A review of bicycle-sharing service planning problems 共享单车服务规划问题综述

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@article{ZHOU2022608,
title = {Review of bike-sharing system studies using bibliometrics method},
journal = {Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition)},
volume = {9},
number = {4},
pages = {608-630},
year = {2022},
issn = {2095-7564},
doi = {https://doi.org/10.1016/j.jtte.2021.08.003},
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author = {Jibiao Zhou and Yanyong Guo and Jian Sun and Erze Yu and Rui Wang},
keywords = {Bike-sharing system, Bibliometric analysis, Visualization, Mapping knowledge domain, VOSviewer, CiteSpace},
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Highlights

我们对自行车共享服务规划问题进行了全面调查研究。
我们对这些问题进行了系统分类。
我们介绍了一种新颖的自行车共享服务规划流程。
我们确定了潜在的研究差距
我们提供了未来的研究方向。

摘要

本文参考本文介绍的新型自行车共享服务规划过程，从战略、战术和运营决策层对现有的自行车共享服务计划问题（BSPPs）文献进行了回顾和系统分类。确定并讨论了当前的研究差距。根据新多样性、现实性、完整性和技术四大类，提出了这三个决策层问题的未来研究方向。本文还指出了多级BSPP以及自行车共享系统与现有多式联运系统集成的未来重要研究方向。

关键词：自行车共享服务规划问题自行车搬迁自行车道网络设计自行车站设计搬迁服务规划需求管理

1. Bicycle-sharing service planning process

自2000年代末以来，自行车共享系统（BSS）在全球范围内得到了迅速发展和采用。调查来自 Meddin和DeMaio（2020年）据统计，全球约有2110辆自行车共享项目，约有17792000辆自行车在使用。这些共享自行车可用于第一或最后一分钟的出行，将旅行者从出发地/目的地连接到公共交通系统，或替代最初由其他方式提供的出行。随着BSS的不断扩展，自行车共享服务的设计、运营和管理问题越来越多。因此，在过去十年中，针对不同自行车共享服务规划问题(bicycle-sharing service planning problems)（BSPP）的出版物数量急剧增加。

Meddin和DeMaio（2020年）: The bike-sharing world map. Retrieved from http://www.bikesharingworld.com/ [access on 16 March 2020].自行车共享世界网链接

BSPP与整体自行车共享服务规划有关，这是一个非常复杂和具有挑战性的问题，因为它涉及多个阶段的相关管理决策，并且在每个阶段都必须考虑自行车手对这些决策的反应。规划过程通常有三个目标：获得自行车站和自行车道的网络布局；通过重新定位车辆和向用户提供奖励，为车站分配足够的共享自行车，并确保最终规划成本不超过可用预算。根据这些目标，该规划过程可分为八个步骤：（1）自行车道网络设计，（2）自行车站设计，（3）车队规模设计，（4）静态自行车搬迁，（5）静态需求管理，（6）库存水平管理，（7）动态自行车搬迁，以及（8）动态需求管理。需要注意的是，有时在规划过程中可以跳过一些步骤，因为这些步骤可以由其他步骤涵盖，或者在某些自行车共享服务中不需要。例如，对于自行车再平衡，自行车共享系统（BSS）只能依赖静态自行车重新定位，而不能采用动态自行车重新定位或动态需求管理；自由浮动BSS不需要自行车站设计。理想情况下，这些步骤应该同时进行，以捕获步骤之间的交互和反馈，从而实现全局规划。然而，由于每一步规划问题的复杂性，总体规划方法在实践中似乎很难解决，总体规划问题通常被分解为子问题，并逐一解决。

我们注意到文献中有各种术语来描述这些步骤。例如，静态自行车重新定位可以称为“静态再平衡static rebalancing”（例如。，Chemla等人，2013a ,Kadri等人，2016年)，“自行车共享系统平衡“bicycle sharing system balancing”（例如。， Di Gaspero等人，2013年a)，“静态重新定位static repositioning”（例如。，拉维夫等人，2013年 , Ho和Szeto，2014年)或“自行车共享再平衡bicycle sharing rebalancing”（例如。， Dell'Amico等人，2016年). 因此，在本次审查中，我们对规划过程中涉及的规划问题采用了统一的术语，以便于本文其余部分的讨论

表1简要描述了规划过程中的这八个步骤。我们根据其规划决策等级对其他进行分类。战略的等级浸及与现有或不存在网络中的自行车共享服务基础设施（包括自行车道和自行车站）相关的长期决策，有时还包括自行车总库存；战术层面侧重于中期决策，这些决策通常通过有效利用现有资源来帮助维持自行车共享服务的性能，以及运营等级浸及不时做出的短期决策，以响应 BSS 的一般日常运作。术语“自行车共享服务规划问题bicycle-sharing service planning problem”(BSPP) 被定义为自行车共享服务规划过程所有八个步骤中的问题的一般名称（包括多层次决策问题）。请注意，BSPP 可能涉及不止一个级别的决策（例如，Chow 和 Sayarshad，2014 年）。我们将它们归类为多级 BSPP(multi-level BSPPs)。

表1

决策层	策划活动	主要独立投入	产出/决定
战略Strategic	自动车道网络设计	网络拓扑（包括机动车道，有时还包括现有的自行车道和自行车站）;自行车起点-目的地 (OD) 需求数据; 自行车道特征; 预算	新的自行车道布局（有时是自行车道类型）
	自动车站设计	网络拓扑 ;OD需求数据/站点需求;站点特性	站点位置;站点大小
	车队规模设计	OD需求数据/站点需求;站点位置/特征;预算	初始站点库存水平 ;自行车车队总规模
战术上的Tactical	静态自行车搬迁	自行车站网络;搬迁车队（搬迁车队的容量和车辆数量）;每个自行车站的初始状态	车辆路线;各站点上下车数量
	静态需求管理	自行车站网络;标称OD需求数据/到达和离开率	需求调节策略（例如，位置、价格等激励细节；和停车位预订）
操作Operational	库存水平管理	自行车站点网络;用户的出发和到达率/时间相关的 OD 需求实现;自行车在无法使用的情况下返回站点的概率（考虑破损的自行车）	目标库存水平/库存水平的目标范围; 和/或所有站点的破损自行车数量
	动态自行车搬迁	重新定位车队信息（重新定位可用车辆、车辆容量和运营成本）;自行车站点网络;每个站点的初始自行车水平和容量;每个时期每个站点的目标自行车和自行车架水平;时间相关的自行车租赁和返回数据;时间相关的旅行速度	所有车辆的重新定位路线;每个访问站的装卸活动（用于自行车重新定位）;每个时间间隔内每个上下客站对的自行车流量（用于重新定位服务）
	动态需求管理	自行车站网络;时间相关的 OD 需求数据/到达和离开率	一天内各时间段的需求管理策略（如时间、地点、价格、车位预订等激励详情）

表1. 自行车共享服务规划流程。

尽管近十年来 BSPP 的文献数量迅速增加，但只有两篇论文回顾了BSS 的运筹学问题（Laporte 等人，2015 年）,拉波特等人，2018 年）。他们的原始和更新工作将共享移动系统的规划问题分为五类：站点位置、车队规模、站点库存、再平衡激励和车辆重新定位。对于每个类别，作者都强调了现有文献中所研究问题的数学模型、解决方法和结果。他们主要考虑由站点组成的汽车和自行车共享系统的共享服务规划问题，用户可以在这些站点取走或归还包括公共自行车在内的车辆。然而，他们的评论不包括以下内容：

它们没有涵盖一些最近但关键的 BSPP，例如定价方案设计问题、自行车道网络设计问题和多级 BSPP。
他们没有讨论与新技术或策略相关的新 BSPP，包括新的自行车类型、新的自行车基础设施和新的搬迁策略，但这些创新提出了自行车共享服务规划的重要问题，例如如何设计网络与多种类型的自行车基础设施以及具有多种自行车类型的 BSS 的最佳运营策略应该是什么。
他们不认为 BSPP 将自行车纳入多模式交通网络中的一种交通方式或组合模式的一部分，而自行车和公共交通的协同作用被证明是重要的（Rixey，2013 年）。

鉴于上述 BSPPs 是共享单车服务规划中尚未分类的重要问题，有必要开发一个新的分类框架来捕捉这些问题。本文通过提供 BSPP 的整体观点和新颖的分类，提出了一种新的文献观点。本文介绍了一个共享单车服务规划过程，其中每个步骤都提出了共享单车服务规划中的一个单独的子问题，我们根据决策级别对子问题及其组合进行分类（即，战略、战术、战役和混合级别）。当前的 BSPP 然后被分类为这些子问题之一。由于本文主要关注的是共享单车服务的规划问题，那些不涉及共享单车服务规划决策的论文，如骑行安全和骑车人的选择行为，除非与共享单车服务规划一起考虑，否则不在本文的其余部分。同时，本文讨论了两个正在进行的主题，多式联运系统中的自行车和自行车的技术进步，并讨论了这两个主题中的每一个与 BSPP 之间的联系。随后，从新多样性、现实性、完整性和技术性四个角度提出了未来的研究方向。新的多样性对应于未开发但重要的 BSPP。现实主义与考虑 BSPP 现实特征的研究有关，例如不确定性、动态性或用户对计划的反应，其中动态性强调了考虑时间相关参数来描述实时网络变化的必要性。诚信讨论将自行车共享服务规划与现有道路和公共交通服务规划相结合。技术是指采用自行车新技术。

