典型文献
基于排队网络的共享单车坏车运维决策优化
文献摘要：
共享单车系统中车辆的损坏会严重影响顾客使用体验.为此,运营方需要投入运维资源(如维修工、运载车等)对坏车进行回收、修复和重新投放.由于运维资源有限,如何优化资源的配置是当前共享单车管理实践中待解决的重要问题.本文结合实际运维特点,构建了一个封闭排队网络模型,并在运维资源有限的条件下,以最小化顾客损失比例为目标提出决策问题.本文基于前述排队网络模型,提出基于连续时间马尔可夫过程的状态稳态概率和基于离散事件系统仿真,两种求解系统性能指标的方法.针对决策问题解空间有限且离散的特点,本文结合前述仿真方法,采用基于排序择优(ranking and selection)的仿真优化算法来求解.实验算例结果显示离散事件系统仿真可有效估计出系统性能指标;提升维修工和运载车的工作速率或增加数量可改善系统性能表现,但改善效果边际递减.此外,本文采用的排序择优算法可有效求解决策问题,为共享单车的运营管理决策提供参考.
文献关键词：
共享单车;封闭排队网络;连续时间马尔可夫链;离散事件系统仿真;仿真优化
中图分类号：
作者姓名：
郭忠玉;罗俊;夏俊
作者机构：
上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;上海交通大学中美物流研究院,上海200030
文献出处：
引用格式：
[1]郭忠玉;罗俊;夏俊-.基于排队网络的共享单车坏车运维决策优化)[J].管理工程学报,2022(05):215-225
A类：
封闭排队网络,闭排队网络,离散事件系统仿真,连续时间马尔可夫链
B类：
车运,运维决策,决策优化,车系,顾客,使用体验,运维资源,维修工,运载车,投放,共享单车管理,管理实践,维特,排队网络模型,损失比,决策问题,前述,于连,马尔可夫过程,系统性能,对决,解空间,仿真方法,ranking,selection,仿真优化,验算,有效估计,升维,增加数,边际递减,择优算法,运营管理,管理决策
AB值：
0.242955
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