论文标题：（降低北京市共享单车系统再平衡阶段的碳排放）

期刊：

作者：Meng QIN , Jiayu WANG, Wei-Ming CHEN , Ke WANG

发表时间：20 Aug 2021

DOI：10.1007/s42524-021-0168-y

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编者荐语：

《前沿》系列之《工程管理前沿》最新发表

作者：秦梦，王家钰，陈炜明，王科

单位：北京理工大学能源与环境政策研究中心，北京理工大学管理与经济学院

引用：

Meng QIN, Jiayu WANG, Wei-Ming CHEN, Ke WANG. . Frontiers of Engineering Management,

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导语：随着共享单车的流行和绿色低碳发展的引入，近年来共享单车的环境影响受到越来越多的关注。然而，通常被用于共享单车再平衡过程中的化石燃料货车所产生的排放往往被忽视，这与共享经济中的绿色出行理念背道而驰。共享单车再平衡问题被证明是NP-hard问题，以往的研究主要集中在算法创新而不是求解模型的改进，从而阻碍了许多已有模型在大规模BRP中的应用。本研究提出了一种优化共享单车再平衡过程中CO₂排放的方法，并以北京的共享单车为例。我们先初步分析了共享单车的时空特征，尤其是区域之间的流动，发现每个区域都可以独立进行共享单车的再平衡操作。随后，我们建立了一个基于分块策略的再平衡优化模型，以避免去决策在每个停放点装载或卸载的共享单车数量。采用禁忌搜索算法对各分块的优化模型进行求解。结果表明：(1)由于过度投放和再平衡缺乏规划，北京市共享单车在缩短调度货车路径、减少CO₂排放量和减少停放点未满足的单车需求等方面表现出较大的优化潜力；(2)通过在一天结束时共享单车系统形成平衡的停放点、减少调度货车路径的重复和减轻货车负荷，北京市共享单车再平衡阶段的CO2排放量可以减少57.5%；(3)石景山、门头沟等区域的共享单车投放数量需要被增加。

1. 共享单车再平衡问题概述

2. 基于停放点供需的分块策略

3. 共享单车再平衡阶段碳排放优化模型的构建

3.1 现有再平衡模型的改进和相关定义

3.2 共享单车再平衡阶段调度货车的碳排放测算方法

3.3 同时考虑经济成本和环境影响的共享单车再平衡优化模型

4. 共享单车再平衡优化模型的求解

4.1 基于禁忌搜索算法的再平衡模型求解

4.2 基于贪婪算法的分块连接

5. 北京市共享单车再平衡阶段的优化结果分析

5.1 优化调度货车经过的停放点和行驶路径

5.2 优化再平衡阶段调度货车产生的碳排放

5.3 优化停放点未得到满足的单车数量和再平衡阶段的经济成本

6 小结

摘要

With the development of the bike-sharing system (BSS) and the introduction of green and low carbon development, the environmental impacts of BSS had received increasing attention in recent years. However, the emissions from the rebalancing of BSS, where fossil-fueled vehicles are commonly used, are usually neglected, which goes against the idea of green travel in a sharing economy. Previous studies on the bike-sharing rebalancing problem (BRP), which is considered NP-hard, have mainly focused on algorithm innovation instead of improving the solution model, thereby hindering the application of many existing models in large-scale BRP. This study then proposes a method for optimizing the CO₂ emissions from BRP and takes the BSS of Beijing as a demonstration. We initially analyze the spatial and temporal characteristics of BSS, especially the flow between districts, and find that each district can be independently rebalanced. Afterward, we develop a rebalancing optimization model based on a partitioning strategy to avoid deciding the number of bikes being loaded or unloaded at each parking node. We then employ the tabu search algorithm to solve the model. Results show that (i) due to over launch and lack of planning in rebalancing, the BSS in Beijing shows great potential for optimization, such as by reducing the number of vehicle routes, CO₂ emissions, and unmet demands; (ii) the CO₂ emissions of BSS in Beijing can be reduced by 57.5% by forming balanced parking nodes at the end of the day and decreasing the repetition of vehicle routes and the loads of vehicles; and (iii) the launch amounts of bikes in specific districts, such as Shijingshan and Mentougou, should be increased.

排版：邹芷玥

Frontiers of Engineering Management《工程管理前沿》（英文刊）

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