本文的贡献在于：

引入自行车共享服务的新规划流程和 BSPP 的系统分类；
查明BSPP中的研究空白；和 原文中也如此
提供由自行车的新兴技术和基础设施以及自行车与其他交通方式的相互作用引发的 BSPP 的未来研究方向。

在本文的其余部分安排如下。第 2 节回顾了 BSPP 的当前发展。第 3 节介绍了 BSPP 的未来研究方向。第 4 节给出了本文的总结。

2. Current bicycle-sharing service planning problems 当前共享单车服务规划问题

我们总结了现有的研究表2,表3,表4,表5使用基于决策级别和计划活动的分类表1. “问题”列定义规划问题。“目标函数objective functions”和“主要制约因素major constraints”列分别突出了每项研究中考虑的目标函数/绩效指标和主要制约因素。需要注意的是，目标函数之间的符号“/”表示这些目标函数用于不同的单目标优化模型，而符号“;” 表示目标函数包含在单个 Pareto 优化模型中。“应用applications”列显示了所提出模型的实际应用。对于应用程序，“Ex：”表示从实施 BSS 的城市中检索示例；“AI”代表人工实例，可以是用于说明目的的小实例或随机生成的实例；“BM”代表基准实例或标准网络实例；“TH”表示该研究纯粹是理论性的，没有提供数值研究。最后，“专业specialties”一栏突出了一项研究所具有的独特特征（如果有的话）。这些表格中的研究按问题类型排序，然后是年份，最后是字母顺序。

在本节中，简要回顾了每一类 BSPP。特别是，前三个小节侧重于战略、战术和操作 BSPP，而第四小节讨论具有多级 (ML) 决策的 BSPP。第五部分介绍了自行车在多式联运系统中的作用，并概括了在多式联运系统框架中建模的 BSPP。

2.1. Strategic bicycle-sharing service planning problems (S-BSPPs) 战略性自行车共享服务规划问题

S-BSPP(Strategic bicycle-sharing service planning problems) 旨在确定自行车共享服务网络布局，由自行车道和/或自行车站组成，给定网络拓扑和特征、自行车 OD 需求以及一组目标和约束。根据所涉及的自行车基础设施，现有的 S-BSPP 可以细分为四种问题类型：自行车道设计问题(Bikeway network design problems)、自行车站设计问题(bicycle station design problems)、车队规模设计问题( fleet sizing design problems)以及自行车道和自行车站设计问题(bicycle station design problems)。表2根据问题类型、目标、主要约束、应用和模型特性总结了现有的 S-BSPP 研究。可以看出，大多数研究仅集中于设计一种类型的基础设施组件，自行车站设计的工作量大于自行车道设计。此外，大多数 S-BSPP 研究假设 OD 需求是确定性和固定的，因此不会响应自行车共享服务的变化。

2.1.1. Bikeway network design problems

根据自行车道的类型，自行车道网络设计问题可分为三类：自行车道、自行车道和自行车路线（Lin & Yu，2013 年）。自行车道是与机动车和行人隔离的专用自行车道；自行车道是道路的一部分，标有路边标志或彩色路面供骑自行车的人使用，但允许机动车使用，自行车道是道路的一部分，标有供骑自行车的人使用的油漆线，有时与行人共享. 各种自行车道类型具有不同程度的骑行风险和舒适度、建设和维护成本以及道路宽度。自行车道网络设计问题专注于根据这些路径的服务要求水平确定自行车道（有时还有交叉路口）的位置（例如，Smith，2011 年）,Duthie 和 Unnikrishnan，2014 年）。自行车路线网络设计问题侧重于确定自行车路线的位置和宽度，而这些问题尚未在文献中进行研究。自行车道网络设计问题侧重于确定自行车道的位置以增加自行车的交通方式份额（例如， Sohn，2011 年）,Mesbah 等人，2012 年）。虽然提供更多的自行车道可以提高服务水平，从而提高自行车的交通方式份额，但对车辆交通有不利影响，这可能会增加出行时间（例如，Sohn，2011 年）,Mesbah 等人，2012 年），可用驾驶空间（道路通行能力）减少，以及道路停车位数量减少（例如， Lin 和 Yu，2013 年）。然而，他们的论文都没有讨论不同类型的自行车道（具有不同的道路通行能力减少量）对车辆流动模式的实际影响此外，由于自行车道类型的差异，很少考虑骑车人的安全，尽管不同自行车道类型的安全水平不同（ Geller, 2006），并且会影响骑车人的路线选择（例如， Klobucar & Fricker, 2007）和自行车道的使用量。

在上述研究中，他们的大多数模型都侧重于隔离或共享自行车道的新自行车道网络设计，而不是现有自行车道网络的改进。事实上，在推出共享单车计划或提供新的自行车基础设施后，自行车道网络中的自行车需求往往会增加，从而导致现有自行车基础设施的使用量增加。要提高服务水平，就要扩大网络。考虑到可以按顺序扩展自行车道网络，可以针对 (1) 自行车道网络扩展或 (2) 多阶段自行车道网络设计做更多的工作。此外，近年来引入了新型自行车道基础设施，包括自行车高速公路（例如，在伦敦和哥本哈根）、公园连接器和跨区自行车道（例如，在新加坡），为骑自行车的人提供更安全、更顺畅的骑行体验，并将不同的聚合自行车道网络（或自行车道）连接成一个统一的大型网络。这些新型自行车道设施的设计可以作为未来的研究方向。此外，大多数现有的自行车道网络设计模型假设骑车人的路线选择行为非常简单。例如，只有一种类型的骑车人会选择旅行时间最短的路线或最短的骑行路径（例如，Duthie 和 Unnikrishnan，2014 年,Mesbah 等人，2012 年）。这个假设忽略了不同类型的骑车人的存在，他们在路线选择上有不同的偏好（例如， Geller，2006 年）以及影响路线选择的多个属性（可以是确定性的或感知的）（例如， Ehrgott 等人，2012 年） ). 应该在自行车道网络设计模型中开发和捕获更现实的路线选择行为模型。

2.1.2 Bicycle station network design problems 自行车站网络设计问题

自行车站网络设计问题的目的主要是确定自行车站的位置和容量，有时还确定每个站的自行车库存水平（例如，Garcia-Gutierrez 等人，2014 年）,Çelebi 等人，2018 年）。几乎所有自行车站网络设计模型都包括自行车站位置决策，因为由此产生的位置决定了自行车共享服务的需求覆盖范围，这是一个关键的设计属性。为了设计经济上可行的自行车站网络，运营商的利润（或净收入）和投资成本通常包含在设计约束中（例如， Frade 和 Ribeiro，2015 年）。自行车站的位置也可以在共存交通系统的影响下确定为设计决策之一（例如， Garcia-Gutierrez 等人，2014 年）。除了数学模型，一些研究采用地理信息系统（GIS）来获得自行车站网络设计（例如，García-Palomares 等人，2012 年,王等，2016）。GIS 可用于评估自行车基础设施的质量并分析潜在的需求分布（例如， Rybarczyk 和 Wu，2010 年,Larsen et al., 2013 ), 根据给定的街道网络、建筑物、交通区域和指定区域的车站获得潜在需求的空间分布和总出行次数 (eg, García-Palomares et al. , 2012 年），或识别自行车或自行车架不足的热点（例如， Wang 等人，2016 年）。换句话说，GIS 可以帮助识别自行车站的潜在候选位置，随后可以将其用于位置选择。与仅使用数学模型相比，GIS的加入意味着数据收集和处理的负担更重，设计模型的复杂性更高。

在这些研究中，他们的模型通常适用于配备人力单座自行车和车站固定自行车停靠站的 BSS。然而，技术进步通过引入新的自行车类型（例如，电动自行车、载货自行车、双座自行车和自由漂浮自行车）和移动自行车停放处彻底改变了 BSS。每一种新型自行车都有其相应的自行车停放要求。例如，电动自行车（e-bikes）需要在自行车停放处提供电池充电或更换设施，而自由漂浮的自行车则不需要自行车停放处，可以自由停放。这些新的自行车类型可以引发新的研究问题，例如确定电动自行车充电桩的位置和数量，确定自由浮动自行车停放区的位置，Albiński 等人，2018 年）。此外，由于这些新型自行车可以与人力单座自行车一起提供，因此需要更多的研究来解决多种自行车类型的自行车站点网络设计问题。关于移动自行车停放点，一些国家（例如新加坡和亚美尼亚）已经建立了它们，通过定期重新分配共享自行车和自行车停放点（Shu et al., 2013）或充当自行车的移动充电站来提高自行车利用率。电动自行车。它们还可以作为一种临时扩展站点容量的解决方案，以处理由于周期性事件导致的稀疏繁荣的单程自行车旅行。

