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交通地理布局期刊
公共自行车共享系统再平衡策略，计划和目的。
文献信息：
⑴文献历史：
2016年2月9日收到文献
2016年7月4日修订
2016年7月5日审核通过
2016年7月17日发布
⑵关键词：
公共自行车共享
自行车共享系统
再平衡
空间分析
概要
我们提供的关于公共自行车共享系统的再平衡模式的第一时空理论是从数据中提取出个人站在第一个和好的时间尺度和操作采访。通过就此对公共自行车共享系统的分析再平衡，我们描述了对运营商的影响、直辖市及今后的优化工作。我们发现站毗邻交通枢纽接受过度调整的数额相对于旅行并且再平衡往往是响应上午和下午的需求超过车站码头能力而不是长期积累的自行车。更重要的是，我们观察到一些经营者的再平衡行为在最大化的出行、利润和服务级别协议之间的对立目标之间的约束。许多公共自行车共享系统没有明确定义的目的，但是现有的再平衡策略可以支援或与bss的目的和建议相抵触。
1，介绍
在过去的十年里，公共自行车共享系统在欧洲和北美的一些大城市逐渐变的标准化。作为他们成功的副产品，bss用户的主要抱怨是车站完全空或者完全满人（Raviv等人，2013）。自行车共享运营商旨在通过在车站之间重新分配自行车并随后释放码头来最大限度的减少这些事件。这种再平衡过程是一个理论上复杂的优化路由问题，由于卡车和车站容量的限制，并发性（多卡车）和空间需求预测，所有都在时空动态系统里面。用于描述过程的术语种类，平衡(Benchimol等人，2011；Kloimullner等人，2014）再平衡（Erdogan等人，2015；Regue和Recker,2014),重新定位（Format等人，2015；Han等人，2015），搬迁（Erdogan等人，2014),和再分解（Labadi等人，2012，2014；Lin和Chou，2012；Nair等人，2013），源于很多学科研究这个问题（运筹学、后勤学、工程学、经济学、数学和计算机科学）。
本文分析了bss对九个bss城市（波士顿、芝加哥、伦敦、卢森堡、明尼阿波利斯、纽约市、旧金山、维也纳和华盛顿）的时空和时间的再平衡操作并且描述了对运营者、直辖市和未来工作最优化的影响。我们首先在文学里提供定义和定位我们的工作。我们将自行车的移动定义为重新分配，并且作为自行车和可用码头的瞬间分布的bss的状态。再平衡意味着重新分配来实现一个国家所以车站都有大致相等的自行车到码头的比例。奥布莱恩的38 bss分析显示了码头与自行车的典型比例是大约两到一个。这就意味着，有可能在一个bss的每一个站大约一半都是满的。我们把这称之为总平衡。从用户的角度来看，只要每个车站有一个自行车和码头，就可以考虑到bss的良好秩序。在文献中，“平衡”一词用在期望平衡的角度（Benchimol等，2011；Chemla等，2013）。在现实中，没有bss的目标是保持完全平衡，因为短期需求很快导致不受欢迎的状态。因此，我们将使用平衡的术语意味着需要平衡，并将重新平衡的过程定义为争取获得所需的平衡。分析其他bss方面的文献提到再平衡（Ahillen等，2015；Beecham等，2014；Parkers等，2013；Wood等，2011），或者重新分配（Nail等，2013；Ricci，2015；Shaheen等，2010）并描述了当许多站满或空的不平衡状态时bss的状态（Ahillen等，2015；Borgnat等，2011）。操作员提到的完全空或满的车站遇到停电，反之则正常。
在bss文献中，由于理论工作的迅速发展，再平衡是一个成熟的领域(Benchimol 等., 2011; Erdoğan等, 2015, 2014; Forma 等, 2015; Han 等2015;Kloimuuml;llner等.2014; Labadi 等, 2012, 2014; Lin and Chou, 2012; Nair 等, 2013;Pfrommer 等, 2014; Rainer-Harbach 等, 2013; Raviv and Kolka,2013; Raviv 等, 2013; Regue and Recker, 2014)在其中我们看到三种不同的再平衡，静态再平衡（Benchimol等，2011；Chemal等，2013；Erdogan等，2015）。模拟自行车的最优再分配以减少车站停机，系统在夜间使用最少。