史瑞剛

(西安航空學(xué)院 現(xiàn)代教育技術(shù)中心，西安 710077)

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的快速推進(jìn)和城市交通規(guī)模的不斷擴(kuò)大，公共交通在城市交通中扮演著越來(lái)越重要的角色。公共自行車作為公共交通的一部分，能夠有效地緩解城市擁堵，解決末端交通問(wèn)題。然而，由于城市各區(qū)域的部分公共自行車租賃點(diǎn)設(shè)置不盡合理，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“有車無(wú)樁鎖，樁空無(wú)車取”的現(xiàn)象，給市民使用公共自行車帶來(lái)困難。因此，如何提高公共自行車的使用效率，引導(dǎo)市民選用公共交通工具出行，已成為亟待解決的問(wèn)題。

公共自行車系統(tǒng)是自行車公用化的一種體現(xiàn)形式，主要由可自由租賃的自行車和存放車輛的租賃點(diǎn)組成。作為人們生活中常用的一種交通工具，公共自行車的靈活性較高，對(duì)于場(chǎng)地的要求低，這對(duì)于土地資源寶貴的現(xiàn)代城市來(lái)說(shuō)，具備其他公共交通工具所沒(méi)有的優(yōu)勢(shì)[1]。同時(shí)，公共自行車完全由人力驅(qū)動(dòng)，既不會(huì)產(chǎn)生任何廢氣污染，還能起到鍛煉身體的作用。對(duì)于生活節(jié)奏快的上班族，平時(shí)缺乏鍛煉，通過(guò)使用公共自行車，既能滿足日常出行的需求，又能達(dá)到強(qiáng)身健體的效果[2]。

本文以蘭州市公共自行車租賃點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理，構(gòu)建基于AnyLogic的公共自行車系統(tǒng)仿真模型，利用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法優(yōu)化公共自行車租賃點(diǎn)的配車數(shù)，以租賃點(diǎn)的設(shè)施利用率和服務(wù)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)比優(yōu)化前后租賃點(diǎn)的設(shè)置效果，為優(yōu)化城市公共自行車系統(tǒng)、合理地規(guī)劃租賃點(diǎn)配置提供參考依據(jù)。

1 公共自行車系統(tǒng)仿真

隨著城市中公共自行車租賃點(diǎn)的逐步增多，公共自行車成為了市民短途出行的主要交通工具?？茖W(xué)合理地優(yōu)化公共自行車租賃點(diǎn)的配置，可以保證各個(gè)環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)工作及服務(wù)設(shè)施的利用率達(dá)到最優(yōu)，使得公共自行車系統(tǒng)各租賃點(diǎn)之間達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，從而提高系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。但是，上述操作在實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行中難以實(shí)現(xiàn)[3]。隨著系統(tǒng)仿真技術(shù)的迅速發(fā)展，交通系統(tǒng)方面的仿真技術(shù)也越來(lái)越完善，可通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在模擬環(huán)境中對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)公共自行車租賃點(diǎn)的優(yōu)化[4]。

本文選取部分公共自行車租賃點(diǎn)作為研究對(duì)象，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，構(gòu)建基于AnyLogic的公共自行車系統(tǒng)仿真模型，模擬租賃點(diǎn)的運(yùn)行過(guò)程，為租賃點(diǎn)配車數(shù)的優(yōu)化提供了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

1.1 仿真流程

公共自行車系統(tǒng)仿真流程以租賃點(diǎn)為核心，通過(guò)分析租賃點(diǎn)的租還車信息，對(duì)租賃點(diǎn)及租賃點(diǎn)間邏輯關(guān)系進(jìn)行仿真研究。以A租賃點(diǎn)為例，仿真流程如圖1所示。

圖1 公共自行車系統(tǒng)仿真建模流程圖

整個(gè)仿真流程以租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量為核心，動(dòng)態(tài)模擬租賃點(diǎn)的租還車行為。以三個(gè)租賃點(diǎn)的運(yùn)行過(guò)程為研究對(duì)象，分別設(shè)為A、B、C，從A租賃點(diǎn)租出的自行車，可還車至A、B、C三個(gè)租賃點(diǎn)，并且還車的數(shù)量按照指數(shù)分布成比例地分配至三個(gè)租賃點(diǎn)，因此，每個(gè)租賃點(diǎn)的還車數(shù)量來(lái)自于所有租賃點(diǎn)的租車數(shù)量，租賃點(diǎn)與租賃點(diǎn)之間形成一個(gè)動(dòng)態(tài)循環(huán)。同時(shí)，整個(gè)仿真流程在租車環(huán)節(jié)受到環(huán)境因素的影響，如天氣原因、租車站點(diǎn)位置因素等，因此，需要加上環(huán)境影響因子，使得仿真結(jié)果更加接近實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行情況，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)公共自行車系統(tǒng)的仿真。

