CN112801727A - 一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，可为共享汽车企业提供资源配置的建议，有效避免无车可用、无位可还等问题。实施方案是：采集共享汽车系统租赁点的分布数据，每个租赁点均可设置一定数量的虚拟车位，并对租赁点进行分区。提出两种灵活的还车策略，用户可以还车到本租赁点的虚拟车位，也可以还车到同区域其余租赁点的实际车位，分析采用不同还车策略的用户之间的优先级，并将其作为约束，利用大M法将模型中的非线性约束转为线性约束，对模型进行精确求解，得到车位配置和车辆调度方案。本发明使用数据的替代性较强，所构建的模型具有通用性和灵活性，能够根据实际共享汽车系统得到个性化的方案，具有实际的操作价值。

Description

一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法
技术领域
本发明涉及共享汽车租赁系统企业的管理决策，特别涉及考虑设置虚拟 车位和鼓励用户将车位停放在同区域其他租赁点空余车位的灵活还车策略， 以辅助解决共享汽车租赁系统中常见的“无车可借，无位可还”问题。
背景技术
共享汽车的出现，降低了车辆拥有量，一定程度上缓解了交通拥堵，并 为节能减排做出了巨大贡献。但随着共享汽车租赁系统的不断发展，尤其是 单向共享汽车租赁系统，用户使用结束不必将车辆还至取车租赁点，这种还 车服务在为用户提供灵活性的同时，也导致系统中车辆的分布变得不均衡， 用户更容易出现借不到车或者没车位还车的情况。
为了解决用户“无车可借，无位可还”的问题，目前共享汽车企业常用 的方法是人工调度，尽可能保证用户有空余车位可停。这种调度需要耗费大 量的人力物力，运营成本较高。如果人工调度无法满足用户的停车或者借车 需求时，这部分需求会被系统拒绝。如果能合理利用用户在系统中的出行， 让用户遵循一定的规则将车辆还在合理的租赁点，将能大大降低企业的运营 成本，并能满足更多用户的出行需求。
因此，在车辆调度过程中考虑租赁点车位的配置(包括虚拟车位的配置) 能让共享汽车企业获得更大的收益，同时更多的用户可以被服务到。本文的 重点是在于提出两种灵活的还车策略，并同时考虑虚拟车位的设置、对应惩 罚费用的变化对用户和企业的影响。
基于此，本发明提出了一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化 方法，该方法基于已有的共享汽车租赁系统，每个站点可以设置不同数量的 虚拟车位以满足更多用户的还车需求。考虑不同供需条件的影响(供需关系 通过租赁系统车位数和用户出行需求总数确定。当研究时段内，用户出行需 求总数大于、等于和小于租赁系统车位数，分别对应供大于求，供需平衡和 供小于求三种供需条件)，建立了非线性混合整数规划模型，并利用大M法 将非线性约束转为线性约束。经过数据验证，本发明可以得到合理的车辆、 车位配置以及调度方案，为提高企业利润和用户需求满足率提供科学依据。
发明内容
合理的车位配置是解决单向共享汽车租赁系统还车难的重要环节。车位 的合理设置既能够为更多的用户提供服务，又能够提高共享汽车企业的综合 效益。本发明提供了一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法， 并且引入两种还车策略(就近停放，相邻区域停放)，在三种供需关系(供 大于求，供等于求，供小于求)下，分析两种不同策略的作用，为共享汽车 企业的运营调度、车位配置提供理论支持。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，包括以下步骤：
步骤1：将研究区域的共享汽车站点根据一定规则聚类成若干小区域；
步骤2：为了解决“无车可借，无位可还”的出行难题，提出了两种灵 活的还车策略；
步骤3：分析两种还车策略下用户可能出现的多种出行模式，并依据出 行模式将用户分为不同类型，同时给出共享汽车企业可以安排的调度操作类 型；
步骤4：以最大化运营商的总利润为目标函数，建立考虑租赁点车位数 量和车辆调度的非线性混合整数联合优化模型；
步骤5：将模型中的非线性约束，利用大M法转化为线性约束；
步骤6：确定参数，代入已知数据，采用线性规划方法求解模型，得到 不同情形下的用户出行结果。
步骤1中的规则为：
利用基于密度的聚类算法，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进 行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近 的簇中。