动态再平衡(Kloimullner等，2014；Labadi等，2012）。努力实现同样的目标，但当系统正在使用时，这时bss更有意义，操作员在白天大多只重新分配自行车。纽约市，伦敦和巴黎时众所周知的例外。例如，巴黎，使用20个卡车（Shaheen等，2012）每个卡车都有能力装载25辆自行车（Format等，2015），为了每天24小时的再平衡（Benchimol等，2011）。最后，第三次再平衡行为也是动态的，目的是达到一个自行车配送匹配的预测需求（Nair等，2013；Regue and Recker,2014).现有文献讨论如何优化平衡，但对于那些受限制的bss高使用率，如纽约市，停机是不可避免的并且在何处优先再平衡而不是怎么样实现再平衡更重要。每个优化的再平衡模型，专注于通过各种实现最小化停机的方法来产生不同的结果。同时运营商可能有比较实际的优先权，比如最大的行程或收入。
虽然最优化文学是丰富的，但没有工作描述空间再平衡模式或操作的深度。我们的目标是利用离散历史占重新平衡的数量填补这一缺口，结合站级、行程和操作员采访，探讨九例研究的时空再平衡行为。此外，就像不同的最优再平衡模型导致不同的结果，我们建议，再平衡行为严重影响bss关于他们的目标的结果（最大化的行程、利润、公平、循环模式份额等）。因此，我们不仅分析了平衡结果还分析了这些操作与bss的目的有何关系。
我们首先介绍我们的研究方法（第二节），我们的操作人员访谈（第三节）以及时空分析（第四部分）然后讨论再平衡影响结果（第五部分）和结论（第六节）。
2，原则
2.1案例研究
数据可用性决定了我们选择的案例研究。Stationlevel数据可以从大多数的bss自由的收集，但提供起源地和目的地的旅行数据就要求操作员提供了。我们九个案例的研究不同于运算符、大小和密度、数据收集周期和使用强度（见表一）。我们的案例研究捕捉不同的操作动机，非盈利（明尼阿波利斯），合同（Motivate and Serco)广告（德高）和混合后两者（Gewista)。
旧金山是我们研究的案例中最小的，伦敦是最大的。伦敦车站的数量是纽约的两倍不过密度较低。余下的个案研究密度表（表一）远远低于每平方公里的10至16站。图中显示了可能影响再平衡的案例研究站的空间形状和密度。
我们的数据覆盖了2011年到2014年。自行车共享系统的使用和再平衡在平日和周末在空间和时间模式上有很大的不同。这一分析侧重于日常你，无论节假日，因为再平衡通常是有限的，甚至周末也不例外。由于出行的数量在季节间波动，雨鞋日期范围产生了由于不完整年份的聚合偏差。我们认为数据跨度比对芝加哥、纽约市的数据更重要在系统自动后，可能会比成熟系统更加不规则的使用和再平衡。虽然纽约市在我们的数据范围内发射，它的行程，每辆自行车每天（6.2)与华盛顿、波士顿、伦敦和芝加哥在中部单位内（4.0-2.6)维也纳，明尼阿波利斯和卢森堡在较低水平（1.8-0.8)。
2.2采访
我们联系了九个希望知道他们应用什么策略的bss运营商，多少辆车的容量被管理，多少自行车是重新平衡，他们认为，再平衡的主要制约因素是，服务水平协议如何影响平衡，以及运营商使用何种信息来促进再平衡。
在九个运营商里面，波士顿、明尼阿波利斯和纽约市完成了电话采访，维也纳通过邮件提供了充分的答复，旧金山和伦敦提供了电子邮件所要求的一些细节答复。媒体文章和报告被用来补充失踪的信息。
2.3重新平衡有效利用
再平衡分析需要了解如何使用bss站。自相矛盾的是，许多旅行只可能产生于再平衡，反之，某些行程增加了重新平衡的需求。过去的分析使用了站集群（Froehlich等，2009；Lathia等，2012）每日规范化的可用自行车来描绘bss。这种技术的一个缺点是重新平衡操作会影响工作站配置文件和集群的泛化。我们定义了重新平衡有效利用而不是规范化使用自行车，结合出发和抵达剖面进行聚类分析，采用病房分层算法，目的是在再平衡分析之前描绘驻地。
重新平衡对站的有效利用是累计的自行车签入和减去退房时间间隔内，说明了旅行的再平衡支付。以波士顿的数据为例来比较REU和NAB。REU之后地块省略了再平衡和碰撞，即登记和登出的交易，在一个车站级的检索期内发生。冲突是bss的期望交易，因为它们不需要再平衡。测量平均法意味着REU振幅提供根据历史平均值需要的码头数量，以满足相等的行程无需再平衡。车站平均法允许基于净趋势的车站分类，有大致相同的行程起点和末端的驻地（事务平衡）更多人离开（事务消极），并且最后驻地以更多到达比离开（事务正面）。任何事务正或负数的工作站都需要重新平衡。反过来，一个站将来成为什么 ，但是交易平衡是由再平衡引起的。超过码头计数的振幅是再平衡的另一个征兆。