2.1.3. Fleet sizing design problems 车队规模设计问题

车队规模设计问题是确定整个 BSS 中需要部署的自行车的初始数量以及每个站点的初始自行车数量。虽然自行车的日常分配是影响 BSS 利用率的运营决策 ( Shu et al., 2013 )，但初始自行车车队规模应该是一个战略决策，因为自行车的投资成本不可忽略。车队规模设计通常与车站容量设计相结合，因为每个车站的自行车和自行车停靠点的供应密切相关。据作者所知，Fricker & Gast (2016)发表了唯一一篇关注车队规模设计问题的论文，但他们只提供了一个理论框架而不是解决实际案例问题。然而，在不需要自行车停靠点的自由漂浮自行车出现后，这个问题的重要性不容忽视。当自行车停放不受码头限制时，运营商应考虑应部署多少辆自行车以捕捉自行车需求并确保系统的可行性，这是Shu 等人强调的一个问题。(2013)。

Shu et al., 2013: Models for effective deployment and redistribution of bicycles within public bicycle-sharing systems
Fricker & Gast (2016): Incentives and redistribution in homogeneous bike-sharing systems with stations of finite capacity

2.1.4. Mixed (bikeway and bicycle station) design problems 混合（自行车道和自行车站）设计问题

混合设计问题是同时确定自行车站和自行车道的位置，其中设计决策用于自行车道和自行车站设计。值得注意的是，两项研究（Lin 和 Yang，2011,Lin 等人，2013 年）假设所有 OD 对都通过自行车道连接，因此站点之间的连通性不会成为关键问题。然而，这个假设在一些城市并不成立，未来的研究应该放宽这个假设。此外， 2.1.1自行车道网络设计问题中提到的研究差距,2.1.2 自行车站点网络设计问题适用于此类问题，包括多自行车类型、多自行车道类型和多需求类别的混合设计问题。

2.2. Tactical bicycle-sharing service planning problems (T-BSPPs) 战术自行车共享服务规划问题

战术问题旨在优化 BSS 的资源和基础设施的利用。在 BSS 中，自行车，有时是自行车架，成为需要优化的主要资源。通过调查全球范围内的 BSS，一些研究发现了战术问题（例如，Pucher 等人，2011 年）,Fishman 等人，2013 年），但提出的处理它们的解决方案只是描述性的。自行车共享服务规划中的两个主要策略问题是夜间自行车搬迁服务规划（或称为静态自行车重新定位）和静态需求管理问题。静态自行车重新定位问题旨在通过基于车辆的自行车重新定位来调节整个系统每个站点在夜间的库存水平，而静态需求管理问题旨在增加自行车需求并吸引或强制用户重新定位自行车。这两类规划问题被归类为战术问题而非操作问题，因为它们涉及对 BSS 中的实时变化不敏感的中期规划决策。表3根据与中相同的考虑总结了 T-BSPP 研究表2. 可以进行两个观察。首先，几乎所有的 T-BSPP 都是静态自行车搬迁服务规划问题 (SBRP)，而只有一篇论文与静态需求管理问题相关。其次，现有的 T-BSPP 都没有同时考虑 SBRP 和静态需求管理问题。实施不止一种策略的综合效果还有待检验。这意味着组合问题有很大的进一步研究空间。

2.2.1. Static bicycle relocation service planning problems 静态自行车搬迁服务规划问题

静态单车搬迁旨在部署车队在夜间（客户需求可忽略不计）重新分配共享单车。相应的SBRP（或通常称为静态自行车重新定位问题）是确定车辆路线（站点访问顺序）和每个访问站点的装卸量（要取/放的自行车数量）。SBRP 在实践和研究领域都是一个流行的问题，因为它很容易建模，并且重新定位的影响在夜间比白天更显着 (Laporte et al., 2015)，因为夜间交通较少，而且它效率更高（交通与发展政策研究所，2013 年). 值得注意的是，目前的文献总是关注自行车重新定位问题 (BRP) 的确定性版本，而尚未考虑稳健的对应问题。还注意到只有一篇关于随机需求的论文（参见Dell’Amico 等人，2018 年）.

当前的 SBRP 主要关注 BSS 中操作时间和总用户需求不满的最小化。运营时间用车辆总行程时间表示，有时也用装卸总次数表示。总的用户需求不满足可以是未满足需求的形式（例如，Szeto 等人，2016 年）、惩罚成本（例如，拉维夫等人，2013年,何和司徒，2014年,Tang 和 Dai，2018 年），或与目标库存水平的偏差（例如， Rainer-Harbach 等人，2015 年）,Di Gaspero 等人，2016 年）。虽然运营时间是私人运营商的主要关注点，但用户需求总不满是一项社会效益衡量标准，政府作为运营商应该将其纳入目标。当目标函数中包含多个指标时，通常采用加权求和法（例如，拉维夫等人，2013年,Ho 和 Szeto，2017 年）。或者，在将所有措施相加之前将所有措施转化为成本（例如， Li 等人，2016 年）。然而，现有的 BRP 很少考虑环境和其他社会效益措施，例如温室气体排放和燃料消耗。

SBRP 包括要实现的服务和操作要求 operational requirements列表。服务要求说明了重新定位操作结束时所需的站点条件，包括满足预定义的时间间隔 predefined interval（例如，Erdoğan 等人，2014 年）和移除所有损坏的自行车（例如，Wang 和 Szeto，2018 年），这在BSSs（交通与发展政策研究所，2013 年). 操作要求与操作中的资源限制和可能的装卸策略有关。资源限制包括可用车辆的数量、最长服务时间或运营期。可能的装卸策略包括每辆车每站的访问次数、仓库供需、单调性、临时存储和分批交付。这些操作要求的细节，读者可以参考Shui（2017）的研究。

最近的研究中考虑了带有自由漂浮自行车的 SBRP（例如，Pal 和 Zhang，2017,刘等，2018）。与基于车站的对应问题相比，这类问题更具挑战性，因为自由漂浮的自行车可以在任何地方归还，包括在容易到达的地方（例如，在受欢迎的自行车停放区）和难以到达的地方（Liu 等人，2018 年） ). 由于最近对这类问题的研究很少，未来可以做更多的工作，特别是从运营商的角度来看。例如，操作员可以确定重新定位卡车的车队组合，以收集容易和难以接近的自行车。为了减少难以接近的自行车数量，运营商可以在自由浮动 BSS 中设置允许（或禁止）自由浮动自行车返回的停车（或处罚）区域。

现有研究忽略了劳动力在自行车搬迁中的作用。例如，除了部署车辆收集难以使用的自行车，另一种切实可行的自行车搬迁解决方案是使用人力进行收集。整体搬迁计划成为同时存在的车辆和劳动力路线问题。不仅可以为收集破损的自行车分配劳动力（例如，Wang 和 Szeto，2018,Alvarez-Valdes 等人，2016 年），但也用于现场自行车维修和保养。劳动力的排班和工作分配，可以与维护频率相结合，可以成为未来的重要研究方向。

2.2.2. Static demand management problems 静态需求管理问题

静态需求管理 (SDM) 问题涉及有关引导循环需求以有效利用现有资源并自愿参与系统调节的中期规划决策。它可以通过提供激励措施或实施确定性的且通常是固定的规则来影响用户的决定来实现。虽然它与实时需求管理问题（在2.3.2 节中讨论）有相似的目标，但它可以与后者区分开来，因为它的决策执行周期较长，很少随时间变化，并且不涉及前瞻性问题。

在文献中可以找到两个 SDM 示例。第一个是Kaspi 等人研究的停车位预留。(2016b)。车位预留需要运营商在开始骑行前判断骑车人是否可以使用预留的自行车架出行。卡斯皮等。(2016b)制定了一个优化问题来计算预期总超额时间的下限（定义为实际行程时间与 OD 对之间的最低行程时间之间的差异），以评估任何可能实现的潜在改进被动监管，并为停车位预订的预期总超时时间设计了更严格的界限。当客户尝试租用自行车时，运营商有完全的决定权允许/拒绝在客户的目的地预订自行车架。他们研究的这一部分可以被视为一个战术问题，因为它旨在在预定的规划范围内有效利用资源。第二个是对每个始发站和目的地站对采用不同的租金价格（例如，Haider 等人，2018 年）。运营商需要确定每个穿越链路的最优价格，以最大限度地减少过剩和不足站点的总数。作者表明，提供激励的成本远小于基于车辆的重新定位带来的成本降低。

