天道酬勤共享单车后期维护方案设计及优化路径思考摘要：本文研究共享单车的回收任务定价及优化设计，提出在此过程中所需研究的主要问题。通过分析用户分布、回收对象分布等多方面信息素确定理想的回收任务定价模型的构成方式，从而发动用户在酬劳的鼓励下实现快速回收对象。通过合理的、动态的酬劳设计使投放方的经营行为更为高效，优化资源配置。1、引言在共享交通工具〔共享单车、共享汽车〕日益兴起的今天，由此所衍生的问题也层出不穷。一个突出的问题便是投放方对上述工具的快速回收问题。受到诸多因素的影响，这些交通工具往往流落在城郊各处处于闲置或无法正常使用状态。这些因素包括：〔1〕使用人的使用过程中该交通工具发生故障临时遗弃以至不便继续使用；〔2〕使用人为满足一己之私擅自通过加锁等方式据为己有，无法供他人使用；〔3〕使用人目的地过于偏僻，周边潜在客户源密度过低；〔4〕因配置不合理，投放点车辆过量较严重，局部车辆长期闲置而无法被有需要的投放点使用。這些现象的存在降低了共享行为的效能，造成了资源配置的不合理及浪费。这些无法正常运行的交通工具长期不管理很有可能会造成遗失。由此给投放方所带来的损失不仅仅是工具本身的价值还包括了因闲置而带来的经营上的损失。在APP日益普及的今天，一种思路是针对回收任务定价及优化设计，旨在通过分析用户分布、回收对象分布以及用户信用度等多方面信息素确定理想的回收任务定价模型，并由投放方将具体任务通过APP发布，从而发动遍布于城郊各处的用户在任务酬劳的鼓励下替投放方快速回收对象。通过合理的、动态的酬劳设计使投放方的经营行为更为高效，解决上述因素所带来的闲置及调配问题。本文正是对如何实现上述设计提出路径及所需解决的问题。2、整体思路问题可以分为两大阶段。第一阶段提出共享单车回收的酬劳的初始定价模型。第二阶段那么是当初始模型运行一段时期后，从任务个体完成率以及回收任务的集群定价两方面对初始定价模型进行优化。其新意在于：〔1〕不同于目前对于共享单车的应用研究主要着眼于“前期推广〞方面，本工程那么着眼于“后期维护〞，强调如何通过高效回收异常对象促进资源的优化配置，并给出了多个定价模型；〔2〕本工程采用数据挖掘思想提出的基于数据的打包定价的模型，既让回收任务的分发更为快速高效，又提高了用户的收益率。〔3〕本工程的优化方案是实时动态的。每当模型运行一段时期就可在之前优化结果的根底上再进一步优化。天道酬...
