域內(nèi)的出行起終點(diǎn)附近進(jìn)行選取，盡可能減少停放點(diǎn)與自行車使用者出行OD點(diǎn)(出發(fā)地和目的地)之間的距離；2)停放點(diǎn)不能對附近的交通環(huán)境以及行人出行造成影響，盡量避免主干路、辦公樓停車場入口與空閑面積較小的綠化帶旁；3)停放點(diǎn)選址時(shí)還需要考慮土地的經(jīng)濟(jì)適用性，應(yīng)該充分利用空閑的土地，盡量減少開發(fā)新土地的費(fèi)用，節(jié)約土地資源；4)停放點(diǎn)應(yīng)該根據(jù)規(guī)劃區(qū)域的規(guī)模形態(tài)特點(diǎn)，以均勻分布的模式進(jìn)行選擇。

根據(jù)該備選停放點(diǎn)的選址原則，在高新園區(qū)內(nèi)初選的共享單車停放點(diǎn)的分布情況如圖1b所示。

共享單車停放點(diǎn)的規(guī)模和可容納的自行車數(shù)量Capj如表2所示。對于有樁停放的公共自行車租賃點(diǎn)，使用者可以接受的步行距離上限一般為500 m，但是因?yàn)楣蚕韱诬嚐o樁停放的特點(diǎn)，使用者可容忍的距離范圍有所減小。根據(jù)問卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)，超過65%的使用者可以接受的停放點(diǎn)與出發(fā)地或目的地的距離僅為200 m。因此，在漸進(jìn)覆蓋模型中取D1=0 m，D2=200 m，此時(shí)，qij的計(jì)算值表現(xiàn)為0～1之間的值，并且測得共享單車停放需求點(diǎn)i與停放點(diǎn)j之間的步行距離dij(見表3)。

表2 共享單車停放點(diǎn)規(guī)模與容量Tab.2 Scale and capacity of bike sharing parking sites

3 問題求解及結(jié)果分析

為求解該多目標(biāo)模型，將選址數(shù)量的目標(biāo)函數(shù)式(2)轉(zhuǎn)化為約束條件即改變最大停放點(diǎn)數(shù)量A，分析服務(wù)質(zhì)量的變化。將上述調(diào)查得來的數(shù)據(jù)代入建立的選址模型，并利用LINGO 軟件進(jìn)行求解。當(dāng)設(shè)定的選址數(shù)量上限A變化時(shí)，得到選擇的停放點(diǎn)j(見表4)、目標(biāo)函數(shù)值Q(見圖2)，以及需求點(diǎn)與停放點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系(i，j)都有所變化。

當(dāng)選址數(shù)量上限A＜10 時(shí)，該模型無解，即當(dāng)共享單車停放點(diǎn)小于10 個(gè)時(shí)，無法滿足該區(qū)域內(nèi)的出行需求。因此，求解結(jié)果中，將選址數(shù)量上限A從10 個(gè)依次增加到24 個(gè)，依次增加較優(yōu)的選址停放點(diǎn)xj，當(dāng)A=24 時(shí)，所有停放點(diǎn)都被選上。其中，需求點(diǎn)2與停放點(diǎn)②，⑧，需求點(diǎn)12與停放點(diǎn)⑥，⑦，需求點(diǎn)17 與停放點(diǎn)?，需求點(diǎn)18與停放點(diǎn) ? ，需求點(diǎn)20與停放點(diǎn) ? 之 間的距離都接近200 m的上限，即qij的值趨近于0。因此，需求點(diǎn)與停放點(diǎn)沒有形成對應(yīng)關(guān)系。

