- 前言
共享单车自出现以来，一直是共享经济重要的一部分。自2007年来，中国共享单车的发展经历了三个阶段。第一阶段由政府主导，主要是有桩共享单车；第二阶段依旧是以有桩共享单车为主导，但陆续出现专业共享单车企业；第三阶段则是基于互联网络技术的无桩共享单车的发展。共享单车以其绿色的环保理念、便利的出行和使用方式为城市交通的发展增添了新的活力。
共享单车势如破竹的发展，也引发了一些城市发展中的问题。由于共享单车不属于个人，很多用户对于共享单车并不爱惜，故意损毁，随意停放。共享单车的随意停放导致了城市某些区域单车堆积，甚至是占用公共汽车站或人行横道，不仅影响市容，而且给城市交通的正常运行造成诸多不便，给城市运营增加了负担。而且，报废车辆不能及时回收处理，废弃车辆堆积如山，给城市带来了污染。
随着共享单车投入使用的年限增长，损毁报废的共享单车数量逐年增长，为了避免报废共享单车进一步影响城市交通和环境，对报废共享单车的回收处理十分必要。而且，合理回收报废共享单车是保证共享单车持续发展的重要一环。因此，使用科学合理的方法对报废共享单车的回收具有重要意义。
- 正文
由于无桩单车起步较晚，而且以我国OFO共享单车作为无桩共享单车的开端，现有的研究成果较少。由于共享单车是在公共自行车的基础上发展起来的，而且两者在车辆调度、运营等方面有较多相似之处，因此，本文会参考关于公共自行车和共享单车两方面文献。由于国外无桩共享单车的起步还要晚于我国，所以，主要参考了国外一些关于公共自行车的有关文献。
- 国外研究现状
公共自行车最早起源于荷兰的“白色自行车计划”，但计划却以失败告终。直到30年后，第二代公共自行车才在丹麦出现。20世纪90年代以来，互联网技术、通讯技术、信息集成技术等快速发展，推动了公共自行车系统的发展。相比我国，国外公共自行车的发展时间较长，因此，在公共自行车系统的方面有较多的研究。在2011年，Lin Jenn-Rong和Yang Ta-Hui[1]对公共自行车共享系统提出战略规划，考虑到用户和投资者两方面的利益，建立了模型视图确定自行车较优的数量、位置和相应的自行车道网络结构。该研究中还使用了灵敏度分析去更好地了解重要参数。此后，Lin Jenn-Rong和Yang Ta-Hui[2]等人对公共自行车的共享系统进行优化，主要考虑了使用费用、库存成本和自行车站及建立成本等方面。该研究对实际情况中出现的问题的复杂性会影响优化情况的问题，提出了有效的寻找近似最优解的启发式方法。对于公共自行车的网点选址以及需求配置问题，Juan Carlos Garciacute;a-Palomares和Javier Gutieacute;rrez [3]等提出了一种基于地理信息系统（GIS）的计算TRIPS潜在空间分布的算法，并且使用了位置分配模型对站点，确定站点的容量以及需求特征。通过对最小化阻抗和最大化覆盖范围两种建模进行比较分析，可以得出该方法在覆盖面和适用性方面有较明显的有事。
在公共自行车系统优化方面，Ines Frade和Anabela Ribeiro [4]等以预算作为约束条件，使需求最大化，对公共自行车系统进行优化。它结合了战略决策与操作决策，该模型确定了自行站的最优配置、车站容量、车队规模以及每个车站的自行车数量。Dilay Celebi和Aslı Youml;ruuml;suuml;n[5]等基于综合考虑容量分配和位置决策问题，提出一种自行车共享系统的设计方法。该方法通过将集合覆盖膜性与排队模型相结合，确定站点的位置需求分配。此方法的关键之处在于它可以解决公共自行车系统网络的设计中的不确定性问题。这些研究都或多或少解决了公共自行车的车站选址以及站点需求配置问题。而在公共自行车投放路径方面，J Schuijbroek [6]等首次将每个共享单车站点的服务水平及用以重新平衡库存的车辆路线设计这两个方面相结合来研究共享单车系统的调度问题。并提出了一种新的聚类算法，即兼顾服务水平可行性和最近路径成本的大小聚类算法，Hubway和 Capital Bikeshare大量真实数据的计算结果表明了该启发式优于纯混合整数规划和约束规划方法。
- 国内研究现状
- 关于公共自行车方面的研究
国内公共自行车首先是由政府主导的有桩公共自行车，有桩公共自行车的出现，改变了人们短距离出行的方式。为了促使更多的公民绿色出行，短途出行选择公共自行车而不是私家车等，政府相关部门逐步增加公共自行车的网点和数量。但是，公共自行车的车站选址、投放路径以及投放数量等问题一直是城市公共自行车发展过程中需要解决的重要问题。
李婷婷[7]研究了公共自行车的租借行为特性，并分析了影响公共自行车租借行为的因素。在比较了不同模型的优缺点之后，以运营者和客户的最低花费为目标，建立双层公共自行车租赁店选址模型，并运用启发式算法进行求解。 确定公共自行车网点的选址，不仅要考虑人流量，还需要考虑人们的使用需求。
刘翠莲[8]等人通过Python语言对共享单车使用的时间、空间和使用次数进行数据分析，发现共享单车的供需不匹配和共享程度不高等问题，并就此提出了相应的优化方案。
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