尽管文献稀少，SDM 涵盖了 BSS 操作中大量未解决但实际重要的问题。首先，虽然定价对需求（由于定价弹性）和系统利用率有重大影响，但与定价相关的几个规划问题，例如票价结构设计和位置（或基于车站的）定价，尚未得到解决。此外，可以探索和比较会员计划的不同定价机制（BSS 的主要收入来源之一（Shaheen 等人，2014 年））。其次，很少有文献将自行车和公共交通相结合的模式与一些策略决策（例如定价）一起考虑（例如，Friedrich 和 Noekel，2017 年）,Kumar et al., 2016 )，这是一个很好的研究方向。第三，除了自上而下的设计问题外，很少有人研究从 BSS 用户的角度考虑他们的行为的自下而上的方法。使用自下而上的方法， Raimbault (2015)调查了两个以用户为目标的战略参数的影响，即用户从 BSS 获得的信息量和他们在放下共享单车后步行的倾向，对提高系统服务水平的影响，这可以通过减少不利影响的比例和总的弯路数量。对于未来的研究，可以研究更多以用户为目标的战略参数（例如，在固定地点（停车位或自行车）的等待时间和到自行车接送站的访问时间）对用户行为的影响。还可以探索结合自下而上和自上而下的方法来设计激励策略。最后，没有研究解决用户在接受奖励后未能在建议的站点归还自行车的行为，而这些失败可能会影响站点库存水平的实际模式。这可以成为未来的另一个研究方向。

2.3. Operational bicycle-sharing service planning problems (O-BSPPs) 运营共享单车服务规划问题

O-BSPP 的目标是通过实时自行车库存水平调节、自行车搬迁或实时用户激励来优化系统性能，考虑到时间相关的 OD 需求、车队特征（用于自行车搬迁）和规划目标和约束。现有的 O-BSPP 可以细分为三个子问题：库存水平管理、动态自行车搬迁和动态激励。与 T-BSPP 相比，这三个子问题涉及短期决策。表4以类似于以下的方式总结了 O-BSPP 研究表2,表3. 值得注意的是，只有Schuijbroek 等人。(2017)考虑了两种类型的运营决策（库存管理和动态自行车搬迁问题），而其他研究只考虑了一种类型。此外，还没有针对交叉路口自行车的动态信号控制的研究。

2.3.1. Inventory level management problems 库存水平管理问题

库存水平管理问题集中在确定可用自行车的目标库存水平、可用自行车库存水平的目标范围和/或搬迁期间每个站点的现有不可用自行车数量。两项研究（Raviv 和 Kolka，2013 年,Schuijbroek 等人，2017 年）在单站环境中对问题进行建模，其中站的目标库存水平是独立确定的，并且不考虑站之间库存水平的相互作用。前者的目标是用户不满最小化，而后者的目标是满足满意的自行车取车需求和满意的自行车还车需求的分数的下限。

该问题还可以扩展到考虑多个站点或无法使用的自行车的存在。对于多个站点，在库存管理过程中，站点之间库存水平的相互作用通常是不可忽视的，尤其是当一个站点的需求溢出导致附近站点产生额外需求时（Rudloff & Lackner，2014 年）。达特纳等人。(2019)制定了与车站交互的库存水平管理问题，其中允许骑车人在车站之间漫游以出租和归还自行车，并表明通过他们提出的方法获得的最佳库存水平可以节省 7% - 9%在不考虑溢出效应的情况下与解决方案相比的额外时间. 另一方面，无法使用的自行车的存在也会给库存管理带来挑战，因为它们会对用户的不满产生负面影响。卡斯皮等。(2017)对捕获无法使用的自行车的单站库存管理问题进行了建模，并揭示了无法使用的自行车（尽管数量众多）的存在对用户满意度有显着干扰。他们的研究揭示了无法使用的自行车的负面影响，如车站容量的减少和服务质量的威慑。为了消除这些不利影响，除了夜间静态自行车搬迁（例如，Wang & Szeto, 2018），另一种解决方案是通过动态自行车搬迁操作（在第2.3.2 节中讨论）来移除这些无法使用的自行车). 此外，如果可以跟踪可用自行车的寿命，另一个潜在的问题是根据自行车变得无法使用的估计时间来确定自行车的维护计划。

2.3.2. Dynamic bike relocation problems 动态自行车搬迁问题

动态单车搬迁类似于静态单车搬迁，旨在通过车队重新分配共享单车。与静态自行车相比，动态自行车重新定位在白天实施，并考虑了系统的实时使用情况，因此路线和装载/卸载决策具有时间依赖性。与基于激励的搬迁（在2.3.3 节中提到）不同，它可以有效解决白天大规模的自行车失衡问题（Reiss & Bogenberger, 2017）。

表4表明现有的动态自行车搬迁研究可以进一步分为两类。第一类是动态搬迁服务（DRS）规划问题，它确定规划范围内的搬迁服务（包括接送站对和不同时间间隔的搬迁自行车数量）。第二类是动态自行车重新定位问题（DBRP），它决定了不同时期每个访问站点的车辆路线和装卸决策。

通常，DRS 规划问题包括成本以及目标函数和/或规划约束中与目标库存水平的偏差。文献中有各种各样的成本（例如，自行车的搬迁、运营、持有和处理成本（Sayarshad 等人，2012 年）,卢, 2016 )). 成本可以与收入合并为目标函数中的利润（例如， Sayarshad 等人，2012 年）,Yan 等人，2018 年）或置于预算限制中（例如， Neumann-Saavedra 等人，2016 年）。目标函数中捕获的与目标库存水平的偏差可能仅是自行车短缺（例如， Shu 等人，2013 年），也可能是所有站点的自行车架短缺和自行车短缺（例如， Maggioni 等人，2019 年）。同样，偏差可以在规划约束中捕获（例如， Vogel 等人，2014 年）。DRS 规划问题有时会考虑需求不确定性，这可以表述为鲁棒优化模型（例如，Lu，2016）或随机优化模型（例如，Yan 等人，2018）,Maggioni 等人，2019 年）。这些研究通过显示与从确定性模型获得的计划相比具有更好服务水平的计划（尽管成本更高），揭示了处理需求不确定性的价值和重要性。然而，搬迁服务中可能阻碍服务的其他不确定性（例如，旅行时间、损坏的自行车和自行车架的存在以及自行车的修理时间）尚未在文献中得到解决。

与 SBRPs 类似，大多数 DBRPs 将未满足需求最小化作为唯一目标或目标之一（而未满足需求可以用多种形式表示），而其他形式的措施（主要与成本相关）包含在目标函数中。然而，DBRP 比静态对应物更复杂，因为路由和加载决策需要考虑随时间变化的需求，而这需要准确预测。一般来说，动态自行车重新定位操作可以分解为三个阶段：用户需求预测、装卸数量确定和车辆路径（例如，Regue 和 Recker，2014 年）,张等，2017）。为了解决三阶段问题的复杂性，文献中提出了不同的顺序、部分集成或完全集成的解决方法。顺序方法将 DBRP 分为三个阶段，然后依次对每个阶段进行建模和求解（例如， Regue & Recker，2014），其中在早期阶段获得的解决方案可以作为后续阶段的输入。部分集成的是对部分阶段进行简化，以降低问题的复杂度，其余阶段合并在一起求解。完全集成的方法在一种解决方案方法中考虑所有三个阶段的设计决策（例如， Zhang et al., 2017). 在文献中，大多数 DBRP 可以制定为部分集成的模型，并且在这些研究中经常省略用户需求预测的方法（例如，Contardo 等人，2012 年）,Shui 和 Szeto，2018 年）。

由于采用了时间离散化方法 time discretization approaches，DBRP 的问题复杂度高于 DRS 规划问题。所有 DRS 规划问题都被表述为具有较大周期（例如，大约一个小时）的时空网络流模型。DBRP 也可以表示为时空网络流模型（例如，Contardo 等人，2012 年,Zhang 等人，2017 年）或使用滚动地平线方法分解为不太复杂的子问题（例如， Brinkmann 等人，2016 年）,Shui 和 Szeto，2018 年）。然而，整个运营周期被离散化为更多的小周期，以允许运营商更快地响应需求变化以获得更好的性能（ Ghosh et al., 2017）。在文献中，时空网络的时间离散化粒度约为 5 分钟（例如， Zhang et al., 2017). 对于采用时空网络的研究，最简单但最不实用的方法是假设重定位车辆在一对站点之间行驶，并在一个间隔内完成重定位服务，而更现实的方法是让车辆行驶具有多个间隔的站之间。对于后一种方法，车辆可能会在一个站点等待直到下一个时段开始，或者在一个站点停留多个较小的时段。对于不使用时空网络的研究，有不同的方法来处理路径的离散化和实际服务时间之间的偏差，包括假设车辆在站点之间行驶并在一个时间间隔内完成装载操作（例如, Caggiani 和 Ottomanelli, 2012,Caggiani 和 Ottomanelli，2013 年），设置一个限制，即尽管有剩余时间，但每个时间段只允许一次旅行（例如， Regue 和 Recker，2014 年），或者每个时间间隔具有灵活的长度（例如， Shui 和 Szeto，2018 年）,Kloimüllner 等人，2014 年）。尽管有一系列方法可以处理 DBRP 中的时间离散化问题，但仍有空间可以发现其他方法来制定 DBRP 并比较现有方法的性能。

虽然动态自行车重新定位对于提高系统服务水平具有重要意义，但重新定位车辆会因车辆排放而对环境造成负担（Shui 和 Szeto，2018 年）。这需要采用更环保的搬迁策略，尽管采用了绿色规划目标，例如使用电动/混合动力车辆、未使用的公共交通能力进行搬迁或通过众包进行搬迁，这应在未来的研究中进行探索。另一方面，新的自行车类型、异构的车队和需求的不确定性导致更复杂的 DBRP，值得在未来关注.