步骤2中的还车策略为：
策略1(就近停放策略)：如果租赁点无空余车位可供用户还车，企业允 许用户将车辆停放在租赁点附近的道路停车(前提是不影响租赁点正常运营 和城市交通，称之为虚拟车位，企业需要支付一定的费用才能使用虚拟车 位)，但是用户需要向企业缴纳一定的惩罚成本；
策略2(相邻区域停放策略)：用户可以将车辆还至同区域其他租赁点的 空余车位上，用户需要负担一定的时间成本，此过程中的车辆能耗费用需要 企业负担。
步骤3中的用户出行模式和类型为：
用户的出行模式分别为以下三种，从实际车位出发到实际车位， 也可以从实际车位出发到虚拟车位，还可以从实际车位出发到同区域 其他站点的实际车位；为了更加直观的展示用户的多种出行模式，图 1利用两个区域，展示了用户在共享汽车租赁系统中可能会遇到的三 种还车情况，分别记为Pattern Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；其中，实线矩形表示租 赁点的实际车位，虚线矩形表示租赁点的虚拟车位，同一种颜色表示 的租赁点属于同一个区域，以浅色矩形表示的租赁点i,k同属于m区域， 以深色矩形表示的租赁点j,l同属于n区域，还车模式含义分别如下：
Pattern I表示用户从m区域i租赁点t时刻借车出发，t′时刻(
Figure BDA0002808351190000032
Figure BDA0002808351190000033
Figure BDA0002808351190000034
表示从m区域i租赁点t时刻出发到n区域j租赁点花费的时间)到 达同区域的k租赁点或者n区域的l租赁点后，能够将车辆归还至实际车位， 其中区域m和n可以是同一个区域也可以是不同的区域，该模式下的用户为 第一类用户，记做
Figure BDA0002808351190000041
或
Figure BDA0002808351190000042
Pattern II表示用户到达同区域k租赁点或n区域l租赁点后，发现无空余 车位，将车辆还至虚拟车位，同理区域m和n可以是同一个区域也可以是不 同的区域，该模式下的用户为第二类用户，记做
Figure BDA0002808351190000043
或
Figure BDA0002808351190000044
采用 Pattern II还车方式的第二类用户只能将车辆还至虚拟车位；
Pattern III表示用户从m区域i租赁点出发，在n区域j租赁点无空余车位还 车的情况下，将车辆还至与j同区域的l租赁点，该模式下的用户为第三类用 户，记做
Figure BDA0002808351190000045
采用Pattern III还车方式的第三类用户，最终只能将车辆还 至同区域其他租赁点的实际车位，用户将车辆从n区域j租赁点还至与j同区域 的l租赁点的出行过程被表示为
Figure BDA0002808351190000046
图2展示了用户需求与调度操作的所有可能情况，
Figure RE-GDA0003013738340000055
或
Figure RE-GDA0003013738340000056
表示出行模式为Pattern Ⅰ的用户，用户只能将车辆还至实际车位处；
Figure RE-GDA0003013738340000057
或
Figure RE-GDA0003013738340000058
表示出行模式为Pattern Ⅱ的用户，用户只能将车辆归 还至虚拟车位处；出行模式为Pattern Ⅲ的用户，j租赁点无空余车位 供用户还车，这一出行过程表示为
Figure RE-GDA0003013738340000059
或
Figure RE-GDA00030137383400000510
用户选择将车辆还至同区域租赁点的实际车位处，这一过程表示为
Figure RE-GDA00030137383400000511
关于调度操 作，
Figure RE-GDA00030137383400000512
表示调度员在t时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure RE-GDA00030137383400000513
时间后，在
Figure RE-GDA00030137383400000514
时间步调入n区域j租赁点，当调出车辆的车 位为虚拟车位时，这一调度过程被表示为
Figure RE-GDA00030137383400000515
同时禁止调度员将 车辆调至虚拟车位。
步骤4具体为：
