关于单车创新的一两点思考

共享单车技术与模式分析

关于共享单车

公共单车(公共自行车)由来已久,早期属于政府工程,算市政政绩,但大多外包给其他企业或单位,再后来有类似永安行这类的商业公司进入,直至去年无桩共享单车开始火爆(所谓共享单车,其本质还是公共自行车,只是这两年共享的概念很火爆,借股东风罢了)。

技术创新

从有桩公共自行车到现在的无桩共享单车,就想APP或者网站平台的一个版本更新,只不过这个更新时间很长,长到单位以年来计算;不过这个时间长不是因为技术的壁垒或天花板,而是因为商业模式和政策的阻碍。

第一代公共单车起源,无从考证,但是早期看到不是如此的智能化管理,正如《项目管理》中的三次浪潮,第一次是建立管理模式管理的规范化;公共单车的第一代,肯定是建立公共的模式。

智能化管理是随着管理模式的成熟,跨界发展的引入,而逐渐建立的。物联网由来已久,身边的物联网化远比你想象中的进度要快,小到一个窗帘,晾衣架,大道电视剧,汽车;物联网的基础已久很扎实了,而逐渐覆盖到其他领域,碰撞出新的模式。

GPS定位,蓝牙连接手机在近期的共享单车中很常见,属于成熟的模式,而大多数的创新也围绕在车型,颜色和商业模式的创新。

这里将几家共享单车技术模式进行简要分析:

  • 单车位置上报,开锁关锁状态直接连接服务端,手机端只是用来选择是哪一辆单车,收费时间右服务端判断 (摩拜单车)
  • 蓝牙开锁,手机端连接服务端申请,发送蓝牙信号给单车,通过判断蓝牙传输的信息进行开锁,关锁则有手机端触发,通过蓝牙确定关锁状态,收费时间有客户端进行上报(永安行)
  • 机械锁,手机端从服务端查询某辆车的机械密码,主要利用了车辆的位置移动,时知道密码的人,无法一直使用一辆单车,收费时间靠人通过手机提交,靠人的诚信和自觉。(小黄车一代)(我挺佩服这个模式创新的人,相比于其他智能单车,这才是创新,其他所谓职能不过跨界挪用而已)
  • 半机械锁,单车同服务端通信,更新密码,上报用车时间,单开锁密码扔需要人为输入。(小黄车二代)

不得不强调的是,上面的分析,为个人经验之谈,并无相关求证,且不证明什么。

模式大概如上几种,再新不过几种交集的融合而已。技术上的创新几乎没有太高的创新。

近场通讯

相比于上面的单车与服务端通信用户输入密码蓝牙与单车通信,我觉得在开锁与关锁方面都不是很优雅 (受laravel毒害),近场通讯(NFC)好似,火过好几阵风波,单总是渐渐冷却,虽然热度不高,但其应用之光,其他技术只能往而兴叹:公交卡,银行卡(闪付),门禁,校园卡……

再综合考虑单车使用场景,开锁和关锁是至关重要的两点,其开锁是最能据用户使用最重要的一点;开锁难度高,过程慢,或失败率高,都严重影响使用。

以上的四种模式综合,然后补以近场通讯(NFC),这种模式才算优雅

方案A: 单车依然保留GPRS通信,单车位置,关锁状态,电池余量等,依然由单车上报,单其开锁由NFC通信触发完成, 开锁机制:单车定时上报位置信息时申请新的开锁秘钥种子,保存到单车寄存器,当用户需要开锁,从服务器申请开锁秘钥(通过秘钥种子计算获得),单车通过比对,种子计算出的秘钥对比(或不申请秘钥种子,而直接请求服务端验证手机传来的秘钥)验证通过开锁,这里手机与单车通信通过NFC。整个动作,就是用户拿手机靠近单车某位置即可。 (用户不用扫描,只需要打开APP贴近单车即可,甚至如果不需要APP展现量的话,可在用户等时更新用户手机的NFC唯一标示,直接通过单车与服务端验证。实现贴卡即走。)