2.3.3. Dynamic demand management problems 动态需求管理问题

动态需求管理旨在激励共享单车用户更好地利用资源。这可以通过提供激励措施和实施法规来鼓励或要求这些用户在特定时间点在自行车供应过剩的站点取自行车和/或将自行车返回到库存水平较低的站点来实现。与2.2.2节SDM相比，动态需求管理涉及短期,需要考虑系统当前和预计状态的实时和需求响应决策。文献主要研究了三种策略，即动态定价激励 dynamic pricing incentives（基于用户的迁移）、best-of-two 调节和停车位预留parking space reservation。

动态定价激励是文献中研究的最常见的激励措施，用于应对运营期间车站库存水平的快速变化。虽然规划目标可以是服务水平最大化或总旅行成本最小化，但可以在每个时间间隔的返回站位置设置价格（例如，Chemla等人，2013b），同时考虑BSS的当前状态和每次自行车旅行的目的地（例如，Pfrommer等人，2014，Singla等人，2015）。提供激励措施可以提高BSS的服务费率（Ruch et al.，2014），而且与大型BSS中基于车辆的搬迁相比，它更便宜，并且可以将“禁止停车”事件的数量（即无法找到自行车停靠站的用户数量）保持在较低的水平（Chemla et al.，2013b）。同时，提出了一些动态定价激励措施，以激励骑自行车的人有额外的行程来主动执行重新定位任务。设计目标是最大化相应研究策略（例如，Ghosh和Varakantham，2017，Chung等人，2018）的收益（例如，需求减少和缺货事件数量减少带来的利润）和支出（例如，移动自行车造成的需求损失和授予自行车天使积分的总成本）之间的差异。

Chemla et al., 2013b: Self-service bike sharing systems: Simulation, repositioning, pricing

Pfrommer et al., 2014: Dynamic vehicle redistribution and online price incentives in shared mobility systems

Singla et al., 2015:Incentivizing users for balancing bike sharing systems ⭐️我曾引用

Ruch et al., 2014: Rule-based price control for bike sharing systems ⭐️ 值得学习
摘要：本文描述了如何使用动态客户价格作为控制信号来提高服务费率，动态客户价格在地理上随着系统的当前和预期未来状态而变化。这种信号可以利用现有的信息和通信技术基础设施传达给客户。我们使用一个基于代理的模型，该模型以伦敦巴克莱自行车租赁计划的历史数据为参数。

Ghosh and Varakantham, 2017: Incentivizing the use of bike trailers for dynamic repositioning in bike sharing systems.
摘要：（i）我们提供了一种优化公式，用于生成“重新定位”任务，以最大限度地减少过去需求场景中的预期需求损失；（ii）在操作员的萌芽约束下，我们设计了一种机制，在打算执行重新定位任务的潜在用户中众包任务；（iii）最后，我们从真实世界的数据集中提供了关于广泛需求场景的广泛结果，以证明我们的方法与现有的燃料燃烧模式相比具有高度竞争力，即在绿色的同时重新定位。

Chung et al., 2018 Bike Angels: An analysis of Citi Bike’s incentive program

best-of-two 规则允许用户选择两个停车站，系统会强制他/她去最不拥挤的一个（Fricker & Gast，2016 年）。作者提出了两种模型（即，监管排除模型和监管包容模型），旨在确定最佳自行车车队规模，以使有问题的站点（即满载或空载的站点）的比例最小化。结果表明，当实施二选一规则并随机选择两个选择时，有问题的站的比例要低得多。然而，所研究的问题受到模型假设的高度限制，因此模型变得不太适用于实际网络场景。

对于停车位预订，由于决策是实时进行的，因此它被视为一个操作问题，而不是一个战术问题。Kaspi 等人的两项研究，2014,Kaspi et al., 2016b ) 比较了完整停车预订、部分停车预订和无预订政策的性能，表明完全停车预订可以实现最低的总超时时间，而所有部分停车预订政策可以节省更多的超车时间。无保留政策。

据我们所知，尽管这些策略已被证明是有效的，但上述策略均未在实践中实施。此外，随着移动设备的日益普及，未来可以研究其他动态激励措施（例如评分/奖励计划、会员的货币奖励）。此外，移动即服务还可以与动态激励相结合，以鼓励用户迁移。有效性应该在未来进行分析。此外，还应在动态上下文中研究第 2.2.2 节中所述的未解决问题。

2.4. Multi-level bicycle-sharing service planning problems (ML-BSPPs) 多层次自行车共享服务规划问题

多级 BSPP 是指涉及至少两级规划决策的问题（例如，战略决策与战术决策、战术决策与运营决策以及战略决策与运营决策）。请注意，目前文献中没有三级规划问题。比较的表5和表2,表3,表4, 据观察, ML-BSPPs 的文献主体比上述单级 BSPPs 小得多, 现有的组合结合了战略和运营决策 (例如, Martinez et al., 2012,周和萨亚尔沙德，2014,闫等，2017）。运营决策可以是搬迁服务规划中每个时期的搬迁自行车数量。战略决策可以是自行车站的位置（例如， Yan 等人，2017 年）、自行车和自行车停靠站的数量（例如， Chow 和 Sayarshad，2014 年），以及这两者的组合（例如， Martinez 等人， 2012). 由于多层次 BSPP 是一个非常新的话题，文献仅涵盖战略和运营决策，因此有空间将不同层次的其他规划决策结合起来，以产生新的规划问题。例如，战术定价或其他用户激励决策可以与战略站点位置决策、库存管理决策或基于动态车辆的重新定位决策一起考虑。战术定价或基于车辆的重新定位可以与基于动态用户的重新定位相结合。战略站点位置、自行车停放站位置和维修中心位置设计也可以与运营重新定位策略规划相结合，以促进损坏自行车的收集。

Martinez et al., 2012: An optimisation algorithm to establish the location of stations of a mixed fleet biking system: an application to the city of Lisbon
摘要：为里斯本开发的自行车共享系统的设计和部署。这项新服务的设计是通过启发式方法进行的，包括混合整数线性规划 (MILP)，同时优化共享单车站点的位置、车队规模并测量正常运营日所需的自行车搬迁活动。

Chow and Sayarshad, 2014: Symbiotic network design strategies in the presence of coexisting transportation networks

Yan et al., 2017: Rental bike location and allocation under stochastic demands⭐️ 看起来值得一看
我们分别在确定性和随机性需求下，为休闲型公共自行车租赁系统开发了四个规划模型。采用时空网络模型来确定自行车租赁站的位置、自行车车队的分配和自行车路线。这些模型被公式化为混合整数程序，其特征是NP难。虽然这两个确定性模型可以使用CPLEX直接求解，但开发了一种基于阈值接受的启发式算法来有效求解随机模型。最后，利用新北市公共自行车项目的运行数据进行了数值测试，以评估模型和求解算法。

BSPP 综合建模方法的优势（即考虑 BSPP 的多层次规划决策）在现有研究中并未明确揭示。严等。(2017)解释说，战略和运营规划问题在成功的 BSS 中都是至关重要且相互关联的，因此需要一个综合的观点来同时为这两个问题进行规划。然而，这些原因是薄弱的，因为没有建立数值例子来证明综合规划在多大程度上可以产生比顺序规划更好的结果。因此，需要进一步的研究来量化综合方法的好处。

2.5. Bicycle-sharing service planning problems in a multi-modal system 多模式系统中的自行车共享服务规划问题

以上部分根据所涉及的决策对 BSPP 进行了分类。在大多数审查的问题中，自行车共享服务规划是在一个孤立的背景下研究的，在这个背景下规划不考虑其他交通系统。尽管存在大量关于自行车在多式联运系统中的作用的实证研究，但很少有研究涉及多式联运中的自行车共享服务规划或自行车共享和公共交通服务规划的联合规划运输系统。例外情况仅涉及考虑对道路网络的不利影响的自行车共享服务规划（例如，Sohn，2011 年）,Mesbah 等人，2012 年），但不在其他交通网络上。这与骑自行车在多式联运系统中作为解决第一英里/最后一英里问题的作用相矛盾。事实上，自行车和公共交通的协同作用已得到认可（ Rixey，2013 年），这可能是由于模式整合（Fishman 等人，2013 年）。

