公共自行車租賃系統選址研究

袁雅茹

[提要] 本文以蚌埠市為例，首先建立層次分析模型，使用MATLAB軟件計算目標層權重，從而選取影響自行車租賃系統有效性的相對重要指標。然后，利用這些指標，以滿足公眾生活需要情況下，以建設初期總成本最小為原則，建立整數規劃模型，利用LINGO軟件得出各租賃點的位置與規模。最后，對模型進行誤差分析、模型改進，并提出未來展望。

關鍵詞：公共自行車租賃系統；層次分析；整數規劃；MATLAB；LINGO

本文為安徽財經大學國家級創新創業訓練計劃項目：“基于模糊層次分析法的公共自行車租賃系統選址研究——以蚌埠市為例”（項目編號：201610378296）階段性研究成果

中圖分類號：F29 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年3月3日

一、前言

交通擁堵、環境污染已成為城市交通的通病，很多城市已擴展了地下交通網絡。對于蚌埠市來說，建設地下交通網絡工程過大、成本太高，近期實施可能性較小。公共自行車租賃系統作為緩解交通壓力的另一有效方法，具有不存在大氣污染、對道路占用較少、成本低、建設周期短等優點，現已在蚌埠市推行試點。而且蚌埠市地勢平坦，視野開闊，具有自行車出行優勢。龍子湖區作為首批試點，于2016年開始籌備并運行，共設10個網點，340輛自行車。這不僅給百姓出行帶來方便和實惠，而且彌補了車輛出行穿街串巷的不便，解決了“最后1公里”出行問題。

為解決蚌埠市公共自行車租賃系統在推廣過程中需求分布預測和租賃點選址規劃等問題，本文通過求解模型得到租賃點的建設位置和各租賃點的規模，從而確定蚌埠市公共自行車租賃點的規劃方案。

二、公共自行車租賃系統模型指標的確立

（一）對問題的分析。影響公共自行車租賃系統有效性的因素很多，且很多因素對有效性的影響存在沖突，這就說明綜合考慮各種因素的不可行性。由此本文選取影響租賃系統有效性的指標進行層次分析，以確定相對重要的因素，為構建公共自行車租賃系統整數規劃模型提供依據，使結果更具說服力。

（二）對問題的求解：模型Ⅰ—層次分析模型

1、模型的準備。層次分析法是一種定性與定量相結合的決策分析方法，具有系統性、全面性、簡單易懂、靈活的優點。在一般評價中，對于一些無法測量的因素，只要引入合理的標度，就可以用這種方法來度量各因素的相對重要性，從而為決策提供依據。

層次分析法基本思路是：把決策問題層次化，同一層次的元素作為準則，對下一層的某些元素起支配作用，同時又受上一層次的元素值支配。通過兩兩比較方式確定層次中各指標的重要度排序，然后進行綜合判斷。層次分析法的一般步驟如圖1所示。（圖1）

2、模型的建立。通過對小區開放產生的影響因素分析，選取了6個指標。如圖2所示。（圖2）

3、模型的求解

三、模型的構建與求解

（一）對問題的分析。由層次分析模型可知，影響公共自行車租賃系統有效性的兩個最主要因素為租賃點選址與租賃點規模，因此本文選取這兩個指標建立整數規劃模型。

（二）對問題的求解：模型II—整數規劃模型

1、模型的準備。規劃論一般用于解決研究過程中的安排和估計問題。簡單來說，規劃論就是在滿足一定的限制條件下求得最佳解決方案的一種方法。線性規劃是規劃論的一部分，因其簡單明了、易于掌握、適用性強的特點而被廣泛應用。在特殊的問題中，要求整體或者一部分為整數，也就是整數規劃問題。在公共自行車租賃系統模型中，由于停車樁數量，自行車數量等都必須為整數，因此采用整數規劃。

2、模型的建立。由于公共自行車選址問題屬于NP-hard問題，因此我們提出下列假設以保證模型的可行性，以求得相對準確的結果。（1）人們會選擇離自己最近的自行車租賃點借還公共自行車；（2）人們可接受的步行距離為500米；（3）修建租賃點的費用不會受選址的影響。

公共自行車租賃系統的構建原則是：在滿足公眾對自行車租賃系統有效性的需求下實現建設成本最小。本文選擇了蚌埠市大學城進行模型建立，I為安徽財經大學，II為蚌埠市醫學院，III為蚌埠市電子信息學院，IV為公交站點，V為龍湖春天商業街。假設學校內的所有出行都集中于同一點，如圖3所示。由假設可知，三所學校的學生可接受的步行最長距離為500米，故由此設置公共自行車租賃系統備選點。（圖3、表3）

調查問卷顯示，學生出行時間較為固定，晚5點～6點出行人數最多。也就是說，能夠滿足晚5點到6點出行的自行車數量即為有效自行車規模。根據查閱資料與問卷調查得表4。（表4）

建設原則為滿足出行要求的情況下使總成本最小，這里的總成本包括自行車采購成本、停車樁成本、以及其他固定費用。模型的建立滿足離散工廠選址模型特點，由于方案的選擇不會影響IV、V的建設成本，故此時只考慮I、II、III的總成本。

四、總結

本文選取了蚌埠市大學城進行分析，利用層次分析法選取影響自行車租賃系統有效性的相對重要因素，使結果更具說服力。以保證居民出行條件下總成本最小為原則，假設用戶需求集中于一點，構建了自行車租賃系統選址模型，使計算更加簡便。加以完善后可作為建設其他地區自行車租賃系統以及其他公共設施的依據。由于有效的調查只有648份，隨機性較大，可能使結果不夠準確。且本文忽略了天氣對出行交通方式選擇的問題，可分天氣情況進行調查問卷，并使用灰色預測來預測下一年度各天氣情況出現的天數，進行加權計算，以提高模型的準確性。

主要參考文獻：

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