共享汽车企业的总利润包括所有用户支付的租车费用、车辆维护与折旧 费用、实际车位的运营费用、虚拟车位的运营费用、调度人员费用、车辆在 调度过程中产生的能耗费用、使用还车模式Pattern II的用户缴纳的惩罚费用、 使用还车模式Pattern III的用户额外造成的能耗成本，考虑流量守恒、初始和 结束时刻虚拟车位可用车辆数约束、站点的基本约束以及不同类型用户出行 的优先级。联合优化模型表示如下：
Figure BDA0002808351190000052
Figure BDA0002808351190000061
其中，Π1表示运营商的总利润；P表示用户的单位租车价格；I，I′分别为 共享汽车系统中实际站点和拥有虚拟车位的租赁点集合；M是共享汽车租赁系 统内的区域集合；X表示由区域、租赁点实际车位、时间步构成的时空节点 集合；X′表示由区域、租赁点虚拟车位、时间步构成的时空节点集合；T为 运营时段内的时间步集合，其中T表示研究时段的最大时间步数量；
Figure BDA0002808351190000071
表 示车辆从m区域i租赁点行驶至n区域j租赁点所需的时间；A为车辆在t时间步， 从m区域内的i租赁点出发，经过
Figure BDA0002808351190000072
时间后，在
Figure BDA0002808351190000073
时间步移动至n区域内的j租赁点所形成的有向弧集合；
Figure BDA0002808351190000074
分别表示Pattern I、 II和III的用户数量；
Figure BDA0002808351190000075
表示t时间步，用户在m区域j租赁点无法还车，将 车辆还至同区域l租赁点，其数量与采用Pattern III的用户数量一致；Cs，Cs′分 别表示每个时间步的租赁点实际车位、虚拟车位的运营成本；Ce，Cf，Cr分别 表示车辆能耗、车辆折旧、人员调度的单位时间成本，Cp表示用户将车辆停 放在虚拟车位的惩罚费用；
Figure BDA0002808351190000076
表示用户的出行需求，即用户在t时间步从 m区域的i租赁点借车，经过
Figure BDA0002808351190000077
时间后，在
Figure BDA0002808351190000078
时间步将车辆还至n区 域j租赁点的车辆数。
Figure BDA0002808351190000079
表示m区域i租赁点的实际车位容量限制；
Figure BDA00028083511900000710
表示 m区域i租赁点在t时间步的可用车辆数；
Figure BDA00028083511900000711
表示m区域i租赁点车位的冗余比 例，即可以设置的虚拟车位数量和实际车位数的比例；
Figure BDA00028083511900000712
表示调度员在t 时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure BDA00028083511900000713
时间后，在
Figure BDA00028083511900000714
时间步调 入n区域j租赁点。
Figure BDA00028083511900000715
表示用户从m区域i租赁点步行到达同区域j租赁点所 需的时间；公式(2)为共享汽车用户的出行基本约束，公式(3)-(4)表示租赁点 实际车位和虚拟车位的流量守恒；公式(5)-(9)表示租赁点实际车位和虚拟车 位数限制；公式(10)-(11)表示调度和用户出行之间的关系；公式(12)-(15)表示 不同类型用户出行应满足的关系；公式(16)-(18)表示各个决策变量的取值要求。
步骤5具体为：
约束条件(12)为非线性约束，求解时需要转化为线性约束，大M法可以 利用0-1变量u将非线性约束z(q+Qz)＝0转化为z＜＝Mu和q+Qz≤M(1- u)两个线性约束，其中M为一个非常大的正整数，因此引入0-1变量
Figure BDA00028083511900000716
约束条件(12)可以转化为(19)-(21)：
Figure BDA00028083511900000717
Figure BDA00028083511900000718
Figure BDA0002808351190000081
步骤6具体为：
每个虚拟车位的运营费用设置为
Figure BDA0002808351190000082
停在虚拟车位的惩罚成本因为 暂无参考标准，因此求解时在
Figure BDA0002808351190000083
之间以一定的步长进行分析。
