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達州市共享單車投放的優化模型研究

來源:職稱論文發表指導網 作者:趙編輯 發布時間:
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   摘要:摘 要:本課題主要目的是研究達州市西外共享單車投放的優化問題。為了解決該問題,本課題根據調查得到系統評價指標權重表,利用熵權法求出各投放點的權重;根據共享單車使用區

  摘 要:本課題主要目的是研究達州市西外共享單車投放的優化問題。為了解決該問題,本課題根據調查得到系統評價指標權重表,利用熵權法求出各投放點的權重;根據共享單車使用區域面積與所研究區域人流量的需求計算模型,計算出共享單車的實際需求量;根據各區域的權重與實際需求量,建立目標規劃模型并利用Matlab計算出各投放點的最優投放量。

  關鍵詞:共享單車熵權法目標規劃Matlab

達州市共享單車投放的優化模型研究

  2016年,共享單車成了全民話題。共享單車的出現改善了交通堵塞情況,極大地減少了汽車尾氣排放對環境的污染,是中國時代發展與進步驅動力。然而,有利就有弊,共享單車在發展過程中存在著一些問題。為了解決改問題,我們查閱相關資料,建立優化數學模型來解決該問。

  1模型的建立與求解

  1.1實地調查為了了解達州市西外各地共享單車的實際投放情況,我們對所調研的地方進行實地調查。通過調查了解到:共享單車學校有600輛,購物中心77輛,公交車站124輛,小區60輛,其他區域100輛。

  從此次調查結果中能看出,我們所調查地區中,共享單車的分布區域是學校、購物中心以及公交站等地區,且學校數量最多,購物中心次之,而使用人群也是以學生為主。

  1.2熵權法

  由實際調查計算評價指標(見表1),考慮各地權重不同,使用熵權法。

  用Matlab得ωi=(0.2507,0.2490,0.2500,0.2503)。

  即學校權重大,公交站權重小,因此學校是最佳投放點。

  1.3基于使用面積計算模型

  就達縣人口流動大,單位面積共享單車需求存在差異,使用面積計算需求量。

  圖1為達縣共享單車分布情況,點越密集,數量越多。圖2顯示,共享單車使用區域近似以學校為中心的同心圓,其他地區與中心的平均半徑距離為3km、7km。

  由《2017年共享單車與城市發展白皮書》知平均每平方千米內共享單車需求約100輛,越接近重點投放點密度越大。

  1.4基于人流量的需求模型

  實地考察知:達縣活躍在公交站、小區、學校周邊的共享單車分別約46%、48%、87%,其他區域對共享單車的需求為30%,表2為抽樣調查生成的達縣共享單車量。

  人流量需求模型計算式:

  S2=(B×WB+A×WA+X×WX)×(1+30%)

  =(20×260+100×6+64×800)×(1+30%)

  =74100(輛)

  24h內抽樣調查1000人,得出行距離<1km用車率30%,1~3km之間為60%,>3km為20%;則24h內平均每千米的使用率為36.7%。可得實際需求量:

  W=S1+S22×0.367=43873×0.367=16101(輛)

  學校實際需求量:600961×16101×0.367=3689(輛)

  每年公司成本:129×16101+其他費用≤3000000。

  1.5建立目標規劃數學模型

  由上條件,提出下列目標:p1級,減少共享單車成本價;p2級,保證上述幾個投放點都有供應;p6級,優先滿足學校需求量;p4級,減少公交站投放量。

  由Matlab得出:x1=5415,x2=5415,x3=11997,x4=326。即學校、公交站、購物中心、小區最優投放量分別為11997輛、326輛、5415輛、5415輛。

  2模型分析

  為解決停放問題,基于地區面積和人流量,研究單車投放問題。由于涉及多種因素,故選擇目標規劃。文章理論結合實際并利用Matlab計算結果,結果更具有說服力,更貼近事實。因部分數據是調查得來的,故有一定誤差。

  3結語

  本文通過建立數學模型,運用Matlab計算出各個投放點所需投放的共享單車數量。其中熵權法的使用不僅可以避免計算的數據太過主觀,而且還能減少計算的誤差。目標規劃的使用不僅可以將前面的計算數據聯系起來,使各個對象之間的關系簡單明了,而且使得結果的可行性得到充分發揮。

  參考文獻

  [1]肖磊,崔悅琪,鐘麗,等,共享單車最優選址問題的研究[D].華北理工大學,2018.

  [2]汪澤焱,顧紅芳,益曉新,等.一種基于熵的線性組合賦權法[J].系統工程理論與實踐,2003,23(3):111-115.

  [3]張瑞清,邱菀華.決策分析中——類極大熵問題的求解算法與應用[J].系統工程理論與實踐,1996,16(11):39-43.

  《達州市共享單車投放的優化模型研究》來源:《科技資訊》2018年10期,作者:李佳; 張卜月; 唐玉潔; 劉思藝; 徐艷秋。

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