方案B: 单车不保留GPRS通信,单车位置(可选),开关锁状态,电池余量等,由单车通过NFC传输给手机,然后传给服务端。在关锁时申请下次开锁秘钥存入寄存器,下次用户申请开锁时验证上次申请的秘钥,验证开锁。 这里依然可以实现用户贴卡开锁,但遗憾的时,用户必须打开APP。 同时要求依然需要电力驱动,但如果锁的机关设计巧妙,可节省很多电(参考智能门锁)。

为何分为保留GPRS和不保留两种,是因为成本的问题,有一次性成本有长期成本,另外还有耗电的问题。

NFC 灵感来源

上述大多针对于目前的用户使用来说,而对运营方来说只是增加成本,但是其灵感确是为方便运营的。

前天晚上8点多下班,路过知春路地铁站时,碰巧小蓝单车车辆管理员在调配车辆,工作人员大概是一对打工的夫妻(小八卦),男的在摆放车辆,以及从货车上卸下,在按统一方向整齐的摆放,妻子在数车子的数量,来回数了三遍,再后来丈夫又数了一遍,就想,大概他们对车子调动的数量有一定的要求和调配,而且他们挪移车子都需要抬起后轮,很不方便。

那个时刻,突然想起的NFC,他们调配时可通过NFC申请开锁,并在一分钟后自动关锁(防止管理员忘锁),并通过NFC来获取所调配车辆编号和信息,完成本次工作的记录。

大概会方便很多吧。

关于单车新商业模式的思考

发展总是离不开商业模式,能否长期发展,商业模式至关重要。

走路回家,路过腾讯视频,突然想到,单车也可以申请包月啊,单车的包月(时限)并不算创新,小蓝单车,就有半年特权卡,可免费骑行,,,不就是时限卡嘛!

这里模式的创新,仍在于开锁上及使用特权的创新。

提要:每天早起我们10点上班,我9点半起床,出发后寻找附件的摩拜单车,总是没有车辆(早起的鸟儿才有虫吃啊!),纵使显示有,也找不到车辆。

还是上面路过腾讯视频的场景,忽然想到可以创新出一种新的商业模式:开锁特权,指每天早上(指定时段)可在指定位置预约车辆,并保证其他人无法开锁,及被特定人认领,切由车辆管理员在每天调配车辆时,确定车辆已在指定位置,并进入锁定状态。

其实这样来说,会造成一定的浪费,但是半夜使用车辆的频次已经很低了;但是综合考虑还是不大好,但是如果能保证开锁时位置准确上报,可采取预留车辆的模式,即先检查附近未开锁车辆数量,若低于一定的数量(大于这个位置认领数量),则显示本车辆已被认领,且本车辆仅在认领用户APP内显示,其余用户显示没有车辆。

‘免责声明’

不要拿手机刷地铁的普及度来对比,依然是商业模式的问题,那里面的利益牵扯太广,共享单车没有走到这一步依然是如此,其商业模式要求其必须快速抢占市场,谁还有精力考虑这个啊。

