1 国内共享单车投放规模研究概况
（1）共享单车投放选址点问题
共享单车的使用给人们的出行带来了便捷，其不采用站点或桩位停放，即无桩式公共自行车，随骑随停的特点更加方便于民。然而由于共享单车客流需求分散及管理滞后，使其出现周期性分布不平衡的问题，据统计，北京约有 44% 的单车活跃在地铁站点周边，上海则高达 51%[1]，《2017武汉市共享单车出行报告》[2]中摩拜单车早晚高峰租车点位空间分布热力图，选择停放密集的武汉市友谊大道与和平大道沿线为调查区域。在城市现有共享单车安置处如公交车站、地铁站、商业区、校园附近等地区。采取以人工计数的方法，统计规划点内一定时间内的使用量数据[3]，将此数据收集形成对比。
为提升共享单车服务质量，更好地促进城市发展，从投放点车辆需求出发，通过影响因素打分及数据标准化，叶锦程、赵怀明等人建立了投放点车辆预测需求模型预测小区总投放数量，同时构建投放点选址模型，并结合实际数据利用蚁群算法寻求最优解。算例结果表明，模型与算法能有效地确定服务小区内共享单车投放点位置、数量及投放车辆总数，解决服务小区间调配问题中存在的选址难题 [4]。
在投放之前需要确定服务小区内有无共享单车，或者初始投放点数量、位置以及投放车辆总量[5]，采用公共自行车系统中服务半径的思想，从服务半径区域内及跨服务半径区域两方面确定投放量，通过影响指标选择、数据标准化处理、指标权重确定，建立投放点选址模型，最后采用一定的运筹学相关知识进行初始投放点位求解[6]。
（2）服务小区划分
共享单车投放点选址的首要任务是定义和划分服务小区，这是确定共享单车投放选址及投放量的基础，也是调配的基础[7]。服务小区考虑区域道路交通路网结构特点、土地性质及周边区域环境特点等因素，动静态结合进行划分，从而提高投放效率及后期调配效率[8]。其中，静态划分考虑道路条件、周边土地性质及交通方面相关历史数据获得划分结果，而动态划分则是通过相关信息传递及管理系统分析数据，得到关联度信息进而划分服务小区。
（3）投放点车辆投放需求预测
投放点车辆投放需求预测模型是对共享单车投放点初始投放车辆总量进行预测，利用投放点服务半径内（以各投放点为圆心、半径为 500 m的范围）共享单车使用情况的历史数据进行预测。考虑到客流需求不同，以及共享单车随骑随停的特点，该模型主要考虑以下两方面：
①区内预测，即服务半径区域内共享单车需求预测，考虑车辆在投放点服务区域内部完成开锁、使用过程及关锁停放全过程，该预测建立在 GPS 定位基础上，通过共享单车信息系统采集可得早高峰车辆使用数量、晚高峰车辆使用数量以及平峰时段车辆使用数量；
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