作为共享经济的一种新型业态,公共自行车的快速发展和规模的日益扩大,有效解决了城市交通“最后一公里”难题,为人们出行提供便利。但是,各个城市在逐步发展公共自行车系统建设的过程中,也碰到了不少问题,其中最常见的是公共自行车的“租车难”,“还车难”问题。使用者到达自行车站点租用车或者还车时,常常会碰到“无车可借”、“无地可还”现象。为了解决这一问题,本研究将从自行车站点投放量测算以及站点间调度优化这两点展开研究,希望通过建立仿真模型,确定站点的最佳初始投放量来解决需求不平衡问题。同时,在得出最佳投放量的基础上,对公共自行车站点间调度方案展开研究,构建模型并提出优化算法,提高调度效率。本文的主要成果包括:(1)针对公共自行车投放量测算问题,本研究从仿真的角度来学习探讨。利用管理学仿真软件Arena,对研究的公共自行车站点的数据,进行统计分析。基于此,构建了Arena公共自行车运营模型,设计仿真实验,对仿真结果得出的需求不平衡的站点进行优化,确定了公共自行车站点的最佳投放量。(2)针对调度模型的构建问题,探究了车辆路径问题(VRP)与其数学模型。分析了调度模型的影响因素,建立了约束条件。针对公共自行车站点的需求量可为正数,也可为负数,需要安排合理的调度路线,以最短调度时间为目标,构建公共自行车调度模型。(3)针对公共自行车调度求解算法问题,概括和总结了蚁群算法的基本原理,简述了几种经典的改进算法。针对蚁群算法搜索时间较长的问题,本文结合了蚁群算法与节约算法,利用节约算法得出的最优解,对蚁群算法的信息素进行初始化。针对蚁群算法中信息素更新不够完善的问题,本文中提出三层信息素更新策略,并且改进全局信息素的更新方式。(4)实例验证。针对需求不平衡的公共自行车站点,在已知各站点投放量的基础上,利用提出的模型来对站点进行调度实验。将本文里研究的算法和常规蚁群算法,前人研究的算法来进行实验对比分析,验证改进算法的有效性,可行性。