共享新能源汽車停放選址研究

張瀚銘，萬欣航，孫海

共享新能源汽車停放選址研究

張瀚銘，萬欣航，孫海

（樂山師范學院 數學與信息科學學院，四川 樂山 614004）

基于很多地方的共享新能源汽車出現“找車難、停車難”等問題，甚至有些公司因沒有使用者而破產，采用層次分析法對問題進行分析求解，對停放區域影響較大的四個因素（土地成本、盈利情況、車輛所有權、交通情況）的具體數據進行研究，并根據最終所得的組合權向量確定選址，符合當地實際情況。研究結果表明，引入的層次分析法能夠很好幫助公司確定汽車停放點，有一定應用價值，也為該方法運用到實際選址奠定了基礎。

共享新能源汽車；選址影響因素；層次分析法；組合權向量

1 引言

近年來，隨著科技和社會經濟的發展，政府對中國經濟發展提出了“供給側結構性改革”的要求，為了解決因供給成本過高而引發的經濟問題，“共享經濟”應運而生。共享新能源汽車便是在這種新思潮下衍生出的新興產物。共享汽車是以分鐘或小時等為計價單位，利用移動互聯網、全球定位等信息技術構建網絡服務平臺，為用戶提供自助式車輛預定、車輛取還、費用結算為主要方式的汽車租賃服務。共享新能源汽車的出現很好解決了交通擁堵、出行困難以及環境污染等一系列問題，但由于停放區域規劃不合理，導致“找車難、停車難、充電難”，嚴重阻礙了共享新能源汽車的 發展。

本文根據存在的問題，從運營商獲取土地的難易程度、備選區域大致的獲利情況、備選節點的車輛所有權、備選節點的交通情況四方面，對所搜集的數據進行整理分析，利用層次分析法及軟件MATLAB進行運算分析，從而對共享新能源汽車停放區域做出一個較合理的選址。

2 共享新能源汽車選址

2.1 共享新能源汽車選址影響因素分析

土地成本：運營商在城市不同區域建立停放點所投入的土地成本是不一樣的。

盈利情況：運營商在建立停放點時，需要考慮該停放區域能帶來的大致收益為多少。

車輛所有權：該地區的私家車數量越多則選擇共享汽車出行的可能越小。

交通情況：城市中不同區域的不同交通情況會影響市民出行選擇的方式。

2.2 共享新能源汽車選址方法分析

陳皓等[1]提出用改進型遺傳算法對停放區域進行選址；楊宇[2]根據共享新能源汽車選址-分配因素，提出了三段優化決策模型。本文將運用層次分析法，通過對備選點（方案層）和影響因素（準則層）的討論，決定最后的停放區域。

3 停放區域模型建立

3.1 備選區域的選擇

根據樂山市統計局2018年樂山統計年鑒調查所得的人口數據、車輛數據、實地勘察的交通情況，以張公橋、泊水街&上河街、大佛街、柏楊街、通江街、肖壩街、安谷鎮、車子鎮、九峰鎮作為9個備選區域。

層次結構模型如圖1所示。

圖1 層次結構模型圖

3.2 影響因素對目標權重的分析

本文從土地成本、盈利情況、車輛所有權、交通情況這4個影響因素，考慮共享新能源汽車的停放區域，建立了如下的成對比較矩陣：

對該矩陣進行權向量計算及一致性檢驗，則1=4.025 0，=0.013 9＜0.1，（2）=（0.512 8，0.256 4，0.115 5， 0.115 3）T。所以，所建立的成對比較矩陣滿足一致性檢驗，對每個影響因素所考慮的權重較為合理。

3.3 備選區域對影響因素權重的分析

土地成本：以市中區為中心點，離市中區則越遠，向政府申請土地越容易，土地成本越低，則所占權重越大；離市中區越近，向政府申請土地越困難，土地成本越高，則所占權重越小。

離市區的距離如圖2所示。

圖2 離市區的距離圖

建立成對比較矩陣（順序依次為泊水街&上河街、大佛街、張公橋、車子鎮、九峰鎮、肖壩街、柏楊街、安谷鎮、通江街）：

對該矩陣進行權向量計算及一致性檢驗，則2=9，=0＜0.1，1（3）=（0.020 8，0.062 5，0.062 5，0.125 0，0.125 0，0.104 2，0.125 0，0.187 5，0.187 5）T。所以，所建立的成對比較矩陣滿足一致性檢驗，對土地成本所考慮的權重較為合理。

