近年来我国城市化和机动化进程加快,城市机动车保有量急剧增加,给交通出行带来巨大压力。且大气污染严重,“绿色交通”理念引起了社会各界的广泛关注。共享单车在“互联网+”的背景下应运而生。共享单车使用灵活,利于使用者的健康,并能够解决大众运输系统中的“最后一公里”问题,对解决交通拥堵的问题有非常重要的积极作用。内置的众多传感器可以帮助共享单车系统维护者和用户容易的操作单车,如定位单车的具体位置,计算租车费用等^[1]。分布在整个城市中的自行车中的传感器形成庞大的群智感知网络,借助当下的群智感知技术,运营者实时分析单车数据,不仅可以提升共享单车管理的智能化水平,而且可以有效地服务于城市交通规划、路网监控和运营调度的精细化管理,为政府提供科学准确的决策参考^[2]。共享单车为人们出行提供了很大的便利,但共享单车运营中的问题也引起了大众的注意:大量的破损单车没办法快速地被维修,堆积摆放毁坏市容市貌;违规停放单车,影响市民正常出行;维修后及新生产的单车无法快速的送到有需求的地点,影响单车用户正常使用。由此可见,运营过程中的效率直接影响到用户的体验和运营者的效益。基于这种思考,本文从共享单车运营角度出发,通过分析现实中共享单车的运营过程,试图优化单车运营车辆路径的规划来降低经营成本,提高运营效率,具有重要的理论和现实意义。针对破损单车,通常需要雇佣卡车来收集散落在各处的破损单车送到指定的维修中心进行维护;而需要规范位置的单车,则需要卡车将其送至指定的停放地点。本文创造性的提出将两过程融为一体,并数学模型化为一个同时带取货和送货的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup,VRPSDP）,使用计算速度较快的粒子群算法进行求解,进而对运营过程进行优化。对于新生产的单车和完成维修的单车,需要卡车根据当前的需求分析将其送至指定的停放地点。本文提出放松约束条件,允许多辆卡车同时满足某区域的用户需求,并将其数学模型化为一个需求可拆分的车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem,SDVRP）,使用先聚类再遗传算法的方式进行求解。通过单车自带传感器返回的数据,可以快速地得知单车的破损状态以及精确位置,并可通过感知数据分析得知目标区域的单车需求数量等各种数据,这就让上述的两个问题简单化为静态的车辆路径规划问题。两模型相互补充完善,构成了一个完整的共享单车运营方案。基于以上两模型及算法,本文实现了面向共享单车运营者的车辆路径规划程序,并使用真实数据作为实例进行了展示。该程序可为共享单车的运营者提供快速有效的路径规划方案,达到了本文预期的目标。