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学术前沿讲座——逃离“黑洞”:共享单车的周期性维护问题

发布时间:2023-06-07访问量:345

报告题目

逃离“黑洞”:共享单车的周期性维护问题

报告人(单位)

刘林冬(中国科学技术大学)

点评人(单位)

丁溢(东南大学)

点评人(单位)

 

时间地点

时间:20236917:30

地点:四牌楼东南院305

报告内容摘要

 

报告内容:

当今共享单车行业面临着一个重要挑战:如何通过定期维护来降低运营成本。大量故障单车导致交通拥堵、停车和回收难题,依赖手动上报故障的维修方式亟需通过数据科学来改进。本研究引入了数据驱动的预测方法,旨在通过预测无桩共享单车区域的损坏速率来优化维修运营,其灵感来自于黑洞现象。类似于宇宙中异常高密度的黑洞,本研究识别出共享单车系统中的“黑洞”位置,即损坏速率异常快且对运营成本影响巨大的区域,并基于数据对这些“黑洞”区域进行预测。基于“黑洞”现象,本研究创新地提出了一种共享单车周期性维修模型,并设计了高效的拉格朗日松弛启发算法来解决该问题。此外,通过构造一个对称性网络,本论文发现在合适的交通需求离心性下,“黑洞”现象成为维修策略(混合策略 vs 专用策略)选择的主要因素。考虑到预测误差,本研究进一步提出了鲁棒模型,通过实际数据证明了“黑洞”现象对运营的显著影响,并证实了模型和方法的有效性和鲁棒性。本研究为共享单车行业的维修运营提供了一个新的视角,并对选址-库存联合问题和鲁棒优化做出了一定的理论贡献。

报告人简介:

刘林冬,2011年毕业于南京大学工程管理学院自动化系,获得学士学位;2015年毕业于香港科技大学工学院工业工程与物流管理系,获得博士学位;2016年起加入中国科学技术大学,现任管理学院特任教授。担任“智能决策博弈与数字经济创新”安徽省哲学社会科学重点实验室主任。主要研究方向包括数学建模、离散与组合优化等,以及它们在合作博弈、调度、交通物流等方面的应用。主持国家自然科学基金青年项目、优秀青年项目等,入选中国科学院青年创新促进会会员。在《Operations Research》、《INFORMS Journal on Computing》、《管理科学学报》等期刊上发表多篇学术论文。

 


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