1.2 仿真方法

根據(jù)公共自行車系統(tǒng)的特點(diǎn)及運(yùn)行流程，本文采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法對(duì)公共自行車租賃點(diǎn)及租賃點(diǎn)間的邏輯關(guān)系進(jìn)行仿真研究，并結(jié)合AnyLogic仿真軟件實(shí)現(xiàn)公共自行車系統(tǒng)的租還車流程。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(System Dynamics)作為一種應(yīng)用于庫(kù)存管理的系統(tǒng)仿真技術(shù)，主要采用因果關(guān)系圖和存量流量圖來(lái)描述實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程[5]。因果關(guān)系圖包含多個(gè)因素，因素之間由標(biāo)志因果關(guān)系的箭頭連接，表示復(fù)雜系統(tǒng)中各個(gè)因素之間的邏輯關(guān)系。存量流量圖通過(guò)分析因素中變量的性質(zhì)描述因素間的邏輯關(guān)系，如圖2所示。

圖2 存量流量圖

如圖2所示，庫(kù)存為存量，生產(chǎn)量和銷售量為流量，其中生產(chǎn)量為流入量，銷售量為流出量，構(gòu)成了一個(gè)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。在分析公共自行車系統(tǒng)的運(yùn)行情況時(shí)，在上述存量流量圖中加上時(shí)間因素，可定量地表示系統(tǒng)中變量間的邏輯關(guān)系，并利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)模擬變量間的邏輯關(guān)系，獲得系統(tǒng)運(yùn)行的最佳狀態(tài)。

AnyLogic是一款由俄羅斯XJ Technolegic公司研發(fā)的建模仿真軟件，常用于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、離散事件和基于主體的建模與仿真。作為構(gòu)建動(dòng)態(tài)模型的可視化工具，AnyLogic不僅能在宏觀上對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行仿真，針對(duì)于系統(tǒng)的局部和細(xì)節(jié)也可以進(jìn)行微觀模擬[6]。同時(shí)，AnyLogic將UML統(tǒng)一建模語(yǔ)言引入模型的仿真領(lǐng)域，以最新的復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)離散、連續(xù)及混合系統(tǒng)的仿真建模。

本文仿真實(shí)驗(yàn)就是采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，利用AnyLogic軟件構(gòu)造存量流量圖，將租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量作為系統(tǒng)的存量，單位時(shí)間的租車數(shù)量和還車數(shù)量作為流量，實(shí)現(xiàn)對(duì)公共自行車系統(tǒng)租賃點(diǎn)運(yùn)行流程的仿真。

1.3 構(gòu)建公共自行車系統(tǒng)仿真模型

本文利用AnyLogic仿真軟件構(gòu)建公共自行車系統(tǒng)仿真模型，整個(gè)模型以自行車租賃點(diǎn)為核心，包括了租賃點(diǎn)、租車行為、還車行為及租賃點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)置。將租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量作為存量，租車行為和還車行為作為流量，租賃點(diǎn)的初始容量作為模型的輸入?yún)?shù)，租賃點(diǎn)的運(yùn)行時(shí)間設(shè)置為16小時(shí)/天，自行車平均行進(jìn)速度設(shè)置為15km/小時(shí)，并結(jié)合蘭州市公共自行車系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，選取三個(gè)租賃點(diǎn)(A、B、C)模擬租賃點(diǎn)的運(yùn)行過(guò)程，仿真模型如圖3所示。

圖3公共自行車系統(tǒng)仿真模型圖

結(jié)合公共自行車系統(tǒng)的運(yùn)行流程，在圖3所示的模型中，分別設(shè)置參數(shù)：存量NumBicA、NumBicB、NumBicC為A、B、C三個(gè)租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量；流出流量RentalA、RentalB、RentalC和流入流量ReturnA、ReturnB、ReturnC分別為租賃點(diǎn)A、B、C的租還車數(shù)量；動(dòng)態(tài)變量DemA、DemB、DemC分別代表前往A、B、C三個(gè)租賃點(diǎn)租車的市民數(shù)量，即市民對(duì)公共自行車的需求量，服從正態(tài)分布，并受外界環(huán)境因素的影響；參數(shù)factorDem是公共自行車需求量的影響因子，代表環(huán)境影響因素，利用滑塊組件(Slider)控制；動(dòng)態(tài)變量insatA、insatB、insatC表示到達(dá)租賃點(diǎn)而未成功租到自行車的市民數(shù)量。