商业推动着各行各业的发展,也同样阻碍着各行各业的发展。

若上诉文字有侵权或违规之处,还望尽早与我联系,我会进行修改或删除,以免造成不好的影响或损失。

还有,上述文字,主要用于本人语言组织能力的锻炼,和思维的沉淀,还请各位大大嘴下留情,毕竟,我仅仅是一个来自农村的90后而已。

转载于:https://my.oschina.net/dingdayu/blog/872534

<think>好的,我需要帮助用户寻找关于共享单车分配调度优化的算法或技术方案。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以引用。用户提到了两篇关于共享单车调度和算法的研究,其中引用了蚁群算法和A*算法,还有静态调度模型和正态分布的应用。这些信息可以作为回答的基础。 接下来,我需要确保回答的结构清晰,分点说明不同的算法和技术方案。用户可能需要了解主要的优化算法有哪些,以及它们各自的优缺点和应用场景。因此,我应该分类讨论,比如启发式算法、数学规划方法、时空预测技术和动态调度策略。 用户还提到需要生成相关问题,所以我得在回答之后列出几个相关问题,帮助用户进一步探索。同时,必须使用正确的中文和LaTeX格式,特别是数学表达式要用$...$或$$...$$包裹。 现在,我需要检查是否有遗漏的要点。用户的需求集中在分配、调度、优化这三个关键词上,所以每个部分都应涵盖这些方面。例如,在启发式算法中,蚁群算法用于路径优化,遗传算法可能用于资源分配,模拟退火处理动态需求。数学规划方法如线性规划处理静态调度,动态规划处理多阶段决策,鲁棒优化应对不确定性。时空预测技术包括时间序列分析和空间聚类,动态调度策略可能涉及实时路径规划和需求响应机制。 还要注意引用用户提供的参考文献,比如在蚁群算法部分引用[^1],在静态调度模型部分引用[^2]。同时,确保每个算法的描述简明扼要,突出其在共享单车调度中的应用。 最后,生成的相关问题应该围绕算法比较、应用案例、挑战、数据需求等方面,帮助用户深入思考。确保所有数学公式正确使用LaTeX格式,例如时空预测模型中的ARIMA可以写成$ARIMA(p,d,q)$,聚类算法中的目标函数使用$$...$$。 现在整理这些思路,形成结构化的回答,并附上相关问题。</think>### 共享单车分配调度优化算法及技术方案 #### 一、核心优化算法分类 1. **启发式算法** - **蚁群算法**:适用于多区域间调度路径优化,通过概率模型模拟蚂蚁觅食行为寻找最优路径。例如10个区域间共享单车调度问题中,可建立节点间的信息素浓度更新规则[^1]。 - **遗传算法**:用于资源分配问题,通过交叉、变异操作优化目标函数。例如最小化调度成本时,将车辆需求差作为适应度函数: $$ \min \sum_{i=1}^n |D_i - S_i| $$ 其中$D_i$为区域$i$的需求量,$S_i$为供应量。 - **模拟退火算法**:处理动态需求波动,通过温度参数控制搜索范围,避免局部最优。 2. **数学规划方法** - **线性规划(LP)**:用于静态调度场景,以运输成本、时间等为约束,建立目标函数: $$ \min \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n c_{ij}x_{ij} $$ 其中$c_{ij}$为从区域$i$到$j$的单位成本,$x_{ij}$为调度量[^2]。 - **动态规划(DP)**:解决多阶段决策问题,例如全天分时段调度策略优化。 - **鲁棒优化**:应对需求不确定性,通过最坏情况分析提升调度方案鲁棒性。 3. **时空预测技术** - **时间序列分析**:使用$ARIMA(p,d,q)$模型预测区域需求趋势。 - **空间聚类算法**:基于骑行OD数据(起点-终点),通过DBSCAN或K-means划分高需求热点区域。 - **图神经网络(GNN)**:捕捉区域间动态关联,提升跨区域调度精度。 #### 二、典型技术方案架构 ```text 数据层──┬─ 车辆GPS数据 ├─ 用户订单数据 └─ 环境数据(天气/交通) ↓ 分析层──┬─ 需求预测模型(LSTM/Prophet) ├─ 调度成本计算模型 └─ 路径规划引擎 ↓ 优化层──┬─ 启发式算法(蚁群/遗传) ├─ 数学规划求解器(Gurobi/CPLEX) └─ 强化学习策略 ↓ 执行层─── 调度指令下发车辆追踪 ``` #### 三、关键创新方向 1. **动态定价联动**:根据供需失衡程度调整计费规则,引导用户自发平衡车辆分布。 2. **多目标优化**:同时优化调度成本、用户等待时间、车辆利用率等指标,例如: $$ \min \left( \alpha C + \beta T + \gamma U \right) $$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为权重系数,$C$为成本,$T$为平均等待时间,$U$为闲置率。 3. **数字孪生技术**:构建城市级仿真系统,预演不同调度策略的效果。
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