摘 要：本文根据调查研究，对单车投放调度进一步分析，优化出最符合需求的投放数解决单车调度与投放问题。
　　关键词：非线性规划；数学模型；调度
　　一、 问题引入
　　本文根据采集的数据及实际骑行情况，估计共享单车的时空分布情况。根据调查得到人们的骑行需求估计数据，建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。根据骑行数据和需求数据，判断各区域所需共享单车的满足程度，如何进行投放更优。
　　二、 模型假设
　　1. 假设每个人骑车速度相等且匀速
　　2. 假设24：00～6：00没有人使用单车
　　3. 假设共享单的投放只受需求函数的影响
　　4. 假设自行车没有因为各种原因损坏
　　三、 建立模型与分析
　　数据的预处理：利用Excel软件统计出每个单位从i地到j地所需要的时间设为bi，取其平均值作为从i到j地所需要时间路程aij，即
　　设区域之间的路程矩阵为A，则：
　　A=0a12…a1ma210…a2man1an2...0
　　（一） 单车流量统计
　　将时间T分为K段，T={t1，t2...tk}；mij为某时间段i地去j地的车流量，M为流量矩阵：
　　M=m11m12…m1jm21m22…m2jmi1mi2…mij
　　（二） 单车流量统计结果
　　根据大学城区域共享单车的实际采集数据，我们可以得到各时間段可使用的单车数目，统计如下表：
　　从上表可以看出，时间末端5区单车最多，说明5区域单车的分布密度较大，可能为主要聚集区，可能是商业区，其次是1、2、6区较多，可能是居民住宅区。
　　（三） 数据分析
　　以大学城某区域共享单车为1000辆，因此在此问设共享单车基数为1000，用Excel整理各区域单车增减量如下：
　　（四） 非线性规划
　　设第i个地区的单车投放量为zi，根据表2中共享单车影响Mi建立非线性规划模型。
　　其中zi为决策变量，yi为约束函数，x为范围变量，根据表4中单车的增减量知y1的变化值为-41，y6的变化值为-26，y7的变化值为-4，y10的变化值为-33，说明这些地区对共享单车的需求量较大，因而设立上述限制条件。该模型对单车的最小投放量进行取值，从而达到优化调度的效果。
　　参考文献：
　　[1]李琨浩.基于共享经济视角下城市共享单车发展对策研究[J].城市，2017（03）：66-69.
　　[2]李敏莲.共享单车市场调研与分析[J].财经界（学术版），2017（05）：121-123.
　　作者简介：
　　任立民，福建省福州市，福建江夏学院。