旧城区在我国快速的城市化进程中,逐渐演变成历史文化资源丰富且独具特色的城市中心区域,旧城居住区内使用共享单车接驳轨道交通出行便利,但共享单车存在着找车难、还车难或过度堆积或无车可用的时空分布不均衡问题,同时共享单车的随意停放也影响旧城的环境风貌。针对这一问题,本研究分析了旧城居住区居民的共享单车出行特征,提出共享单车停放点选址方法,建立共享单车接驳轨道交通站点的动态调度模型。本文主要研究内容包括:(1)类比经济学消费者剩余理论中的支付意愿,建立基于Logsum差异的出行者效益计算模型,量化出行者对不同出行方式对应出行成本的支付意愿。分析旧城居住区居民的出行特征,计算5种典型的旧城居民出行工况所对应出行者效益,即共享单车找车和停车时间变化、道路交通拥堵情况变化、道路收费变化、轨道交通票价变化、私人小汽车在居住区内停车费用变化5种工况。结果表明,若共享单车的找车和停车总时间缩短20%,共享单车接驳轨道交通的总出行者效益提高15.7%,共享单车接驳轨道交通出行的出行者效益升至最高,即为旧城居住区最理想出行方式;因旧城居住区停车资源紧缺和交通管理措施等限制,私人小汽车出行在5种工况中总出行者效益最低,为较不理想的出行方式。(2)基于旧城居住区居民的出行特征分析,结合共享单车历史出行数据分析,建立基于增长系数法的旧城居住区共享单车出行需求预测模型,并设计模型求解算法,得到共享单车借还车需求的预测分析结果。(3)基于共享单车出行需求预测分析结果,以满足所有出行生成点至共享单车集中停放点总步行距离最短为目标,建立共享单车停放点预选址模型。根据预选停放点的位置和规模,建立两阶段终选址模型,第一阶段为:基于共享单车停放点的选址影响因素分析,通过层次分析法计算共享单车停放点评价指标的权重。第二阶段为:基于权重,建立MOORA多目标优化方法的选址模型,计算各预选停放点的多目标优化方法判断值,并进行排名,从而确定最终的共享单车停放点布局和规模。(4)为解决共享单车时空分布不均衡问题,梳理分析当前共享单车运营商实施的调度方法及存在的问题;将共享单车的调度分为用车低峰时段的静态调度和用车高峰时段的动态调度,给出基于用车人骑行的调度策略和基于共享单车运营商员工的调度策略;以判断共享单车调度点调度状态和调度车辆在调度点间的分配为起始条件,建立基于员工的共享单车动态调度模型,设计基于遗传算法的软件程序求解动态调度的路径及调度数量。(5)以北京市旧城区天桥街道作为分析案例。首先,分析片区内共享单车历史骑行数据,分析比较工作日和非工作日的高峰借还车时段、地点及数量;其次,在现状共享单车集中停放位置的基础上,将规划停放点分为维持现状、新增、取消、增大规模和缩小规模5类,最终选定79个共享单车停放点,并根据历史数据分析及近期共享单车出行需求预测,确定6个调度时段,分别为7:00-8:00、8:00-9:00、9:00-10:00、16:30-17:00、17:00-18:00、18:00-19:00;再次,在选定的79个停放点中,通过调度点位判断,将需要动态调度的12个停放点聚类为6个调度区域(包括片区内的3个地铁站点),并进行高峰时段动态调度;最后,通过遗传算法求解高峰时段动态调度方案的各调度点调度数量和调度车线路,提出案例片区内可供参考的调度方案。