模式整合侧重于自行车和公共交通之间的无缝连接，并扩大公共交通的集水区（Shelat et al., 2018），以鼓励出行者同时采用两种模式出行。克里泽克与斯通布雷克 (2011)认识到四种常见类型的模式整合策略，包括自行车运输（将共享自行车带到火车/公共汽车上）、自行车运输（使用所有者的自行车骑到并停在交通中转站）、两种-自行车（使用一个所有者的自行车骑到并停在入口中转站，另一个所有者的自行车从出口中转站离开）和共享自行车（使用靠近中转站、起点和目的地的共享自行车）。在这四种整合类型中，共享单车和共享单车策略可以与共享单车服务规划直接相关，因为它们（可以）涉及共享单车。但是，现有的 BSPP 都没有关注这些方向。自行车运输策略会增加拥挤的运输系统的车内拥堵，因此应在此类系统中规划允许上车的最大自行车数量。此外，自行车比乘客占用更多空间。因此，在拥挤的交通系统中，骑自行车的人的票价应该更高。通过自行车在途策略，闲置的共享单车可以通过交通车辆运输，因此需要部署的重新定位车辆更少。应制定新的运营策略（例如，重新安排运营时间表以适应公共交通的时间表）并与现有实践进行比较以检查其效率。共享单车策略要求在出入口都有自行车可用，这可以引发战略（例如，站点位置和初始库存设计）、战术（例如，静态搬迁和定价策略）和操作问题（例如，库存管理问题）。此外，鉴于公交车站附近的停车位可能有限，实施定价策略来规范公交车站周围的自行车停放活动可能是一个可行的解决方案（莫林和马特，2015 年）。然而，这个定价问题还没有被表述为用于理论分析的 T-BSPP。此外，为了促进骑自行车，应该给予最佳折扣，这还没有被检查过。

虽然模式整合意味着骑自行车可以与公共交通相辅相成，但骑自行车可以替代公共交通，这意味着公交出行可以用骑自行车出行代替。这种模式替代意味着多模式交通网络中自行车和公共交通之间的竞争。实证研究表明，通过引入 BSS，骑自行车可以替代公共交通，尤其是公交车模式（例如，Shaheen 等人，2013 年）,Fishman 等人，2014 年,坎贝尔和布雷克伍德，2017 年）。据我们所知，只有Li 等人。(2015)在检查具有四种模式（即汽车、公共汽车、公共汽车和自行车组合以及自行车）的多模式网络中自行车共享服务的租赁价格决策时，证明了通过骑自行车替代公共交通。然而，组合模式只能用于公共汽车第一自行车第二的方式，他们的模型只是一个多模式平衡模型，用于设计决策的敏感性分析。文献中尚未发现将自行车作为一种竞争模式的多模式交通网络设计模型。未来的方向可以是开发这种设计模型。此外，随着其他新型共享轻型车辆（如电动滑板车和电动摩托车）的引入，自行车与这些模式之间的竞争是未来的另一个可能趋势。

3. Future research directions 未来的研究方向

本节概述了第 2 节中所述每个问题类别未来研究方向的差距，并讨论了 BSPP 研究即将面临的挑战和机遇。

3.1. Strategic bicycle-sharing service planning problems (S-BSPPs) 战略性自行车共享服务规划问题

3.1.1. New diversity 新多样性

现有自行车道网络的扩展
如第 2.1.1 节所述，大多数自行车道网络设计模型侧重于为隔离或共享自行车道设计新的自行车道网络，而不是改进现有的自行车道网络。事实上，在推出共享单车计划或提供新的自行车基础设施后，自行车道网络中的自行车需求往往会增加，从而导致现有自行车基础设施的使用量增加，因此需要扩建自行车道网络，提升服务水平。这种扩建可以建造新的自行车道，而不同类型的骑车人对新网络变化的反应以及路线和车站选择的关键属性应该在设计中得到体现。
时间相关或多相自行车道网络设计
这是网络扩展问题的自然延伸，它也被用于街道容量扩展（例如，O’Brien 和 Szeto，2007 年）和交通网络改善（例如，Szeto 和 Lo，2008 年）。受制于预算限制和实际考虑，很少有自行车道网络在初始阶段会拥有大量自行车道。相反，自行车道网络通常在给定的规划范围内逐步扩展，以捕捉需求和土地使用的变化。因此，设计问题是确定新自行车道的建造顺序，以在规划范围内优化设计目标。
新的自行车基础设施设计
正如第 2.1.1 节中强调的那样，最近在世界范围内引入了新型自行车基础设施（例如，自行车高速公路、公园连接器和跨区自行车路线），以提高自行车道网络的安全性和连通性。这些新基础设施的调整应该得到特殊对待。设计问题还应考虑将这些新基础设施添加到现有自行车道网络时骑车人的路线选择行为，因为新基础设施和现有基础设施的使用预计会有所不同。
考虑骑车人安全和对道路交通状况影响之间权衡的多类型自行车道网络优化布局
根据第 2.1.1 节的讨论，除了建设成本、维护成本和道路宽度之外，不同类型的自行车道（例如，路边和独立自行车设施）的骑行风险是不同的，而骑车人有不同的偏好等级在所有自行车设施中，有利于在机动交通的道路上骑自行车的单独路径和/或车道（Buehler 和 Dill，2016 年）。一方面，如果骑车人的安全意识得到改善，自行车道的使用就会增加（Kang & Fricker，2013 年）). 另一方面，更安全的自行车道通常成本更高并且占用更多的道路空间，这会减少可用于交通的驾驶空间和道路停车位，从而对驾驶员产生不利影响。换句话说，自行车道越多，车辆使用者的出行时间就越长。尽管现有的城市自行车道网络规划研究总是包括对车辆交通的不利影响（可以是减少道路宽度、道路通行能力或道路停车位）（例如，Lin 和 Yu，2013 年）,Mesbah 等人，2012 年,Sohn, 2011），这些研究都没有检验不同自行车道类型（具有不同道路通行能力减少）对车辆流动模式的实际影响。此外，由于自行车道类型的不同，骑车人的安全性很少被考虑，尽管不同自行车道类型的安全水平不同（ Geller，2006 年）) 并影响自行车道的使用量。这就留下了一个研究问题：在确定具有多种自行车道类型的最佳自行车道网络布局时，规划者应如何权衡骑车人的安全与对车辆交通状况的影响？为了解决这个问题，骑自行车者的安全和对道路交通状况的影响可以在自行车道设计问题的约束中明确建模，或者在整体服务水平测量中隐式捕获。
多种自行车类型的车站设计
2.1.2 节列出了用于不同出行目的的各种新型自行车。双座自行车（双人自行车）可以让两个能力不同的骑车人一起骑车，而不会落下任何人。货运自行车在自行车的前部提供足够的容量，可以安全地运输较重的货物。与人力自行车相比，电动自行车以更少的人力提供更高的速度，成为最具竞争力的新型自行车。他们通过人力自行车消除了骑自行车的一些障碍（例如，地形）并增加了骑自行车者的机动性（ Langford et al., 2013）。与汽车相比，它们增加了自行车的使用并产生了更少的排放（ Fyhri 和 Fearnley，2015 年,Cherry 等人，2009 年,Fishman 和 Cherry，2016 年）。然而，就设置成本而言，踏板共享电动自行车比同等质量的非电动自行车更昂贵（ Ji et al., 2014）。BSS 的连续运行可能还需要电池充电组，因为电动自行车需要不时充电，这意味着另一种设置成本。在 BSS 中，电动自行车与脚踏自行车的混合动力也将很快成为全球不可避免的趋势，以充分利用电动自行车和脚踏自行车的优势。关于这些新的自行车类型，一种可能的新颖 S-BSPP 是确定每个站点每种自行车类型的自行车停放点的数量，因为这些新的自行车类型可能需要不同类型的自行车停放点（具有不同的设置成本和占用空间） ).
新的经济措施
审查模型中引入的主要经济成分主要是设置成本（例如，自行车道、自行车站和自行车的投资成本），而一些额外的经济成分包括具有定价方案的 BSS 的收入和政府补贴（Frade &里贝罗，2015). 这些经济因素可能足以满足共享单车运营商的需求，但不足以让地方政府（旨在发展共享单车服务）评估其共享单车服务的经济可行性，因为这些因素忽略了间接成本（例如、健康成本和污染成本）与共享单车服务相关。事实上，最近的文献中已经确定了一长串自行车和共享单车的好处，这些好处可以根据三大受益者进行分类，即个人、共享单车运营商和社会。个人的好处包括节省成本、方便、安全、改善健康以及骑自行车而不是汽车的旅行者节省的旅行时间（参见Krizec的研究，2007 年,詹森等人，2010 年,伍德科克等人，2014 年,利玛窦, 2015,布洛克等人，2017 年）。运营商的收益是来自广告销售、礼品销售、赠款、赞助、会员费和使用费的运营收入，而这些利润可能受到站点位置、会员保留、折扣和新收入来源的影响（Shaheen 等人，2006 年）。 , 2014 ). 社会效益包括企业销售、公共卫生效益、时间节省、生产力效益、提高公共交通效率、宜居性、减少污染，以及更广泛的经济效益 (WEB)，例如提高劳动力参与度和提高生产力（参见 Krizec的研究，2007年,布洛克等人，2017 年）。其中大部分（例如，提高运输效率、健康益处、对当地社区的益处以及节省的时间）都可以包含在 S-BSPP 中，以评估它们当前和潜在的经济效益。为了从长远来看开发一种经济上可行和可持续的模式，来自不同利益相关者的其他收入来源（例如广告）和支出（例如折旧成本）可以在未来的研究中包含在 S-BSPP 中。
评估自行车共享服务经济可行性的完整框架
这是与新经济措施相关的另一延伸。现有的 S-BSPPs 是在一个隐含的假设下建模的，即新的自行车共享服务必须造福于社会。然而，没有一项研究能够回答以下问题：这项服务何时能为投资者带来经济利益？总收益是多少？从长远来看，共享单车服务在经济上是否可行且可持续？为了解决这些问题，未来应该提出一个完整的自行车共享服务经济可行性评估框架。

