国内共享单车兴起于2016年,共享单车的发明为世界人民提供了解决“最后一公里”难题的办法,极大地改变了居民的出行方式。共享单车的发明理念符合绿色、协调、开放、创新、共享的发展理念,受到了世界各地居民的喜爱。共享单车的发展速度远远高于预期,已成为城市交通方式必不可少的一部分,但是过快的发展带来的问题也日渐显现出来,企业对共享单车的管理运营跟不上市场需求和技术的发展,出现了诸如供需不平衡、车辆占道及乱停乱放、故障车堆叠等一系列问题。通过分析企业的运营状况,发现物流是支持共享单车正常运营非常重要的一个因素,当前出现上述问题的原因很大程度上在于企业对物流环节的管理不科学。因此需要用更加合理和科学的方法实现对共享单车的调度,本文通过研究国内外相关研究成果,在前人的基础上做了进一步探索。本文基于数据分析方法,以上海市摩拜单车数据为研究对象,分析了共享单车在时、空两个方面的特征。时间特征是单车的使用量在工作日有显著的高低峰,而在周天则无明显的变化规律,空间特征是不同性质的区域,单车的停放和使用都有特定的变化趋势;基于聚类算法理论,构建了mean-shift聚类算法,将所研究范围进行了科学的划分,从而建立了以调度中心、虚拟站点及站点之间的联系为主要元素的共享单车调度网络;基于调度网络,在平峰时段,提出以成本最小为目的的车辆调度路线模型,在高峰时段,提出了以成本最小和时间惩罚成本最小为目标的车辆调度路线模型;为了解决大规模的共享单车系统调度问题,本文在传统遗传算法的基础上做出了进一步的改进,提出了一种更加高效的计算方法,最后,通过将上海市摩拜单车的数据带入算法求解,得出了优化过后的调度路径,结果验证了改进的遗传算法在求解共享单车车辆调度路径优化方面的可行性。