盈利情況：所選區域繁華程度越高，人口數量越多，消費水平越高，則盈利的可能性越大，所占權重越高。

由樂山市統計局公布的樂山市2018年統計年鑒可得各備選區域人口情況，如表1所示。

根據表1中的數據，可建立關于盈利情況的成對比較矩陣：

表1 樂山市2018年市中區各區域人口統計表

地區所選區域人口數占比所選區域人口數 張公橋街0.1862 508 泊水街&上河街0.1760 281 大佛街0.0412 761 柏楊街0.2173 377 通江街0.1552 005 肖壩街0.0725 954 安谷鎮0.0930 497 車子鎮0.0414 415 九峰鎮0.0414 351 總計1346 149

對該矩陣進行權向量計算及一致性檢驗，則3=9.007 2，2（3）=（0.178 5，0.044 6，0.178 5，0.044 6，0.044 6， 0.071 4，0.231 2，0.057 8，0.148 8）T。所以，所建立的成對比較矩陣滿足一致性檢驗，盈利情況所考慮的權重較為 合理。

車輛所有權：根據所選區域的車輛數可能對選擇共享汽車出行造成的影響進行判斷，若該區域車輛數越多，則會選擇共享新能源汽車出行的概率越低；反之，選擇共享新能源汽車出行的概率越高。

根據樂山市統計局統計，2019年樂山市全市已登記過的機動車數量有398 756輛，由于所選備選區域均在市區內，則根據樂山市統計局公布的樂山市2018年統計年鑒中各區域的人口數據可得，市區人口為630 693人，占整個市區的17.925 4%，則根據人口比例可大致估算出市區內的機動車擁有量應為71 479輛。各區域機動車擁有情況如表2所示。根據表2中的數據（表中數據保留兩位小數）可估算出備選區域的機動車擁有情況。根據表2中的數據，可建立關于車輛所有權的成對比較矩陣：

表2 各區域機動車擁有情況

地區所選區域人口數占比所選區域人口數所選區域車輛擁有數 張公橋街0.1862 50812 908 泊水街&上河街0.1760 28112 448 大佛街0.0412 7612 635 柏楊街0.2173 37715 152 通江街0.1552 00510 739 肖壩街0.0725 9545 359 安谷鎮0.0930 4976 297 車子鎮0.0414 4152 976 九峰鎮0.0414 3512 963 總計1346 14971 479

對該矩陣進行權向量計算及一致性檢驗，則4=9.210 5，=0.072 6＜0.1，3（3）=（0.047 1，0.235 7，0.047 1， 0.188 6，0.188 6，0.094 3，0.037 7，0.094 3，0.066 6）T。所以，所建立的成對比較矩陣滿足一致性檢驗，對車輛所有權考慮的權重較為合理。

交通情況：對備選區域進行實地勘察，根據當地道路情況進行判斷，若當地交通堵塞，則選擇共享新能源汽車出行的概率越低；反之，選擇共享新能源汽車出行的概率越高。

根據實地勘察情的路況信息，建立關于交通情況的成對比較矩陣：

對該矩陣進行權向量計算及一致性檢驗，則5=9.007 2，=0.002 5＜0.1，4（3）=（0.058 0，0.232 0，0.058 0， 0.174 0，0.145 0，0.038 7，0.029 0，0.225 3，0.040 1）T。所以，所建立的成對比較矩陣滿足一致性檢驗，對交通情況考慮的權重較為合理。

3.4 計算組合權向量

根據上述所得各因素對備選區域影響的權重，確定出最終的組合權向量為：=（0.068 6，0.097 5，0.089 9，0.117 4，0.114 0，0.087 1，0.131 1，0.147 8，0.146 6）T。所以，由組合權向量的大小可知，停放區域的最優選擇依次為安谷鎮、通江街、柏楊街、車子鎮、九峰鎮、大佛街、張公橋、肖壩街、泊水街&上河街。

4 結語

本文利用層次分析法對共享新能源汽車的停放區域進行選址確定，在這種影響因素較多且各影響因素相互關聯的情況下，證實了該方法能較好地解決該類問題，結果也較符合實際情況，具有一定的參考價值及實用價值。但實際上，公司在進行停放區域選址時，備選區域往往會比本文所討論的備選點要多，范圍更大，影響因素更廣，且本文較依賴實際數據與一定的主觀性，具有一定誤差，要想解決這個問題，還需進一步學習研究。

［1］陳皓，李雪芹，申泰崑.共享汽車停放區域優化布局仿真［J］.計算機仿真，2018，35（9）：125-130.

［2］楊宇.城市共享新能源汽車選址-分配研究——以徐州市區為例［D］.徐州：中國礦業大學，2019.

［3］汪天飛，鄒進，張軍.數學建模與數學實驗［M］.北京：科學出版社，2013.

U121

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.09.012

2095－6835（2020）09－0035－03

〔編輯：嚴麗琴〕