3.1.2. Realism 现实主义

捕获骑车人路线选择的多个属性
第 2.1.1 节揭示了大多数自行车道网络设计模型忽略了骑车人的路线选择受多种属性（可以是确定性的或感知的）的影响。开发效用函数或制定多目标问题以捕获所选属性是将这些属性纳入自行车道网络设计模型的路线选择行为模型的潜在方法。示例包括从 GPS 数据导出的骑车人路线的效用函数（例如， Menghini 等人，2010 年）,胡德等人，2011,Broach 等人，2012 年）和优化出行时间和路线适用性的双目标自行车路线选择模型（例如， Ehrgott 等人，2012 年）。它们尚未包含在自行车道网络设计模型中，应在未来的研究中予以考虑。
采用不同的用户均衡模型
在第 2.1.1 节中关于路线选择模型的讨论之后，现有的自行车道网络设计模型将骑车人的路线选择问题表述为最短路径问题（例如，Sohn，2011 年）或确定性用户均衡 (UE) 问题（例如，Mesbah 等人，2012 年）。然而，其他均衡概念，例如随机 UE (SUE) 和有限理性 UE (BRUE)（例如，Mahmassani & Chang，1987），可以在未来应用于自行车道网络设计问题，以捕捉更真实的用户行为。SUE 假设旅行者选择感知最少的路径路径实用程序。BRUE 假设当这些路线的旅行成本在最短路径成本的“无差异带”内时，旅行者认为这些路线同样具有吸引力。
捕获多个类别的自行车手
第 2.1.1 节强调所有现有的自行车道网络设计研究都假设骑自行车的人是同质的并且具有相同的路线选择行为。这一强有力的假设与不同类型的自行车手对物理环境有相应感知的发现不一致（例如， Geller，2006 年）,迪尔和麦克尼尔，2013 年）。尽管认知偏差可能会导致路线选择行为的差异（例如，没有经验的骑车人只会在自行车道上骑车），但现有研究并未考虑多种类型的骑车人。因此，在自行车道网络设计问题中捕获这些类型的骑车人应该是一个很好且重要的研究方向。
建模需求的不确定性和弹性
2.1节指出，现有的战略共享单车服务规划模型普遍采用确定性和固定需求。为了证明设计的稳健性，在未来的研究中应考虑随机或稳健的需求情景。此外，鉴于自行车基础设施是自行车需求的关键驱动因素，在未来的研究中应考虑与自行车基础设施供应相关的需求弹性（例如，自行车道的密度和自行车站容量）。

3.1.4. Integrality 诚信

具有车流重新分配的战略性自行车道设计
根据第 2.1.1 节的讨论，自行车道与道路的宽度比例是自行车道和道路组合设计中的主要问题。宽度比例决定了道路通行能力的降低和骑自行车的风险水平。具体来说，狭窄的自行车道会导致高骑行风险，而狭窄的道路会导致道路通行能力低，从而导致车辆行驶时间长。然而，现有的研究都没有在设计中考虑宽度比例。孙, 2011,Mesbah 等人，2012 年确定了道路通行能力减少的程度，以确定现有道路网络中的最佳自行车道布局，而Lin & Yu (2013)忽略了由于引入自行车道而导致的车流重新分配，并引入了三层道路基于三种自行车道类型的容量减少。一个新的设计问题是在同时考虑多层次的道路通行能力降低和车流重新分配的情况下确定最佳自行车道布局。
自行车-公交一体化下自行车和公共交通同时站位设计
如第 2.5 节所述，公共交通和自行车的协同作用已得到认可；骑自行车的使用与公共交通密切相关（Rixey，2013 年）。然而，没有提出任何方法来优化这种协同作用的好处，例如最大化公交需求覆盖范围。Chow & Sayarshad (2014)提出的模型仅在假设没有同时进行公交网络设计的情况下确定每个自行车站的容量和库存水平。因此，可以通过将自行车站点位置的设计与公共汽车或其他公共交通方式的站点位置相结合，进一步扩展优化这种协同效应的好处。与不可能改变路线的轨道交通方式不同，现有网络中其他公共交通方式（例如公交车）的站点位置可以以较低的成本重新设置。对于新的区域，中转站可以与自行车站一起设计，以提高公共交通和自行车之间的连接性。通过依靠自行车解决现有和新区域的第一英里/最后一英里问题
考虑既有公交站点的自行车站点容量设计
为了优化公共交通和自行车的协同效应，另一个潜在的战略设计问题是考虑现有的公交站（用于自行车公交旅行）并确定每个现有公交站附近的每个自行车站的停车位分配，例如出行者可以乘坐公共自行车以最便捷的方式到达公共交通站点。

3.1.4. Technology 技术

移动自行车站的战略位置设计
第 2.1.2 节强调了移动码头作为日常自行车需求低但由于周期性事件（例如，火车到达、体育赛事和音乐会）导致利用率高的地点的解决方案的重要性，以取代建立永久性的大型自行车站占用很大的空间。移动停靠点通常采用手推车或货车的形式，因此可以轻松地将这些停放点处的归还自行车转移到其他地点。一个移动平台可以组成一个移动自行车站，一个移动自行车站可以由多个移动平台组成。与设置固定自行车站相比，设置移动自行车站可能是一种成本高昂的选择，但移动自行车站可以提高 BSS 中的自行车利用率（除共享自行车外还通过定期重新分配移动自行车站）并降低安装自行车的风险车站位置错误（因为移动自行车站很容易搬迁）（Shu et al., 2013). 此外，这些移动自行车站使运营商能够设计具有较小站容量的固定自行车站，因为移动自行车站可以在必要时在固定自行车站的位置提供额外的容量。可以对移动自行车站的战略设计问题进行更多的研究，包括移动自行车站的战略选址设计问题。
自由漂浮自行车停放区选址设计
作为第 2.1.2 节中列出的新自行车类型，自由浮动（或无站点）自行车利用 GPS 跟踪其位置，从而使用户能够将这些自行车停放在离目的地更近的位置，而不受自行车站点位置的限制。共享单车停靠站换成了智能锁，安装在每辆共享单车的后轮上，扫描二维码即可解锁，手动上锁。自由浮动 BSS 的设置成本低于基于车站的对应物，因为运营商只需要定义放置自由浮动自行车的位置，而无需安装自行车站的设施。尽管如此，为这些自行车设计允许停放区域的位置仍然是必要的，因为这可以促进 BSS 与自由浮动自行车的重新定位操作，并解决非法/不当停车的问题。因此，一个可能的研究方向是为这些自行车设计允许停放区域的位置。
确定自由浮动系统的区域和混合 BSS 中自由浮动自行车的比例
第 2.1.2 节提到了最近的一个研究问题，即根据Albiński 等人的建议，建立具有自由浮动和基于站点的自行车的混合 BSS。(2018). 一个相关的研究问题是确定 BSS 中自由浮动系统的面积，同时具有自由浮动和基于站点的自行车，以及自由浮动和基于站点的自行车的比例（和车队规模）以满足自行车-共享需求但限制自行车搜索和再分配成本。与基于站点的 BSS 中必须归还站点的共享单车相比，自由停放的自由浮动自行车导致自行车分布更加分散。有时，自由漂浮的自行车会在未指定的区域被归还（例如，在水下、树上和街道上堆放）。因此，自行车助理需要更多时间来处理这些自行车并将它们放在易于访问的位置（例如，靠近红绿灯或公交车站），因此自行车搜索成本更高。而且，自由流动的自行车越多，自行车搜索和重新分配的成本就越高。提出的研究问题考虑了自行车搜索和重新分配成本高的问题，值得探索。
确定带有电动自行车（移动）充电设施的自行车站的位置和移动充电座的数量
如第 2.1.2 节所述，充电设施是 BSS 与电动自行车的必要基础设施。然而，由于建设成本高，不可能在所有自行车站点都设置充电设施。因此，重要的是设计带和不带充电端口的自行车站的位置，并确定带有电动自行车（如果可用）的 BSS 中移动充电站的数量，以最大限度地降低设置成本，同时确保电动自行车的可靠能量水平有保证。这一重要问题尚未得到研究，因此是未来的一个很好的研究方向。

