摘要：随着共享单车数量的快速增长，其日常运维与维修任务的复杂性不断提升。如何合理分配工人任务、优化巡检维修路径，成为提升共享单车服务质量和降低运营成本的关键问题。传统的任务分配方法难以在多工人、多站点的复杂环境中取得满意效果。本文提出一种基于遗传算法的共享单车工人维修调度优化方法。该方法通过构建工人-站点任务分配模型，引入选择、交叉、变异等遗传操作，并结合 2-opt 局部搜索与平衡策略，有效提高了算法的收敛效率与解的质量。实验基于真实共享单车站点数据和工人起点数据进行仿真，结果表明该方法能够在较短时间内获得较优的调度方案，实现工人工作负载的均衡分配，并显著降低最长作业时间。研究表明，遗传算法在共享单车维修调度问题中具有良好的适应性与应用前景。
项目信息
编号：POM-1
大小：20K
作者：Bob(自研改进)
环境配置
开发工具：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
语言环境：Python == 3.12.0
依赖包：
– pip install pandas==0.17.3
– pip install matplotlib==3.5.1
– pip install numpy==1.21.6
研究背景
近年来，共享单车作为绿色出行的重要方式，在城市交通体系中快速普及。然而，单车的大规模投放和高频使用导致了运维与维修压力的显著增加。共享单车企业通常需要安排工人对分布在城市各处的站点进行定期巡检和维修，以保证单车的可用性和用户体验。
这一过程涉及 多工人、多站点、多约束条件 的任务分配问题，属于典型的 NP-hard 组合优化问题。传统的基于人工经验或简单启发式的调度方式，往往存在效率低、工人工作负载不均衡等问题，难以满足实际运营需求。
遗传算法作为一种典型的智能优化方法，具有全局搜索能力强、不依赖梯度信息、适用于复杂优化问题的特点，已在路径规划、调度优化等领域得到广泛应用。因此，借助遗传算法对共享单车维修调度进行研究，有助于在保证效率的同时，提升工人负载均衡性，为共享单车运维体系提供智能化的优化手段。
系统架构
1.功能模块
整个系统通过数据预处理、路径构造与优化、遗传进化与均衡微调等模块协同运行，实现工人任务站点的最优分配、路径优化与结果输出。
2.架构设计
系统整体架构采用 输入（数据与参数）—处理（遗传优化与路径微调）—输出（可视化与结果导出） 的三层设计，实现工人任务的最优分配与路径优化。
研究方法
研究方法采用 数据准备—遗传算法优化—路径微调—结果输出 的流程，实现工人任务分配与路径优化的整体求解。
实验设计
实验设计通过设置模式、构造、均衡与时间模型等自变量，在固定数据和种子的条件下，比较 makespan、路程、均衡度和时长等因变量表现。
结果分析
结果分析总结：与 speed 模式相比，quality 模式在更长的运行时间下取得了略优的 makespan 与更均衡的路径分布，体现了计算代价与解质量之间的权衡。
表：speed 与 quality 模式结果对比
运行日志
遗传算法运行日志（PROFILE = speed）
遗传算法运行日志（PROFILE = quality）
图示分析
运行main.py
图1：遗传算法在 speed 模式下的工人任务路径分布
分析：不同颜色的折线表示不同工人的任务路径，点为对应的站点。整体上，所有站点均已被覆盖，但路径之间交织较多，尤其是在中心区域工人路线重叠严重。这种分配方式虽然能够较快收敛，但容易造成部分工人负担过重，从而导致 makespan 偏高。
图2：遗传算法在 quality 模式下的工人任务路径分布
分析：与 speed 模式相比，quality 模式下的路径分布更均衡，交叉情况有所减少，工人之间的负载差异得到一定缓解。尽管运行时间更长，但其 makespan 更低（155.17 vs 155.28），表明更高的迭代次数与种群规模提升了解的质量。然而，仍存在个别工人路径过长的情况，说明瓶颈工人问题尚未完全解决，后续仍需引入更强的均衡优化策略。
文件清单
本系统基于 Python 平台 开发，主要集成以下脚本与模块：
结论展望
本研究基于遗传算法实现了对工人任务路径的优化分配，在不同模式下对比发现，speed 模式能够较快收敛并给出可行解，而 quality 模式则在更高的迭代和种群规模支持下获得了更低的 makespan 和更均衡的路径分布。尽管如此，仍存在个别工人路径过长、负载不均的瓶颈问题。未来的研究可在此基础上引入更强的局部搜索算子（如 3-opt、Or-opt）、多目标优化框架以及并行计算方法，以进一步缩短运行时间、降低瓶颈工人负担，并提升整体调度的稳定性与实用性。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由2zcode.Bob独立完成。未经2zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
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