[发明专利]一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法

说明书

本发明公开了一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法，首先从历史数据中进行采样，预测未来一定时间内的共享单车骑行订单需求，同时考虑到实时共享单车分布信息，进而能够兼顾实时确定的共享单车分布信息和未来不确定的共享单车请求信息，优化运输车路径规划和共享单车重部署的长期收益。为了满足在线VRBR的实时性要求，采用混合整数线性规划(Mixed Integer LinearProgramming,MILP)模型，迭代优化相互关联的运输车路径规划和共享单车重部署两个子问题。本发明不仅能够为共享单车运营公司提高经营收入，同时能够降低共享单车使用不规范带来的额外成本及运维所需要的人力成本。

技术领域

本发明属于信息技术领域，尤其涉及一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法。

背景技术

共享单车动态重部署的目标是希望每天任何时刻、任何站点的共享单车数量都能满足骑行订单需求。如果任何时刻、任何站点的骑行订单需求确定并且已知，那么传统的运筹优化算法能够很好的解决共享单车动态重部署问题。然而未来时刻不确定的共享单车请求信息给共享单车动态重部署问题带来新的挑战。如何兼顾实时确定的共享单车分布信息的短期收益和未来不确定的共享单车请求信息的长期收益是共享单车动态重部署问题的核心。

现有解决方案及其缺陷：现有解决方案包括两种思路：基于离线模式的共享单车动态重部署方案和基于实时分布信息的共享单车动态重部署方案。

(1)基于离线模式的共享单车动态重部署方案

·工作原理：通过历史数据，预测不同站点、不同时刻的共享单车骑行需求，设计离线运输车路径规划和共享单车重部署方法，优化共享单车服务满足率。

·存在问题：由于存在预测偏差，该方案无法满足共享单车动态分布场景，导致离线共享单车重部署方案不可行。譬如离线方案要求运输车在上午9:00，从站点A转移5辆共享单车到站点B，以满足站点B的高订单需求。但是，在真实情况下，在上午9：00时间，站点A上的共享单车数量不足5辆，使得离线算法失效。

(2)基于实时共享单车分布信息的动态重部署方案

·工作原理：只关注当前时刻共享单车分布信息，利用运输车转移共享单车，平衡当前时刻不同站点的共享单车分布，譬如将拥有较多共享单车站点的共享单车转移大附件拥有较少共享单车的站点。

·存在问题：由于没有考虑到未来订单需求信息，导致频繁的共享单车转移，提高了运维成本。譬如在当前时刻，虽然站点A上拥有较多的共享单车，站点B拥有较少的车辆，但是没必要将A上的共享单车转移到站点B上，因为下一时刻，站点A上的订单需求远远高于站点B上的订单需求。

发明内容

技术问题：为了解决现有技术存在的问题，本发明给定当前时刻的实时共享单车分布和运输车分布信息，采样多个共享单车骑行请求和骑行结束样本案例，估计未来Q时间段内的共享单车请求和骑行结束的分布信息，设计运输车路径规划-共享单车重部署解决方案，最大化长期共享单车请求数量。Online_VRBR中使用的所有的模型变量都可以从历史数据中获取，其中Q和Δ可以通过经验人工设定和调节。

技术方案：一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)通过采样历史数据，估计未来不确定信息。通过对历史共享单车订单数据进行深入分析，发现在平常工作日期间，每天相同时刻、相同站点的订单请求服从相似的分布，考虑从历史数据采样不同日期的订单样本。

(2)构建离线预测、在线规划的共享单车重调度模型(Online_VRBR)，能够兼顾共享单车分布的实时信息和未来订单请求的不确定信息，共享单车重调度模型(Online_VRBR)可以用如下元组正式表示：

各符号解释如下：