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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提供了一种基于平衡区域划分与奖励机制引导的共享单车再平衡方法，包括：数据预处理；共享单车平衡区域划分；构建用户调度共享单车奖励机制；基于多智能体仿真模拟的用户调度方案生成与效果评价，优化调度方案。本发明充分考虑了共享单车需求动态变化，在调度时考虑了未来时段的共享单车需求，即考虑了共享单车需求变化的时间滞后性，一定程度上避免了无效调度，在调度前通过划分平衡区域为后续用户的引导提供目的地候选集，在保证较低用户转移成本的情况下保证了调度方案的响应速度，以奖励的形式引导用户停车，规范用车的同时保证了用户用车的体验感。

主权项：1.一种基于平衡区域划分与奖励机制引导的共享单车再平衡方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，数据预处理；包括数据清洗与OD提取；OD与停车位匹配；S2，共享单车平衡区域划分；包括时间切片划分与共享单车留存量计算；基于贪心策略的平衡区域划分；S3，构建用户调度共享单车奖励机制；包括停车位调度状态预分类，定义两类需要引导用户调度共享单车的停车位：第一类需要引导用户调度共享单车的停车位出现淤积，共享单车留存量大于停车位共享单车容量，且下一时刻停车位净流量为正；第二类需要引导用户调度共享单车为停车位有共享单车留存，但下一时刻同一区域内存在其他停车位共享单车流出量大于共享单车留存量；调度目的地候选集提取，对于第一类需要引导用户调度共享单车的停车位，提取与其隶属同一区域内且共享单车留存量小于共享单车容量的其他停车位，作为转移共享单车的候选目的地停车位；对第二类需要引导用户调度共享单车的停车位，提取与其隶属同一区域内且下一时刻共享单车需求大于等于共享单车留存量的停车位，作为转移共享单车的候选目的地停车位；若同一区域内不存在满足条件的停车位，改为搜索用户步行距离阈值内的其他停车位；调度奖励值计算，计算用户通过骑行完成共享单车转移调度的奖励值：用户转移的距离、转移前后停车位的共享单车互补程度、转移后停车位下个时间段的共享单车需求，用户骑行转移距离越远、停车位共享单车冗余状态互补程度越高、转移后目的地共享单车需求越高，奖励值越高；S4，基于多智能体仿真模拟的用户调度方案生成与效果评价，优化调度方案；包括构建用户智能体；生成用户调度方案；评价方案效果；S1中数据清洗与OD提取包括：将所有的轨迹点按照共享单车ID与时间进行排序，根据关锁状态的改变，判断共享单车出行的OD点，得到初步的OD点后，对异常的OD数据进行处理，包括删除研究范围外的点，只取最后一个因为开锁失败而重复出现的O点，只取最早一个因为还车失败而重复出现的D点；OD与停车位匹配包括：采用最近邻算法，根据OD点与停车位中心点坐标匹配，每个OD点只能匹配一个停车位；匹配的OD点与停车位，距离不能超过设定的阈值hmatch，否则视为无效匹配并删除该OD点对；S2中时间切片划分与共享单车留存量计算包括：根据所有的共享单车轨迹数据，获取所有的共享单车ID，选取每辆共享单车在数据中最早记录的位置视为其初始位置，根据共享单车初始位置与停车位匹配的结果，统计得到每个停车位的初始共享单车留存量；根据共享单车的使用规律，将一天划分为若干个时间段；给定第i时间段的停车位m，共享单车净流量的计算公式如下 ；其中，和分别指第i时间段内停车位m的取车数量和还车数量；第i时间段的停车位m的共享单车留存量计算公式如下 ；其中，表示初始时间段时停车位m的共享单车停放数量；计算各时间段各停车位的共享单车净流量和共享单车留存量；S2中基于贪心策略的平衡区域划分包括：根据停车位m的面积推断共享单车容量，根据停车位共享单车留存量与共享单车容量，判断停车位的淤积情况；定义冗余量与冗余率两个变量，对于停车位m，给定第i时间段内的共享单车冗余量与共享单车冗余率的计算公式如下 ；若冗余量大于0，表明共享单车淤积，需要调出一部分共享单车；若冗余量小于0，表明停车位仍有停车的空间；冗余率绝对值越大，表明该停车位需要再平衡的程度越大；将城市划分为若干个供需平衡区域，定义供需平衡区域内的停车位极大地满足共享单车冗余情况互补且距离接近，进行平衡区域划分；对于潜在的供需平衡区域p，定义供需平衡区域p的整体共享单车平衡程度，计算公式如下 ；停车区域划分的优化目标为最大化所有区域的单车平衡程度之和，如下所示 ；约束为每个区域内所有停车位之间距离的最大值不能超过设定的距离阈值threshold，如下所示 ；采用贪心策略，将停车位视为点，利用层次聚类生成初始区域划分结果，定义区域间的边界点，更换边界点所属区域对比更换前后的共享单车平衡度：若更改后平衡度更高，则保留更改后的结果，如下所示 ；不断调整所有边界点所属区域，直至所有边界点所属区域不再变化，此时划分结果逼近最优解；其中，区域的边界点定义为与相邻区域内的任一点距离小于与簇内点距离的平均值的点，如下所示 ；S4中构建用户智能体包括：根据用户对奖励值在意程度和出行时间紧迫程度，将用户对引导方案的反应分成三类：奖赏驱动人群、距离驱动人群、调度拒绝人群，对于不同类型用户设置不同接受引导的概率函数，奖赏驱动人群接受调度的概率随奖励值增加而呈对数增长；生成用户调度方案包括：基于S3中识别的需调度停车位以及为每个需调度停车位分别提取调度目的地停车位候选集，对于每个正在骑行且接近需调度停车位的用户，计算前往每个候选集内停车位对应的奖励值；基于构建的用户智能体模型，输入调度停车位候选集与对应的奖励值，输出用户前往调度停车位候选集的概率；将概率最高的候选停车位作为其最有可能前往的停车位，采用轮盘赌法，得到用户最终是否转移，并记录下用户最终的目的地停车位与对应收到的奖励值；评价方案效果包括：将数据集按时间分为工作日早晚高峰时段、节假日早晚高峰时段、工作日低峰时段、节假日低峰时段四个场景；在不同场景下分别计算对应评价指标，评估调度方案的优化效果。

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