系統(tǒng)的仿真流程是仿真模型更加接近實(shí)際系統(tǒng)的關(guān)鍵點(diǎn)。在公共自行車系統(tǒng)仿真模型中，以A租賃點(diǎn)為例，NumBicA是A租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量，RentalA作為租車數(shù)量從NumBicA中流出，DemA表示到達(dá)A租賃點(diǎn)租車的市民數(shù)量，RentalA的值取決于DemA，若DemA大于NumBicA的值，則最大的租車數(shù)量為NumBicA，即RentalA等于NumBicA，反之，則RentalA等于DemA。同時(shí)，租車數(shù)量會(huì)按照不同比例和用車時(shí)長(zhǎng)還車至A租賃點(diǎn)，并作為A租賃點(diǎn)還車數(shù)量ReturnA的一部分流入NumBicA，這樣就完成了一個(gè)租賃點(diǎn)的租還車流程，同理，對(duì)B、C租賃點(diǎn)的運(yùn)行流程也進(jìn)行分析，并結(jié)合租賃點(diǎn)間的邏輯關(guān)系，模擬整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行流程。

2 公共自行車租賃點(diǎn)配車數(shù)優(yōu)化

根據(jù)公共自行車租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法，提出了租賃點(diǎn)配車數(shù)的優(yōu)化方案，從而可以提高各個(gè)租賃點(diǎn)自行車的利用率和公共自行車系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量，為優(yōu)化城市公共自行車系統(tǒng)以及合理地規(guī)劃租賃點(diǎn)配置提供參考依據(jù)。

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過(guò)分析公共自行車系統(tǒng)仿真模型，提出了系統(tǒng)租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并利用AnyLogic分析庫(kù)中的圖表組件描述這些指標(biāo)的變化趨勢(shì)。租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)如下：

2.1.1 自行車?yán)寐?/p>

自行車?yán)寐首鳛樵u(píng)價(jià)指標(biāo)之一，代表租賃點(diǎn)自行車的使用情況。在AnyLogic軟件中，NumBicA代表A租賃點(diǎn)的自行車數(shù)量，IniA代表A租賃點(diǎn)的初始容量，是不可變的，均設(shè)置為30，則A租賃點(diǎn)自行車?yán)寐蔙atioA為(IniA-NumBicA)/IniA。以三個(gè)租賃點(diǎn)的運(yùn)行情況為例，在系統(tǒng)模型運(yùn)行穩(wěn)定時(shí)，租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐嗜鐖D4所示。

圖4 租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐?/p>

由圖4可知，C租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐瘦^低，出現(xiàn)自行車嚴(yán)重積壓的現(xiàn)象，因此，應(yīng)適當(dāng)?shù)販p少該租賃點(diǎn)的配車數(shù)和鎖樁數(shù)量，保證資源的有效利用。

2.1.2 租賃點(diǎn)服務(wù)度

租賃點(diǎn)服務(wù)度表示租賃點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量，通過(guò)統(tǒng)計(jì)到達(dá)租賃點(diǎn)但未成功租到自行車的市民數(shù)量，計(jì)算租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度，分為租車服務(wù)度和還車服務(wù)度。本文利用AnyLogic軟件中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)組件模擬未成功租車的市民數(shù)量，以A租賃點(diǎn)為例，insatA代表到達(dá)A租賃點(diǎn)但未成功租到自行車的市民數(shù)量，動(dòng)態(tài)變量DemA為到達(dá)A租賃點(diǎn)租車的所有市民數(shù)量，則A租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度ServiceA為(DemA-InsatA)/DemA。以三個(gè)租賃點(diǎn)組成的系統(tǒng)為例，在系統(tǒng)模型運(yùn)行穩(wěn)定時(shí)，租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度如圖5所示。

圖5 租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度

由圖5可知，C租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度為1，這表明C租賃點(diǎn)未租到自行車的市民數(shù)量為0，則該租賃點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量較好，而A租賃點(diǎn)的租車服務(wù)度較低，這表明該租賃點(diǎn)出現(xiàn)了未租到自行車的市民，應(yīng)采取相應(yīng)的措施，提升租賃點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量。同理，可獲得租賃點(diǎn)的還車服務(wù)度。