本发明的有益效果：本发明基于共享汽车需求情况，设置了两种不同 灵活的还车策略，将租赁点车位数量和车辆调度联合起来进行优化决策。 考虑到虚拟车位的设置会影响用户的取车还车决策，将其作为模型约束的 重要部分，并以共享汽车企业总利润最大为目标构建优化模型。本模型属 于非线性混合整数规划模型，利用大M法将约束中的非线性约束转化为线 性约束后，模型转化为线性混合整数规划模型，可以直接用各种线性规划求解软件(如Xpress，CPLEX等)进行精确求解。
附图说明
本发明有如下附图：
图1用户的还车模式示意图；
图2用户需求与调度操作示意图；
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，包括如 下步骤：
步骤1：站点分区；
将研究区域的共享汽车站点根据一定规则聚类成若干小区域。利用基于 密度的聚类算法，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，即只 要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。
步骤2：为了解决“无车可借，无位可还”的出行难题，提出了两种灵 活的还车策略；
策略1(就近停放策略)：如果租赁点无空余车位可供用户还车，企业允 许用户将车辆停放在租赁点附近的道路停车(前提是不影响租赁点正常运营 和城市交通，称之为虚拟车位，企业需要支付一定的费用才能使用虚拟车 位)，但是用户需要向企业缴纳一定的惩罚成本；
策略2(邻近区域停放策略)：用户可以将车辆还至同区域其他租赁点的 空余车位上，用户需要负担一定的时间成本，此过程中的车辆能耗费用需要 企业负担。
步骤3：确定两种还车策略下用户可能出现的多种出行模式，根据不同 的出行模式，将用户分为不同类型，并给出共享汽车企业可能安排的调度操 作；
用户的出行模式分别为以下三种，从实际车位出发到实际车位， 也可以从实际车位出发到虚拟车位，还可以从实际车位出发到同区域 其他站点的实际车位；为了更加直观的展示用户的多种出行模式，图 1利用两个区域，展示了用户在共享汽车租赁系统中可能会遇到的三 种还车情况，分别记为Pattern Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；其中，实线矩形表示租 赁点的实际车位，虚线矩形表示租赁点的虚拟车位，同一种颜色表示 的租赁点属于同一个区域，以浅色矩形表示的租赁点i,k同属于m区域， 以深色矩形表示的租赁点j,l同属于n区域，还车模式含义分别如下：
Pattern I表示用户从m区域i租赁点t时刻借车出发，t′时刻(
Figure BDA0002808351190000092
Figure BDA0002808351190000093
Figure BDA0002808351190000094
表示从m区域i租赁点t时刻出发到n区域j租赁点花费的时间)到 达同区域的k租赁点或者n区域的l租赁点后，能够将车辆归还至实际车位， 其中区域m和n可以是同一个区域也可以是不同的区域。该模式下的用户为 第一类用户，记做
Figure BDA0002808351190000101
或
Figure BDA0002808351190000102
Pattern II表示用户到达同区域k租赁点或n区域l租赁点后，发现无空余 车位，将车辆还至虚拟车位，同理区域m和n可以是同一个区域也可以是不 同的区域，该模式下的用户为第二类用户，记做
Figure BDA0002808351190000103
或
Figure BDA0002808351190000104
采用 Pattern II还车方式的第二类用户只能将车辆还至虚拟车位；
Pattern III表示用户从m区域i租赁点出发，在n区域j租赁点无空余车位还 车的情况下，将车辆还至与j同区域的l租赁点，该模式下的用户为第三类用 户，记做
Figure BDA0002808351190000105
采用Pattern III还车方式的第三类用户，最终只能将车辆还 至同区域其他租赁点的实际车位；用户将车辆从n区域j租赁点还至与j同区域 的l租赁点的出行过程被表示为
Figure BDA0002808351190000106
图2展示了用户需求与调度操作的所有可能情况，
Figure RE-GDA0003013738340000133
或
Figure RE-GDA0003013738340000134
表示出行模式为Pattern Ⅰ的用户，用户只能将车辆还至实际车位处；
Figure RE-GDA0003013738340000135
或
