【摘 要】
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针对共享单车系统在运营过程中损坏车辆造成运营成本及损失愈多的情况,对损坏车辆在站点网络的分布作出预测,基于回收成本阈值分析建立损坏车辆回收网络模型,在此基础上构建
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(14XGL002)
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针对共享单车系统在运营过程中损坏车辆造成运营成本及损失愈多的情况,对损坏车辆在站点网络的分布作出预测,基于回收成本阈值分析建立损坏车辆回收网络模型,在此基础上构建以回收成本最小化为目标的回收路由指派模型,并使用禁忌搜索法与遗传算法的混合算法求解实际案例。结果表明:该方法可解决现实情境下,共享单车损坏车辆回收过程的分布预测和路径优化问题。本文的实例分析表明,建立的模型与传统回收方法相比,成本节约了8.72%,不仅降低回收过程的作业成本,同时也可以提高回收效率,对于共享单车运营商的决策优化具有一定参考价值。
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