2.1.3 租賃點(diǎn)平均服務(wù)度

公共自行車系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的交互式動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，租賃點(diǎn)間的數(shù)據(jù)相互影響。因此，采用平均服務(wù)度來(lái)評(píng)價(jià)整個(gè)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量，平均服務(wù)度是各租賃點(diǎn)服務(wù)度的均值，通過(guò)計(jì)算租賃點(diǎn)的平均服務(wù)度，獲得系統(tǒng)的整體服務(wù)水平，為系統(tǒng)優(yōu)化提供參考。

2.1.4 租賃點(diǎn)的鎖樁利用率

租賃點(diǎn)是公共自行車系統(tǒng)的重要資源，其容量等于該租賃點(diǎn)的配車數(shù)與可用鎖樁數(shù)量之和，因此，租賃點(diǎn)的鎖樁利用率為某段時(shí)間內(nèi)租賃點(diǎn)存放的自行車數(shù)量與租賃點(diǎn)容量的比值，假設(shè)租賃點(diǎn)存放的自行車數(shù)量是隨時(shí)間t變化的函數(shù)f(t)，n為租賃點(diǎn)的容量，則租賃點(diǎn)的鎖樁利用率L如公式(1)所示。

(1)

租賃點(diǎn)的鎖樁利用率表示該租賃點(diǎn)停放自行車的情況，租賃點(diǎn)的鎖樁利用率越高，租賃點(diǎn)內(nèi)停放的自行車越多，則自行車?yán)寐试降停幌喾?，租賃點(diǎn)的鎖樁利用率越低，租賃點(diǎn)內(nèi)停放的自行車越少，自行車?yán)寐试礁?，表示大部分自行車均處在使用狀態(tài)。

2.2 租賃點(diǎn)配車數(shù)優(yōu)化

公共自行車系統(tǒng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的反饋系統(tǒng)，租賃點(diǎn)之間相互影響，改變某個(gè)租賃點(diǎn)的參數(shù)會(huì)影響到其他租賃點(diǎn)的運(yùn)行情況[7]。因此，在公共自行車系統(tǒng)仿真模型中，從系統(tǒng)的整體角度出發(fā)，分析租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法優(yōu)化各租賃點(diǎn)的配車數(shù)[8]，具體步驟如下：

(1)保持其他對(duì)象的參數(shù)不變，將租賃點(diǎn)的配車數(shù)設(shè)為1。

(2)在AnyLogic軟件中運(yùn)行仿真模型，并在模型運(yùn)行穩(wěn)定時(shí)，統(tǒng)計(jì)租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐?、服?wù)度及鎖樁利用率等評(píng)價(jià)指標(biāo)。

(3) 將租賃點(diǎn)的配車數(shù)增加1。

(4) 重復(fù)步驟2、步驟3，直到配車數(shù)增加至租賃點(diǎn)容量。

(5)分析租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并利用AnyLogic軟件中分析庫(kù)的圖表組件，繪制指標(biāo)的變化趨勢(shì)圖，如圖6所示。

(6)根據(jù)指標(biāo)的變化趨勢(shì)圖，以服務(wù)度0.85作為分界線，去除分界線以下對(duì)應(yīng)的配車數(shù)，找出分界線以上對(duì)應(yīng)的配車數(shù)，選擇平均租車服務(wù)度和平均還車服務(wù)度較大的條件下對(duì)應(yīng)的配車數(shù)作為現(xiàn)階段租賃點(diǎn)的配車數(shù)；若不存在滿足條件的配車數(shù)，則選擇自行車?yán)寐瘦^高而鎖樁利用率低的條件下對(duì)應(yīng)的配車數(shù)作為現(xiàn)階段租賃點(diǎn)的配車數(shù)。

(7)綜合步驟6的分析結(jié)果，重復(fù)執(zhí)行步驟1～6，計(jì)算另一租賃點(diǎn)的配車數(shù)。

(8)綜合步驟7的分析結(jié)果，獲得所有租賃點(diǎn)的配車數(shù)，為了降低分析誤差，采用迭代的方法，重復(fù)執(zhí)行步驟1～7，進(jìn)行新一輪計(jì)算。

圖6 租賃點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的變化趨勢(shì)