Figure RE-GDA0003013738340000136
表示出行模式为Pattern Ⅱ的用户，用户只能将车辆归 还至虚拟车位处；出行模式为Pattern Ⅲ的用户，j租赁点无空余车位 供用户还车，这一出行过程表示为
Figure RE-GDA0003013738340000137
或
Figure RE-GDA0003013738340000138
用户选择将车辆还至同区域租赁点的实际车位处，这一过程表示为
Figure RE-GDA0003013738340000139
关于调度操 作，
Figure RE-GDA00030137383400001310
表示调度员在t时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure RE-GDA00030137383400001311
时间后，在
Figure RE-GDA00030137383400001312
时间步调入n区域j租赁点，当调出车辆的车 位为虚拟车位时，这一调度过程被表示为
Figure RE-GDA00030137383400001313
禁止调度员将车辆 调至虚拟车位。
步骤4：以最大化共享汽车企业的总利润为目标函数，建立考虑租赁点 车位数量和车辆调度的联合优化模型；
共享汽车企业的总利润包括所有用户支付的租车费用、车辆维护与折旧 费用、实际车位的运营费用、虚拟车位的运营费用、调度人员费用、车辆在 调度过程中产生的能耗费用、使用还车模式Pattern II的用户缴纳的惩罚费用、 使用还车模式Pattern III的用户额外造成的能耗成本，考虑流量守恒、初始和 结束时刻虚拟车位可用车辆数约束、站点的基本约束以及不同类型用户出行 的优先级。联合优化模型表示如下：
Figure BDA0002808351190000112
Figure BDA0002808351190000121
Figure BDA0002808351190000131
其中，Π1表示运营商的总利润；P表示用户的单位租车价格；I，I′分别为 共享汽车系统中实际站点和拥有虚拟车位的租赁点集合；M是共享汽车租赁系 统内的区域集合；X表示由区域、租赁点实际车位、时间步构成的时空节点 集合；X′表示由区域、租赁点虚拟车位、时间步构成的时空节点集合；T为 运营时段内的时间步集合，其中T表示研究时段的最大时间步数量；
Figure BDA0002808351190000132
表 示车辆从m区域i租赁点行驶至n区域j租赁点所需的时间；A为车辆在t时间步， 从m区域内的i租赁点出发，经过
Figure BDA0002808351190000133
时间后，在
Figure BDA0002808351190000134
时间步移动至n区域内的j租赁点所形成的有向弧集合；
Figure BDA0002808351190000135
分别表示Pattern I、 II和III的用户数量；
Figure BDA0002808351190000136
表示t时间步，用户在m区域j租赁点无法还车，将 车辆还至同区域l租赁点，其数量与采用Pattern III的用户数量一致；Cs，Cs′分 别表示每个时间步的租赁点实际车位、虚拟车位的运营成本；Ce，Cf，Cr分别 表示车辆能耗、车辆折旧、人员调度的单位时间成本，Cp表示用户将车辆停 放在虚拟车位的惩罚费用；
Figure BDA0002808351190000137
表示用户的出行需求，即用户在t时间步从 m区域的i租赁点借车，经过
Figure BDA0002808351190000138
时间后，在
Figure BDA0002808351190000139
时间步将车辆还至n区 域j租赁点的车辆数；
Figure BDA00028083511900001310
表示m区域i租赁点的实际车位容量限制；
Figure BDA00028083511900001311
表示 m区域i租赁点在t时间步的可用车辆数；
Figure BDA00028083511900001312
表示m区域i租赁点车位的冗余比 例，即可以设置的虚拟车位数量和实际车位数的比例；
Figure BDA00028083511900001313
表示表示调度 员在t时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure BDA00028083511900001314
时间后，在
Figure BDA00028083511900001315
时 间步调入n区域j租赁点。
Figure BDA00028083511900001316