2.4再平衡分析
我们使用各种统计和视觉分析方法进行分析。首先，为每个包含的bss生成相同的报告：车站数，旅行和再平衡数量、站的分层聚类、车站REU概况、净流失量图、发生满或空站、旅行与再平衡、起源和目的地之间的关系的时间和空间的演变，以及在白天的各个部分和其他汇总统计数据的净分布。第二，使用动画显示同步平均站级别，净平衡数量和净交易。然后一个交互式的web-based地图（公共自行车共享研究、组织/再平衡）被用来叠加站、旅行和重新平衡不同时期。选择驻地提供详细的驻地在充分和空的体积的每日发行，起源和目的地旅行、通过再平衡撤退和储蓄自行车，就像NAB和REU一样。第三，我们也可视化每天的历史站水平，用户检查和退房，并重新平衡存款和提款。
3，采访结果
从访谈、媒体和数据源中，我么你提出重新平衡的组件和操作策略，同时考虑这些怎样影响bss目标的。
3.1车辆、设施和工作人员
面包车，立方体和皮卡，拖车，电动推车甚至自行车都用不同的组合方式。大多数系统都使用具有大约25自行车容量的面包车。恶劣的天气和周末通常需要较少的再平衡车。据报告，重新平衡的车辆在每100公里（西雅图市）之间消耗8到17升，如果bss的目的地与二氧化碳减排有关，即使选择重要。伦敦在过去操纵电动车辆牵引拖车运载20自行车，但现在仅使用立方体卡车从那些放射可能超出减少从用户模态转移。自行车拖车，一个可持续发展的选择，一次可重新平衡4辆自行车。当波士顿和华盛顿发现这些有限的用途是由于它们的小运载的容量引起的，纽约市经常使用12自行车为他们的效率在移动的自行车短距离和躲避拥堵的能力。这种观点的对比可能与纽约市更高的车站和单车基础设施密度有关。芝加哥和华盛顿，每一个都有大约300车站，每周需要大约花费260小时。许多运营商在繁忙期间提供季节性合同或转包再平衡。一些外包自行车rebalancers 是每辆自行车移动, 有时导致不令人吃惊的副作用。对于那些寻求公平的 bss, 正规的工作轮班比这些利润最大化的技术更合乎道德。
再平衡操作每天都有8至 24 h (表二), 可以从再平衡中推断出来。芝加哥有三个班次 (图)。对于纽约市来说, 这一天的运转, 重新平衡转变有不同的责任。在高峰时段, 固定的再平衡模式是由所有的车辆进行, 以满足预期的高需求地区。每日的急流, 一半的非高峰期 rebalancers 解决不可取的站失衡。最后, 夜班地址自行车、船坞和驻地修理和相对地静态系统的再分配为早晨早高峰时期。其他 bss 通常在当天或清晨的结束时平衡他们的系统, 为即将到来的晨奔。夜间轮班减少了交通拥挤和相关的排放, 但也提高了效率, 降低了成本。夜间再平衡因此支持利润和可持续性的运营商。
我们从平均再平衡数量观察到 (表二, 每日 reb) 比采访和媒体报道的低, 除了 Vienna,5, 由于我们的数据收集, 许多系统都有可能增长。五个案例研究的再平衡数量大约是旅行次数的 10%, 而芝加哥和卢森堡有 20%, 伦敦和旧金山大约35%。我们观察到旧金山和芝加哥的不稳定的车站级数据, 解释了他们的高税率。
与大多数公共-私人伙伴关系中的情况一样, 定义了预期的服务级别 (表二)。例如, 波士顿的服务级别协议 (sla) 要求每台站之间的时间为正常, 不满或空, 85% 的时候, 意味着停机可能发生最多的每站每天的 144 min。某些 sla 定义停机时间, 如工作站及其邻居不正常, 但发现难以测量和执行。伦敦和纽约市使用一个优先权系统, 其中一些车站的停电限制比其他的更严格。纽约市的优先级车站每天停电时, 在繁忙的月份里保持着挑战性。(NYCBS, 2015a)。
3.2代客和畜栏服务
虽然术语有所不同, 但代客服务通常是重新平衡员工从车站码头移除自行车以防止流行站填满。自行车要么装载到车辆, 要么是 '将', 在侧面行走或在码头之间, 直到这一过程颠倒。代客服务通过保证用户返回自行车的能力, 降低操作员成本, 提高可靠性。用户有时会抛弃邻近车站的停放自行车, 或致电客户服务寻求帮助。更严重的是, 一些成员根本不依赖于系统, 因为他们担
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