在租賃點(diǎn)優(yōu)化過(guò)程中，應(yīng)找出服務(wù)度大于0.85時(shí)對(duì)應(yīng)的租賃點(diǎn)配車數(shù)，并利用敏感性分析的方法，獲得租賃點(diǎn)的最優(yōu)配車數(shù)。以1004號(hào)租賃點(diǎn)為例，根據(jù)系統(tǒng)仿真模型，分析該租賃點(diǎn)的不同配車數(shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并利用R語(yǔ)言繪制評(píng)價(jià)指標(biāo)的變化趨勢(shì)圖，如圖6所示。以服務(wù)度0.85作為分界線，則分界線以上的服務(wù)度對(duì)應(yīng)的配車數(shù)：22、23、24，比較上述三種配車數(shù)對(duì)應(yīng)的租賃點(diǎn)平均租車服務(wù)度和平均還車服務(wù)度，若某一配車數(shù)的兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)均高于其他兩個(gè)配車數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，則選擇前者的配車數(shù)作為該租賃點(diǎn)的最優(yōu)配車數(shù)；若某一配車數(shù)對(duì)應(yīng)的兩個(gè)指標(biāo)一高一低，則比較兩種情況下的租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐屎玩i樁利用率，選擇租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐瘦^大且鎖樁利用率較小時(shí)的配車數(shù)作為該租賃點(diǎn)的最優(yōu)配車數(shù)[9]。通過(guò)分析該租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)趨勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)，當(dāng)租賃點(diǎn)配車數(shù)為22時(shí)，在分界線以上，租還車服務(wù)度一高一低，與其他兩個(gè)配車數(shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)相比，租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐瘦^大且鎖樁利用率較小，因此，1004號(hào)租賃點(diǎn)的最優(yōu)配車數(shù)為22。

通過(guò)敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法優(yōu)化公共自行車租賃點(diǎn)的配車數(shù)，得到各個(gè)租賃點(diǎn)的最優(yōu)配車數(shù)，如表1所示，同時(shí)，通過(guò)表1可以分析出租賃點(diǎn)容量與配車數(shù)的最佳比例，為規(guī)劃新的租賃點(diǎn)提供數(shù)據(jù)參考。

表1 優(yōu)化后各租賃點(diǎn)的配車數(shù)

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

目前，蘭州市公共租賃點(diǎn)配車數(shù)的設(shè)置主要以租賃點(diǎn)容量的70%為標(biāo)準(zhǔn)。因此，為了直觀地獲得公共自行車租賃點(diǎn)的優(yōu)化效果，本文以公共自行車系統(tǒng)仿真模型為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，保證其他參數(shù)不變，將存量參數(shù)(配車數(shù))為租賃點(diǎn)容量70%的情況與優(yōu)化后租賃點(diǎn)的情況進(jìn)行對(duì)比，如表2所示。對(duì)比優(yōu)化前后租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以看出系統(tǒng)的平均租車服務(wù)度和平均還車服務(wù)度均有所增加，表明優(yōu)化后公共自行車系統(tǒng)的服務(wù)水平得到了提升。同時(shí)，優(yōu)化后公共自行車租賃點(diǎn)的鎖樁利用率有所下降，說(shuō)明租賃點(diǎn)的自行車大部分時(shí)間處于使用狀態(tài)，這表明通過(guò)優(yōu)化租賃點(diǎn)的配車數(shù)，有利于提高市民選擇使用公共自行車出行的概率。

表2 優(yōu)化前后租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比

從表2可以看出，通過(guò)優(yōu)化租賃點(diǎn)的配車數(shù)，系統(tǒng)中各租賃點(diǎn)的平均租車服務(wù)度、平均還車服務(wù)度、自行車?yán)寐示兴嵘@表明了采用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法對(duì)租賃點(diǎn)的配車數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，能夠有效地提高租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐屎拖到y(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)分析城市公共自行車租賃點(diǎn)的運(yùn)行流程，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，構(gòu)建基于AnyLogic的公共自行車系統(tǒng)仿真模型，并以仿真模型為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法，優(yōu)化租賃點(diǎn)的配車數(shù)，最后，以租賃點(diǎn)的自行車?yán)寐屎拖到y(tǒng)服務(wù)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)比優(yōu)化前后租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)果表明：采用此優(yōu)化方法，能夠有效地提升系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量，為優(yōu)化城市公共自行車租賃點(diǎn)的布局和配置提供了理論依據(jù)和數(shù)據(jù)參考。