表示用户从m区域i租赁点步行到达同区域j租 赁点所需的时间；公式(2)为共享汽车用户的出行基本约束，公式(3)-(4)表示 租赁点实际车位和虚拟车位的流量守恒；公式(5)-(9)表示租赁点实际车位和 虚拟车位数限制；公式(10)-(11)表示调度和用户出行之间的关系；公式(12)-(15)表示不同类型用户出行应满足的关系；公式(16)-(18)表示各个决策变量的 取值要求。
步骤5：将模型中的非线性约束，利用大M法转化为线性约束；
约束条件(12)为非线性约束，求解时需要转化为线性约束，大M法可以 利用0-1变量u将非线性约束z(q+Qz)＝0转化为z＜＝Mu和q+Qz≤M(1- u)两个线性约束，其中M为一个非常大的正整数，因此引入0-1变量
Figure BDA00028083511900001317
约束条件(12)可以转化为(19)-(21)：
Figure BDA0002808351190000141
Figure BDA0002808351190000142
Figure BDA0002808351190000143
最终联合优化模型变为目标函数(1)，约束(2)-(11)，(13)-(18)以及(19)-(21)。
步骤6：确定参数，代入已知数据，采用线性规划求解软件Xpress进行 模型求解，得到不同情形下的用户出行结果：
参数主要指的是每个虚拟车位的运营费用和用户将车停在虚拟车位的惩 罚成本，每个虚拟车位的运营费用设置为
Figure BDA0002808351190000144
停在虚拟车位的惩罚成本 因为暂无参考标准，因此求解时在
Figure BDA0002808351190000145
之间以一定的步长进行分析。
不同的情形指的是在多种供需情况和参数设置下，共享汽车租赁系统中 参与主体不同对应的7种情形，例如只有用户参与的情形中，可以只有 Pattern I的用户(对应实际中用户只能将车还在实际车位上)，也可以有 Pattern I和II(对应用户无车位可停时，可以缴纳一定的惩罚费用停在虚拟 车位处)，或者Pattern I和III(对应用户无车位可停时，可以将车停在同区 域的实际车位处)，当企业参与运营管理后，参与的主体在前三个情形的前 提下分别增加了调度，最后一个情形中Pattern I、II、III和调度均存在(即 用户无车位可停时，可以根据需要支付的成本灵活选择还车策略)。
设置不同的参数，求解以上7种情形下的联合优化模型，结果表明不同 情形下的用户出行以及共享汽车企业收益差异较大，通过不同情形之间的对 比证实该模型能够得到合理有效的车位配置和调度决策结果。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领 域的普通技术人员，在不脱离本发明的实质和范围的情况下，还可以做出各 种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范围。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技 术。

Claims (7)

1.一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：将研究区域的所有共享汽车租赁点根据一定规则聚类成若干小区域；
步骤2：为了解决“无车可借，无位可还”的出行难题，提出了两种灵活的还车策略；
步骤3：分析两种还车策略下用户可能出现的多种出行模式，并依据出行模式将用户分为不同类型，同时给出共享汽车企业可以安排的调度操作类型；
步骤4：以最大化共享汽车企业的总利润为目标函数，建立考虑租赁点车位数量和车辆调度的非线性混合整数联合优化模型；
步骤5：将模型中的非线性约束，利用大M法转化为线性约束；
步骤6：确定参数，代入已知数据，采用线性规划方法求解模型，得到不同情形下的用户出行结果。
2.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤1中的规则为：
利用基于密度的聚类算法，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。
3.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤2中的两种灵活的还车策略为：
策略1(就近停放策略)：如果租赁点无空余车位可供用户还车，企业允许用户将车辆停放在租赁点附近的道路停车(前提是不影响租赁点正常运营和城市交通，称之为虚拟车位，且企业需要支付一定的费用才能使用虚拟车位)，但是用户需要向企业缴纳一定的惩罚成本；
