[發明專利]一種兼顧實時確定和未來不確定信息的共享單車動態重部署方法

有效

• 申請號: 202110786331.2
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113408942B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 王萬元;吳巍煒;吳格;王豐辰
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30;G06Q50/26
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 程潔

本發明公開了一種兼顧實時確定和未來不確定信息的共享單車動態重部署方法，首先從歷史數據中進行采樣，預測未來一定時間內的共享單車騎行訂單需求，同時考慮到實時共享單車分布信息，進而能夠兼顧實時確定的共享單車分布信息和未來不確定的共享單車請求信息，優化運輸車路徑規劃和共享單車重部署的長期收益。為了滿足在線VRBR的實時性要求，采用混合整數線性規劃(Mixed Integer LinearProgramming,MILP)模型，迭代優化相互關聯的運輸車路徑規劃和共享單車重部署兩個子問題。本發明不僅能夠為共享單車運營公司提高經營收入，同時能夠降低共享單車使用不規范帶來的額外成本及運維所需要的人力成本。

技術領域

本發明屬于信息技術領域，尤其涉及一種兼顧實時確定和未來不確定信息的共享單車動態重部署方法。

背景技術

共享單車動態重部署的目標是希望每天任何時刻、任何站點的共享單車數量都能滿足騎行訂單需求。如果任何時刻、任何站點的騎行訂單需求確定并且已知，那么傳統的運籌優化算法能夠很好的解決共享單車動態重部署問題。然而未來時刻不確定的共享單車請求信息給共享單車動態重部署問題帶來新的挑戰。如何兼顧實時確定的共享單車分布信息的短期收益和未來不確定的共享單車請求信息的長期收益是共享單車動態重部署問題的核心。

現有解決方案及其缺陷：現有解決方案包括兩種思路：基于離線模式的共享單車動態重部署方案和基于實時分布信息的共享單車動態重部署方案。

(1)基于離線模式的共享單車動態重部署方案

·工作原理：通過歷史數據，預測不同站點、不同時刻的共享單車騎行需求，設計離線運輸車路徑規劃和共享單車重部署方法，優化共享單車服務滿足率。

·存在問題：由于存在預測偏差，該方案無法滿足共享單車動態分布場景，導致離線共享單車重部署方案不可行。譬如離線方案要求運輸車在上午9:00，從站點A轉移5輛共享單車到站點B，以滿足站點B的高訂單需求。但是，在真實情況下，在上午9：00時間，站點A上的共享單車數量不足5輛，使得離線算法失效。

(2)基于實時共享單車分布信息的動態重部署方案

·工作原理：只關注當前時刻共享單車分布信息，利用運輸車轉移共享單車，平衡當前時刻不同站點的共享單車分布，譬如將擁有較多共享單車站點的共享單車轉移大附件擁有較少共享單車的站點。

·存在問題：由于沒有考慮到未來訂單需求信息，導致頻繁的共享單車轉移，提高了運維成本。譬如在當前時刻，雖然站點A上擁有較多的共享單車，站點B擁有較少的車輛，但是沒必要將A上的共享單車轉移到站點B上，因為下一時刻，站點A上的訂單需求遠遠高于站點B上的訂單需求。

發明內容

技術問題：為了解決現有技術存在的問題，本發明給定當前時刻的實時共享單車分布和運輸車分布信息，采樣多個共享單車騎行請求和騎行結束樣本案例，估計未來Q時間段內的共享單車請求和騎行結束的分布信息，設計運輸車路徑規劃-共享單車重部署解決方案，最大化長期共享單車請求數量。Online_VRBR中使用的所有的模型變量都可以從歷史數據中獲取，其中Q和Δ可以通過經驗人工設定和調節。

技術方案：一種兼顧實時確定和未來不確定信息的共享單車動態重部署方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)通過采樣歷史數據，估計未來不確定信息。通過對歷史共享單車訂單數據進行深入分析，發現在平常工作日期間，每天相同時刻、相同站點的訂單請求服從相似的分布，考慮從歷史數據采樣不同日期的訂單樣本。

(2)構建離線預測、在線規劃的共享單車重調度模型(Online_VRBR)，能夠兼顧共享單車分布的實時信息和未來訂單請求的不確定信息，共享單車重調度模型(Online_VRBR)可以用如下元組正式表示：

各符號解釋如下：