共享经济热潮下共享单车系统正快速发展。由于单车数量庞大分布广泛,顾客行为随机难以预测,共享单车系统的运营颇具难度,于是产生了诸多研究问题。其中由于顾客行为的非对称,系统往往在投入运营一段时间后陷入供需不平衡的状态,即有些站点车不够用,有些站点车过剩。共享单车再平衡问题即研究在运力资源有限时,如何调度运输车在站间转移单车以调整站点的单车存量,恢复顾客满意度。以往再平衡研究中针对服务满意度问题一般只考虑了用户到站点后取不到车和停不了车这两种情况,实际上,车辆损坏现象日益严重,遇到坏车更会浪费顾客时间、带来不便造成心理落差从而造成不满。本文用排队模型度量了这种考虑坏车的服务不满,称作服务满意度成本,并进行了数值实验和规律分析。以最小化服务满意度成本期望、行驶成本和运输车配置成本的总和为目标,建立了混合整数规划模型,对调整好车并回收坏车的再平衡活动进行了优化。模型能决策以下问题:配置多少辆运输车,每辆车行走怎样的路径,及在每个单车站应捡取多少好车和坏车,同时投放多少好车。基于波士顿Hubway共享单车数据,首先进行了单个站点服务满意度成本期望的数值实验,期望成本图像显示:考虑车辆损坏与不考虑对比,最低点对应的初始好车库存增加;并且,虽然成本也随好车初始库存的增加而先降后增,但由增速更大转变为降速更大。这表示单个站点缺一辆单车比多一辆单车的损失更大,因为坏车数量一定时,站点好车的减少会增大坏车被顾客遇到的概率。由于所建混合整数规划模型目标函数中的服务满意度成本期望是非凸非线性的,我们先简化其为二次函数以便用Cplex求解检验模型的合理性。最后对原模型设计了遗传算法进行求解。算例同样采用Hubway共享单车数据。重复计算证明了本文所提算法的有效性。近似最优解的变异系数平均为5.2%且相对初始解的优化幅度平均为14.4%。计算时间合理,解决150个站点3辆运输车的问题用时4273s,50个站点9辆车的问题用时1561s。最后,分析近似最优解的特征得到关于再平衡调度的管理学启示:坏车捡取具有最高优先级,好车投放次之,好车捡取最末。