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    共享单车的分配与调度

    共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来,共享单车发展迅速,已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,本文通过研究共享单车的分配与调度模型,解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量;如何分配不同地区共享单车,使共享单车数量趋于合理;设计优化资源配置的调度方案;以及作为共享单车公司负责人,设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下: 针对问题一:建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析,以10个区域为例,分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标,分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多,需求更大;区域6和区域8需要骑行的总人数较多;所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期,需求量更大。 针对问题二:本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先,利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵,然后运用马尔科夫链,利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值,且分配量与初始值的设定无关,从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三:结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率,采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆,区域7向区域5调度10辆,区域9向区域8调动10辆,区域10向区域8调动15辆的调度方案,从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四:作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为(供给时段性及空间失衡性),后期考虑运维问题,包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据,给出合理的投放及调度方案。 关键字:共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来,共享单车飞速发展,极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性,请基于我国共享单车行业现状,搜集相关数据,回答以下问题: (1)建立合理的指标,分析不同时空共享单车资源的需求量。 (2)给出不同地区共享单车的分配方法,使共享单车的数量分配趋于合理。 (3)依据以上研究结果,建立新的模型,设计出共享单车的调度方案。 (4)从共享单车公司负责人的角度,设计出一套合理的经营方案,并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标,来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料,选择了十个区域,并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先,将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别,其次分析在不同时间段,需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下,共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下,不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据,我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次,再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数,得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链(makov chain),最终得到线性系数差分方程组,得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素,主要分为两个:各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案,我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量,进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点,公交站点,居民区,商业区等普及,共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,用户无车可用,车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验,同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的经营方案,同时分析其合理性。主要从两个方面入手:前期的市场调研以及后期的经营利润,在以上两个方面,考虑到实际情况,包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 (1)假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域;

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    金融级分布式数据库架构设计要点

    银行业从最初的手工记账到会计电算化,到金融电子化,再到现在的金融科技,可以看到金融与科技的结合越来越紧密,人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式,为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑,带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低,更多的普通大众参与到金融活动中,这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造,其中数据库作为有状态的应用,成为了信息系统中唯一的单点,承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显,进行分布式改造迫在眉睫。

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    领券