基于遺傳算法的共享單車資源調配

劉書佳

摘要：由于共享單車快捷、方便、環保等特點，共享單車系統在城市公共交通中的地位日益突出。共享單車是一種新型共享經濟模式，它具備GPS定位功能，能夠實現動態監控車輛數據、騎行分布數據，我們通過多種渠道搜索相關數據，運用spss軟件對數據進行處理，結合處理后的數據，從時間、空間等客觀因素和人們騎行的滿意度等主觀因素綜合考慮，得到合理的指標，依據所選指標與共享單車需求量之間的聯系，確定出了不同時空下對共享單車的需求量。

關鍵詞：spss軟件 BP神經網絡 遺傳算法 虛擬變量函數

一、問題分析

（一）我們從時間、空間等客觀因素與主觀因素等方面來考慮各項因素對共享單車需求量的影響。

（二）我們設計了方案來確定調度方式

根據需求等級的劃分及利用遺傳算法求解之后，依據時間因素影響下站點調度需求等級的變化來對生成路徑進行動態調整，以更好滿足需求要求，使提供的調度路徑更加準確，從而提高運營公司的效率和市民滿意度

二、問題求解

（一）影響共享單車需求量的指標

1.時間因素

（1）天氣因素。當天氣條件惡劣（比如下雨、刮風）時，人們在出行時，普遍選擇一些有遮雨防護措施的交通工具。

（2）潮汐現象（周期性）。潮汐現象指的是公共自行車租賃點在某一時間段內出現的借還量及其不平衡的現象，并在某時間段內呈現周期性的循環重復變化。潮汐現象尤其是在功能單一的地區，比如工作區，住房區。因為人們出行的目的趨于相同，而且他們的時間流程也大概一致，他們對共享單車的借還統一，所以導致會出現潮汐現象。

2.環境因素

（1）用地性質。這里我們考慮兩種類型，一類如商業中心區、景區等土地性質較為復雜的區域，因為每天客流量、人們聚集時間點并無較大差異；另一類比如大型商務區、住宅區等地區的共享單車借還量隨著時間的流動，存在較大波動，因此具有明顯的早晚高峰交通時間。

（2）交通便利程度。在地鐵站、汽車站等交通換乘區域，由于距離較近，且等待其他交通工具人數較多，會使人們等待時間過長，所以人們對共享單車的需求量將會大一點，它們之間成正相關。

3.主觀因素

（1）人們滿意度。如果人們對共享單車這一交通工具前景比較看好時，且認為共享單車使用起來比較便利時，人們會增加對共享單車的需求量。該因素與單車需求量是成正比的。

三、模型建立

假定上文確定的區域為已知的，思路為輸入的數據為各項指標的參照值，輸出數據為所要求的需求量。