策略2(相邻区域停放策略)：用户可以将车辆还至同区域其他租赁点的空余车位上，用户需要负担一定的时间成本，此过程中的车辆能耗费用需要企业负担。
4.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤3中的用户出行模式和类型为：
用户的出行模式分别为以下三种，从实际车位出发到实际车位，也可以从实际车位出发到虚拟车位，还可以从实际车位出发到同区域其他站点的实际车位；为了更加直观的展示用户的多种出行模式，图1利用两个区域，展示了用户在共享汽车租赁系统中可能会遇到的三种还车情况，分别记为Pattern I、II、III；其中，实线矩形表示租赁点的实际车位，虚线矩形表示租赁点的虚拟车位，同一种颜色表示的租赁点属于同一个区域，以浅色矩形表示的租赁点i，k同属于m区域，以深色矩形表示的租赁点j，l同属于n区域；
Pattern I表示用户从m区域i租赁点t时刻借车出发，t′时刻
Figure RE-FDA0003013738330000021
Figure RE-FDA0003013738330000022
Figure RE-FDA0003013738330000023
表示从m区域i租赁点t时刻出发到n区域j租赁点花费的时间)到达同区域的k租赁点或者n区域的l租赁点后，能够将车辆归还至实际车位，其中区域m和n可以是同一个区域也可以是不同的区域，该模式下的用户为第一类用户，记做
Figure RE-FDA0003013738330000031
或
Figure RE-FDA0003013738330000032
Pattern II表示用户到达同区域k租赁点或n区域l租赁点后，发现无空余车位，将车辆还至虚拟车位，同理区域m和n可以是同一个区域也可以是不同的区域，该模式下的用户为第二类用户，记做
Figure RE-FDA0003013738330000033
或
Figure RE-FDA0003013738330000034
采用Pattern II还车方式的第二类用户只能将车辆还至虚拟车位；
Pattern III表示用户从m区域i租赁点出发，在n区域j租赁点无空余车位还车的情况下，将车辆还至与j同区域的l租赁点，该模式下的用户为第三类用户，记做
Figure RE-FDA0003013738330000035
采用Pattern III还车方式的第三类用户，最终只能将车辆还至同区域其他租赁点的实际车位，用户将车辆从n区域j租赁点还至与j同区域的l租赁点的出行过程被表示为
Figure RE-FDA0003013738330000036
图2展示了用户需求与调度操作的所有可能情况，
Figure RE-FDA0003013738330000037
或
Figure RE-FDA0003013738330000038
表示出行模式为Pattern I的用户，用户只能将车辆还至实际车位处；
Figure RE-FDA0003013738330000039
或
Figure RE-FDA00030137383300000310
表示出行模式为Pattern II的用户，用户只能将车辆归还至虚拟车位处；出行模式为Pattern III的用户，j租赁点无空余车位供用户还车，这一出行过程表示为
Figure RE-FDA00030137383300000311
或
Figure RE-FDA00030137383300000312
用户选择将车辆还至同区域租赁点的实际车位处，这一过程表示为
Figure RE-FDA00030137383300000313
关于调度操作，
Figure RE-FDA00030137383300000314
表示调度员在t时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure RE-FDA00030137383300000315
时间后，在
Figure RE-FDA00030137383300000316
时间步调入n区域j租赁点，当调出车辆的车位为虚拟车位时，这一调度过程被表示为
Figure RE-FDA00030137383300000317
同时禁止调度员将车辆调至虚拟车位。
5.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤4具体为：