在目標(biāo)函數(shù)中需求點(diǎn)的需求量作為權(quán)重影響著總體服務(wù)質(zhì)量，因此用來滿足需求量較少需求點(diǎn)的停放點(diǎn)不太容易被選上。由于高新園區(qū)的自行車使用者多數(shù)目的地是高新園地鐵站，其中需求點(diǎn)6 離高新園地鐵站步行距離僅350 m，這個(gè)需求點(diǎn)的需求量較少，因此停放點(diǎn)9在選址數(shù)量上限到達(dá)20個(gè)時(shí)才會被選上。同樣，由于停放點(diǎn)1 和2 距離高新園地鐵站約300 m，因此對應(yīng)的需求數(shù)量為0，因此停放點(diǎn)1和2的增加對用戶滿意度幾乎沒有影響。該模型建議的選址結(jié)果與實(shí)際情況較為接近，具有現(xiàn)實(shí)意義。

由于選址數(shù)量越多，用戶的時(shí)間滿意度越高，但是會相應(yīng)增加管理成本。據(jù)統(tǒng)計(jì)，每輛共享單車的調(diào)度成本為3元·輛-1·d-1，約300元可建設(shè)一個(gè)可以停放30輛共享單車的用于確定停車位置的電子圍欄。根據(jù)以上成本信息，可以分析選址數(shù)量上限對時(shí)間滿意度及管理成本的影響。

從圖2 可以看出，隨著選址數(shù)量上限的不斷放松，用戶的時(shí)間滿意度隨之增加，即共享單車停放點(diǎn)的總體服務(wù)水平不斷增大。選址數(shù)量上限A從10 個(gè)依次增長到15 個(gè)時(shí)，滿意度增加的速度較快；中間部分選址數(shù)量上限A大于15 個(gè)小于21 個(gè)時(shí)，滿意度增加的速度放緩；當(dāng)選址數(shù)量上限A增長到21 個(gè)及以上時(shí)，滿意度增加的幅度極小。管理費(fèi)用則隨著停放點(diǎn)數(shù)量的增加成比例增加。因此，政府和企業(yè)可以根據(jù)實(shí)際情況，綜合考慮總體服務(wù)質(zhì)量與共享單車停放點(diǎn)的管理成本，設(shè)置一個(gè)合理的選址數(shù)量上限值，選取合適的停放點(diǎn)，以獲取長久的效益。

表3 共享單車停放需求點(diǎn)與備選停放點(diǎn)之間的距離Tab.3 Distance between demand points and parking sites

4 結(jié)語

本文在對深圳市高新園區(qū)出行調(diào)查數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，對城市共享單車停放點(diǎn)的選址進(jìn)行了研究。考慮到需求點(diǎn)到停放點(diǎn)的距離對服務(wù)質(zhì)量的影響，及停放點(diǎn)數(shù)目的增多帶來的管理成本增加，結(jié)合更貼近實(shí)際情況的部分覆蓋模型和余弦分布時(shí)間滿意度函數(shù)，以停放點(diǎn)的總體服務(wù)質(zhì)量最大化和選址數(shù)量最小為目標(biāo)，建立基于漸進(jìn)覆蓋的多目標(biāo)選址模型，采用LINGO 軟件求解，得到建議的共享單車停放點(diǎn)。結(jié)果顯示，采用文中所述模型建議的停放點(diǎn)選址結(jié)果與實(shí)際情況較為接近，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。對模型選址數(shù)量上限的敏感度分析，顯示了最大選址數(shù)量對服務(wù)質(zhì)量和管理成本的影響，可以幫助決策者根據(jù)實(shí)際情況在停放點(diǎn)管理成本和總體服務(wù)質(zhì)量之間權(quán)衡，為共享單車選址提供參考。

表4 共享單車停放點(diǎn) j 隨選址數(shù)量上限A 的變化Tab.4 Change of bike sharing parking sites j with the upper limit of the location number A

圖2 選址數(shù)量上限變化對滿意度和管理成本的影響Fig.2 Influence of different upper limit of the location number on the customers'satisfaction and administration cost

本文對于共享單車選址仍然有一些問題尚未解決，需要更全面深入的研究。如本文考慮的是確定需求，但在實(shí)際情況中，需求往往存在不確定性，需建立隨機(jī)規(guī)劃模型，模型求解變得更為復(fù)雜，但更有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

注釋：

Notes：

①增強(qiáng)出版網(wǎng)絡(luò)文件可在中國知網(wǎng)在線閱讀。