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：

·表示站点集合，其中表示共享单车停放站点s；

·表示能够用来平衡各站点共享单车的运输车辆集合，其中表示运输车v；

·将早晚高峰期时间离散化为时间片其中每个时间片Δ可以表示为以分钟为单位的固定时间长度，譬如10分钟。本文中所有的时间片都是以Δ为单位；

·Q表示预测未来不确定信息的时间段，Q×Δ表示预测未来不确定信息的时间长度。预测的时间较短影响长期优化效率，预测的时间较长影响预测准确度。因此，Q的大小需要合理设置；

·表示不同站点之间的行驶距离，其中d_S，S′表示从站点s行驶到站点s’需要的时间，其中对于任意的站点s，运输车在站点内部的移动时间距离为1，即由于站点之间距离较短，在本文中，我们假设在任何时刻，站点与站点之间的行驶距离是固定的；

·C^#表示不同站点容量(即能够停放的最大数量的共享单车数量)的集合，其中表示站点的容量；

·C^*表示不同运输车辆的容量(即能够装载的最大数量的共享单车数量)的集合，其中表示运输车的容量；

·在当前时刻，即t＝0，共享单车的初始分布为确定并且已知。在样本k中(我们以某一天的订单数据案例为一个样本)，在任意时间t＞0，位于站点s的共享单车数量为

·在当前时刻，即t＝0，位于运输车辆v上的共享单车数量为在样本k中，在任意时间t＞0，位于运输车辆v上的共享单车数量为

·表示运输车在站点的分布，如果表示运输车v在t时刻是否在站点s，否则，

·F表示关于共享单车骑行请求和骑行结束分布的样本(即工作日案例)数量，其中|F|＝K表示样本规模。表示在样本k中，t时间片，站点s上由用户骑入的共享单车供应数量，表示在样本k中，t时间片，站点s上用户单车骑行请求的数量；

·P_S，S′表示一个运输车从站点s到站点s′需要的耗费，包括人力成本、运输成本等。

进一步，根据给定的模型针对当前时刻t，可以利用混合整数规划(IntegerProgramming，IP)模型优化多个历史样本的平均值：

在线多阶段随机优化(OnlineMSS)

针对当前时刻t＝0，表2形式化描述OnlineMSS框架，其中各公式解释如下：

·公式(1)表示OnlineMSS的目标，即尽可能多的满足长期的用户骑行订单请求，Q表示未来时间长度，K表示样本数量，满足多个样本用户订单请求的平均值，也就是满足不确定共享单车请求场景下的订单服务率的期望。

·约束(2)保证了在样本k中，在时刻t，如果运输车v没有经过站点s，该运输车v将不会在该站点装载或者卸载共享单车。

·约束(3)为站点的骑行订单服务约束，保证了在样本k中，每个站点的共享单车订单服务数量不超过需求数量

·约束(5)-(18)分别针对共享单车重部署(Bike Repositioning，BP)和运输车辆路由(Vehicle Routing)进行约束。

进一步，需要考虑到当前共享单车的分布、未来共享单车的到达分布、共享单车站点的容量、运输车的容量等，建立共享单车重部署约束(Bike Repositioning，BP)，具体模型如下：

共享单车重部署(Bike Repositioning，BP)约束

各约束公式解释如下：

·约束(5-6)保证成功服务的订单数量不能多于t时刻站点s上可用的共享单车数量；

·约束(7-8)保证每个站点共享单车数量的平衡，在t时刻站点s的共享单车的数量等于上一个t-1时刻停放在站点s的共享单车用户骑行结束和开始的净停车数量所有运输车净卸下的共享单车数量之和。

·约束(9-10)满足站点的容量约束，在站点s卸下的共享单车数量与已有的共享单车数量之和不能超过共享单车容量同时保证在在站点s装载的共享单车数量不能超过当前站点上的共享单车数量

·约束(11-12)保证运输车辆上的共享单车的数量平衡，在t时刻运输车v上的共享单车的数量等于上一个t-1时刻运输车v上的共享单车与运输车净装载的共享单车数量之和；

·约束(13-14)满足运输车容量约束，即运输车上的装载共享单车数量不能超过该运输车容量约束(14)保证在初始时刻满足运输车容量约束。

进一步，建立运输车路由(Vehicle Routing，VR)约束，首先根据当前时刻路由方案，更新即当前时刻运输车的分布，以及即存在车辆v，当前时刻处于运输途中，存在未来时刻t＞0，车辆v到达站点s。具体规划模型如下：

运输车路由(Vehicle Routing，VR)约束

各公式解释如下：

·约束(15-16)保证了每一辆运输车在一个站点进入，便会在下一个时刻从该站点出去，。约束(16)保证了从t时候从站点s出去的运输车v(即)，必定等于在之前某时候t-d_S，S′从站点s′流入(即)。对于t＝0，由于有初始位置决定，该约束能够保证运输车的正确流动。

·约束(17)保证在任意样本实例k中，所有的运输车移动重配置单车分布带来的运维成本在预算B^τ范围之内，在算法最开始时刻B^τ＝B⁰，然后每次动态重调度更新预算。

·预算(18)保证运输车v移动的连续性，如果v分别在时刻t和t′(＞t)在两个站点s和s’进行运维，那么t和t′之间的时间间隔必须足够长能够满足运输车v的转移，其中M表示很大的数。

有益效果：

(1)联合政府相关部门在城市自行车共享基础设施服务中进行应用示范，提高居民生活体验。同时为政府相关部门在减少机动车拥堵、降低城市尾气排放提供新的思路；

(2)从政府部门角度，良好的自行车共享系统的运行能够提高政府部门在新基建投入的汇报；从商业公司角度，良好的共享单车系统，不仅能够提高经营收入，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。