共享汽车企业的总利润包括所有用户支付的租车费用、车辆维护与折旧费用、实际车位的运营费用、虚拟车位的运营费用、调度人员费用、车辆在调度过程中产生的能耗费用、使用还车模式Pattern II的用户缴纳的惩罚费用、使用还车模式Pattern III的用户额外造成的能耗成本，考虑流量守恒、初始和结束时刻虚拟车位可用车辆数约束、站点的基本约束以及不同类型用户出行的优先级，联合优化模型表示如下：
Figure DEST_PATH_BDA0002808351190000052
Figure DEST_PATH_BDA0002808351190000061
其中，II1表示运营商的总利润；P表示用户的单位租车价格；I，I′分别为共享汽车系统中实际站点和拥有虚拟车位的租赁点集合；M是共享汽车租赁系统内的区域集合；X表示由区域、租赁点实际车位、时间步构成的时空节点集合；X′表示由区域、租赁点虚拟车位、时间步构成的时空节点集合；T为运营时段内的时间步集合，其中T表示研究时段的最大时间步数量；
Figure FDA0002808351180000051
表示车辆从m区域i租赁点行驶至n区域j租赁点所需的时间；A为车辆在t时间步，从m区域内的i租赁点出发，经过
Figure FDA0002808351180000052
时间后，在
Figure FDA0002808351180000053
时间步移动至n区域内的j租赁点所形成的有向弧集合；
Figure FDA0002808351180000054
分别表示Pattern I、II和III的用户数量；
Figure FDA0002808351180000055
表示t时间步，用户在m区域j租赁点无法还车，将车辆还至同区域l租赁点，其数量与采用Pattern III的用户数量一致；Cs，Cs′分别表示每个时间步的租赁点实际车位、虚拟车位的运营成本；Ce，Cf，Cr分别表示车辆能耗、车辆折旧、人员调度的单位时间成本，Cp表示用户将车辆停放在虚拟车位的惩罚费用；
Figure FDA0002808351180000056
表示用户的出行需求，即用户在t时间步从m区域的i租赁点借车，经过
Figure FDA0002808351180000057
时间后，在
Figure FDA0002808351180000058
时间步将车辆还至n区域j租赁点的车辆数。
Figure FDA0002808351180000059
表示m区域i租赁点的实际车位容量限制；
Figure FDA00028083511800000510
表示m区域i租赁点在t时间步的可用车辆数；
Figure FDA00028083511800000511
表示m区域i租赁点车位的冗余比例，即可以设置的虚拟车位数量和实际车位数的比例；
Figure FDA00028083511800000512
表示调度员在t时间步从m区域i租赁点将车辆调出，经过
Figure FDA00028083511800000513
时间后，在
Figure FDA00028083511800000514
时间步调入n区域j租赁点；
Figure FDA00028083511800000515
表示用户从m区域i租赁点步行到达同区域j租赁点所需的时间；公式(2)为共享汽车用户的出行基本约束，公式(3)-(4)表示租赁点实际车位和虚拟车位的流量守恒；公式(5)-(9)表示租赁点实际车位和虚拟车位数限制；公式(10)-(11)表示调度和用户出行之间的关系；公式(12)-(15)表示不同类型用户出行应满足的关系；公式(16)-(18)表示各个决策变量的取值要求。
6.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤5具体为：
约束条件(12)为非线性约束，求解时需要转化为线性约束；大M法可以利用0-1变量u将非线性约束z(q+Qz)＝0转化为z＜＝Mu和q+Qz≤M(1-u)两个线性约束，其中M为一个非常大的正整数，因此引入0-1变量
Figure FDA00028083511800000516
约束条件(12)可以转化为(19)-(21)：
Figure FDA00028083511800000517
Figure FDA0002808351180000061
Figure FDA0002808351180000062
7.如权利要求1所述的考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，其特征在于，步骤6具体为：
每个虚拟车位的运营费用设置为α￥/min，停在虚拟车位的惩罚成本因为暂无参考标准，因此求解时在[a，b]￥之间以一定的步长进行分析。
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