共享单车故障车辆回收路径优化研究-以摩拜单车为例毕业论文

 2021-04-21 09:04

摘 要

随着经济的发展,交通出行与人民的生活愈发密不可分,在交通愈发拥堵的现状下,共享单车这一旨在为城市居民解决短距离交通问题的新兴经济模式出现在城市中并迅速在大街小巷之中蔓延开来。共享单车做到了绿色环保,低碳出行,一定程度上促进了经济的发展,其无桩停放的灵活性使共享单车这种交通模式可与各种交通方式相衔接,大大方便了人民的日常生活出行。但是近两年来共享单车也暴露出了不少的问题:高频率的使用导致的耗损故障车辆众多,在缺乏合理的回收任务计划的情况下,随处停放的故障车辆严重影响了城市交通安全。共享单车作为新兴模式,国际上相关研究文献较少,因此,研究共享单车故障车辆回收问题是由理论意义与现实意义的。

本文主要对区域内故障车辆回收路径优化问题,旨在通过对回收流程中路径的选择,故障车辆聚类点的选择来使共享单车回收任务成本最小化,提高回收效率。首先对共享单车现状进行数据收集研究分析,接着根据数据通过时间序列进行分析预测固定时段下故障车辆数量,然后用k-means进行故障单车聚类形成聚类点,基于聚类点进行回收点的定位,建立共享单车回收网络,最后构建共享单车回收路径优化模型。

本文主要通过MATLAB软件结合运筹学知识进行数据的分析与处理,结合实际数据进行案例分析使研究更加贴合实际,更具有参考作用。

关键词:共享单车;车辆回收;路径优化 ;聚类

Research on Optimizing Recovery Route of Shared Bicycle

Faulty Vehicles: A Case Study of Mobay Bicycle

ABSTRACT

With the development of the economy, people's lives become more and more inseparable. Under the current situation of increasingly congested traffic, the sharing of bicycles is a new economic model aimed at solving the "last mile" problem of short-distance traffic in cities. The city quickly spread through the streets. Shared bicycles have achieved green environmental protection and low-carbon travel, which has promoted economic development to a certain extent. The flexibility of no pile parking makes the sharing mode of bicycles connect with various modes of transportation, which greatly facilitates the daily life of names. Travel. However, the sharing of bicycles in the past two years has also exposed a lot of problems: the use of high-frequency use has resulted in a large number of depleted vehicles. In the absence of a reasonable recovery mission plan, the faulty vehicles parked everywhere have seriously affected urban traffic safety and sharing. As an emerging model, bicycles have fewer relevant research literatures in the world. Therefore, it is of theoretical and practical significance to study the problem of vehicle recycling for shared bicycle faults.

This paper focuses on the problem of vehicle recovery path optimization in the region. It aims to minimize the cost of shared bicycle recycling tasks and improve the recovery efficiency by selecting the path in the recycling process and selecting the clustering points of the faulty vehicles. Firstly, the data collection and analysis of the shared bicycle status is carried out. Secondly, according to the data, the time series is used to analyze and predict the number of faulty vehicles in a fixed time period. Then, k-means is used to cluster the fault bicycles to form cluster points. Finally, the shared bicycle recovery path optimization model is

constructed.

This paper mainly uses MATLAB software combined with operational research to analyze and process data, and combines actual data to conduct case analysis to make the research more realistic and more reference.

Key words:Shared bicycle;Vehicle recycling;Path optimization;Clustering

目 录

1 绪论 - 1 -

1.1 研究背景 - 1 -

1.2 研究目的与意义 - 2 -

1.2.1 研究意义 - 2 -

1.2.2 研究目的 - 3 -

1.3 国内外研究现状 - 3 -

1.3.1 国外研究现状 - 3 -

1.3.2 国内研究现状 - 4 -

1.4 研究内容与研究方法 - 8 -

1.4.1 研究内容 - 8 -

1.4.2 研究方法 - 9 -

1.5 研究总结 - 9 -

2 共享单车回收研究基础 - 10 -

2.1 共享单车概述 - 10 -

2.1.1 共享单车定义 - 10 -

2.1.2 共享单车的特点 - 10 -

2.2 共享单车回收可行性分析 - 11 -

2.3 共享单车回收问题分析 - 13 -

3 共享单车回收调度问题分析 - 14 -

3.1 共享单车故障车辆回收流程 - 14 -

3.2 共享单车区域回收调度问题分解 - 15 -

3.3 共享单车回收数量计算 - 17 -

3.3.1 回收数量分析方法概述 - 17 -

3.3.2 选择分析网点 - 17 -

3.3.3 数据获取 - 18 -

3.3.4 基于经验数据分析的数据处理 - 19 -

3.4 共享单车回收网络的建立 - 20 -

3.4.1 共享单车回收网络分析 - 20 -

3.4.2 K-均值聚类算法 - 21 -

3.4.3 基于聚类分析进行故障单车回收点定位 - 22 -

4 共享单车回收路径优化模型构建 - 24 -

4.1 问题描述 - 24 -

4.2 条件假设 - 24 -

4.3 集合、参数及变量说明 - 25 -

4.4 最小回收成本目标函数及约束条件 - 26 -

4.5 算法构建 - 27 -

5 算例分析 - 29 -

5.1 南京林业大学及周边故障单车回收案例描述 - 29 -

5.2 运行环境与参数设置 - 30 -

5.3 算例数据计算 - 30 -

5.4 结果分析 - 32 -

5.5 灵敏度分析 - 33 -

结 论 - 34 -

致 谢 - 35 -

参考文献 - 36 -

  1. 绪论
    1. 研究背景

截止到2018年6月,中国网络普及率已经高达57.7%,中国网民数量达到8.02亿,相较于2017年年末增长了3.8%。2014年一位名叫戴威的北大学子在现代这样一个互联网普及的情况下建立了ofo小黄车。他首创了“互联网 移动”的共享单车模式,提出了“以共享经济 智能硬件解决最后一公里出行问题”的理念。不同于以往世界各地出现的有桩式公共自行车系统,ofo共享单车首创的无桩单车共享模式能够让自行车出现在校园大街小巷的各个角落,利用互联网 移动通信大大增加了可用性与便利性。这种共享经济模式的出现大大冲击的中国传统经济市场,各种“共享”产品如雨后春笋般相继出现在百姓面前。截止到2018年9月,国内有三十多家共享单车经营商,市场上有数千万的共享单车投放,注册会员1亿多人次,累计服务超过10亿人次[1]

ofo小黄车在不到两年的时间里发展成了一个遍及全国,开辟了海外市场的大型企业,居全球共享单车排行榜之首。2017年05月03日,拉萨成为小黄车第一百个入驻覆盖的城市,标志着ofo小黄车成为全球覆盖城市最多的共享单车出行平台。这也标志着ofo小黄车成为全球首个为全球4个国家共计100座城市提供服务的企业。至今共享单车已在武汉、福州、长沙、银川、乐山、宁波、芜湖、南宁、上海、杭州、广州、深圳、厦门、南昌、威海、温州、绵阳、珠海和德阳等25个城市实行了支付宝免押金措施。在这两年里,共享单车也逐渐升级了自身的硬件技术:使用PU实心内胎、人体工学掌托把套、智能电子锁代替机械锁等等,在提高用户使用体验的同时也注意到了用户使用的安全性。

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