3.2. Tactical bicycle-sharing service planning problems (T-BSPPs) 战术自行车共享服务规划问题

3.2.1. New diversity　新多样性

位置定价设计
位置定价（在第 2.2.2 节中提到）已被文献略微提及（例如，Haider 等人，2018 年）。它具有很大的研究潜力。位置定价的想法是提供货币激励BSS 用户可以改变他们的出发地和目的地。根据每次旅行的初始成本，它可以是威慑或奖励。与激励 BSS 用户即时分发自行车的动态定价方案相比，定期修订的静态定价方案更容易实施，并且可以长期改变骑车人的行为。静态定价方案最常见的例子包括在使用率低（高）的车站设置自行车停放折扣（额外费用）。另一个例子是站点配对折扣，其中运营商为BSS用户在一些指定的OD对之间（特别是时间间隔）之间提供折扣。
BSS的会员计划
根据第 2.2.2 节的讨论，会员计划及其订阅费是 BSS 的重要收入来源之一（Shaheen 等人，2014 年）), 尚未以最大化订阅率为目标进行研究。设计问题不仅限于会员费的确定，还包括会员期限和状态。会员期限说明订阅期，状态定义特定类别的会员可以享受的特权。这些特权可以是，例如，优先自行车预订/停车预订、延长折扣率或同时借用两辆自行车的权利等。未来的研究可以集中在确定最大化订阅率的会员计划和分析收入以及提供不同会员策略带来的订阅率。
票价结构设计
根据第2.2.2节对票价结构设计的讨论，BSS的一个主要收入来源是使用费（运输与发展政策研究所，2013年）。在实践中，最常见的票价结构是基于逐步函数的，该函数在前半小时具有较低甚至没有租金，并且在较长的租赁期内逐步增加。然而，目前还没有研究能够使收入最大化的最优票价结构。最优票价结构应包括最优固定费率、最优时变费率和相应租赁期的最优长度。此外，具有多种自行车类型的BSS应分别具有每种自行车类型的票价结构，以使收入最大化。应该对票价结构设计进行更多的分析。
多种战争策略
如第2.2节所述，应调查实施多种策略的综合效应。当前的战术问题通常只考虑一种战术。目前尚不清楚每种策略的好处是简单的加法还是乘法。如果收益递减，那么实施所有策略可能不是一个好主意。
自行车和车站的维护和维修
损坏的自行车经常出现在BSS中，如第2.2.1节所述。因此，确定最佳维护策略非常重要，因为维护会增加BSS的运营成本。现有的维护策略包括现场维修、场外维修和直接更换损坏的自行车，其中每一种都会产生不同的劳动力、时间和投资成本。根据损坏自行车的情况，如果BSS的自行车具有不同的损坏程度，那么简单的维护策略可能不会比混合维护策略更好。此外，在非现场维修的情况下，收集损坏的自行车可以制定为基于车辆的重新定位问题中的服务水平要求，例如为收集损坏的单车设置时间窗口，并为逾期拆除损坏的单车设定罚款成本。另一个维护问题是确定BSS的自行车和站点的维护时间表，以保持服务水平。这三个方向尚未得到研究，值得探索。
劳动力名册和工作分配
为了支持维护和维修操作，操作员需要确定名册并将工作分配给所有劳动力，其中操作员的工作人员在工作效率方面可能是异质的。这可能是未来一个重要的研究方向。
自下而上的用户目标战略评估
Section 2.2.2提到自下而上的方法从BSS用户而不是运营商的角度出发，并已用于评估以用户为目标的策略（向BSS用户提供足够的信息，并提供更多的自行车站以减少他们到目的地的步行距离）对提高系统服务水平的影响（请参见 Raimbault，2015年). 这种方法预计有助于准确评估其他以用户为目标的策略（例如，在固定地点的等待时间（无论是停车位还是自行车）以及自行车接送站的进入时间），因为用户对这些策略的反应都包括在内。因此，应进一步研究这种方法。。

3.2.2. Realism 现实主义

建模需求的不确定性和弹性
根据第2.2.2节的讨论，需求的不确定性可能与接受经济激励的骑自行车者的目的地选择行为有关。当他们不在预期的归还站归还共享自行车，而是在其他站点归还共享自行车时，所有这些站点的预期自行车到达率以及这些站点的自行车和自行车架的数量都会同时受到影响。在未来的研究中，我们在建模T-BSPP时应该考虑这种行为。此外，如同一节所述，鉴于现有研究尚未解决BSS用户对财务激励的反应，未来的研究可以考虑需求的价格弹性。
结合自上而下和自下而上的方法设计激励策略
这两种方法的结合，在Section 2.2.2旨在将自下而上方法的优点纳入自上而下的激励设计问题。自下而上的方法可以改进自上而下方法中通常采用的集中式决策过程（其中操作员假设合作用户的决策），以迎合BSS用户的实际分散决策。然而，在设计激励策略时考虑分散决策会增加问题的复杂性，由此产生的问题通常需要表示为双层优化模型。因此，未来应量化组合方法的益处，以证明这种方法的必要性和重要性。
同时测定最佳维护、重新定位和维护人员部署策略
在讨论了第五个方向之后第3.2.1节，任何BSS都需要维护。它涵盖了自行车站和自行车的预防和维修活动，是运营成本下的一个大项目(Institute for Transportation and Development Policy, 2013). 共享自行车的维护和维修工作可以在维修中心或现场进行，具体取决于损坏的严重程度，而自行车架只能在现场进行维修。对于这两种情况，维护人员必须访问相关现场，因此，应将维护策略与自行车重新定位策略结合考虑，以增加作战效能为了确定最佳的综合维护和重新定位计划，应首先估计系统内面临主要和次要维修的共享自行车的比例，然后进行不同维护选项（例如现场维修、场外维修和自行车更换）之间的成本比较。此外，鉴于维修选项对乘员部署有直接影响，应考虑人员配置。因此，重要的是同时确定最佳维护、重新定位和乘员部署策略，这应该在未来进行研究。

3.2.3.Integrality 完整性

自行车骑行模式的最佳折扣
根据第2.5节的讨论，在实践中发现了公共交通和自行车的组合模式（Cervero et al.，2013），但这种模式的实际竞争力尚不清楚。为了提高这种组合模式的市场份额，向使用交通工具完成旅程的骑自行车者提供货币折扣是一种直接的方法，而智能卡可以成为验证申请折扣资格的一种可能媒介。未来的研究应侧重于为自行车和骑行旅行者提出最佳折扣机制（包括提供折扣的价格和期限）。
公交自行车的最佳票价和数量
As stated inSection 2.5，将公共交通和自行车结合起来的一种方式是允许自行车进入公交车厢。当允许自行车在公交上行驶时，公交运营商的一个潜在战术问题是确定车载自行车的最大数量和价格，以提高公交车厢的利用率，同时保持乘客的服务水平。
公交车站附近自行车站的停车定价
如中所述Section 2.5考虑到公交车站附近的停车位可能有限，实施定价策略来规范公交车站周围的自行车停车活动可能是一个可行的解决方案(Molin & Maat, 2015). 然而，这个定价问题还没有作为T-BSPP进行理论分析。该T-BSPP值得进一步调查。

3.2.4.Technology 技术

带有电动自行车和人力自行车的BSS中的票价结构、激励设置和搬迁服务
当BSS中引入新的自行车类型时，除了第五个方向中所述的新车站设计外，还需要新的搬迁和定价策略第3.1.1节电动自行车作为一种新型自行车，由于其行驶距离长、速度快、省力等优点，已显示出与人力自行车的竞争力。尽管高昂的安装和维护成本阻碍了电动自行车的广泛应用，但开发一种既有人力又有电动自行车的BSS，以满足不同类别自行车用户的需求，并支付安装和维护费用的潜力很大。因此，确定混合车队BSS中电动自行车和人力自行车的财务激励、票价结构和搬迁服务成为一个重要问题，应在未来进行研究。

3.3.Operational bicycle-sharing service planning problems (O-BSPPs) 运营共享单车服务规划问题

3.3.1.New diversity

绿色自行车搬迁作业
Following the discussion inSection 2.3.2一般自行车的重新定位严重依赖化石燃料汽车，这对BSS的环境信誉造成了威胁，因为该操作会产生大量温室气体( Wiersma，2010年). 因此，有必要考虑BRP中的环境措施，以减轻重新定位操作带来的负面影响（例如，高燃油消耗率、大量空气污染物）。尽管直到现在Shui and Szeto, 2018 ,Wang and Szeto, 2018考虑了环境目标（即减少CO two在其基于车辆的重新定位研究中，预计将有更多的研究关注这一问题，以缓解不利影响环境影响此外，绿色自行车的重新定位可以通过使用电的卡车。然而，文献中尚未研究电动卡车在自行车重新定位中的应用。这种用法值得在今后的研究中考虑。
自行车的动态信号控制
很少有研究考虑过自行车道交叉口（例如。，重复和撤消，2014年)以及自行车道和其他道路（如车行道和人行道）的交叉口，以测量自行车道的安全性（如。，Lin et al., 2013)然而，他们中没有人考虑过交叉口自行车的信号设计（参见第2.3节). 事实上，自行车既可以与车辆/行人共享信号，也可以在十字路口实时拥有自己的一组信号。未来，自行车动态信号控制方法还有很大的发展空间
自下而上的动态用户导向战略评估
作为用户导向战略评估研究方向的延伸第3.2.1节该方向考虑了动态的以用户为目标的策略（例如，在线自行车/自行车预约和与时间相关的定价），这些策略尚未探索，但很重要。

3.3.2.Realism 现实主义

捕获多种类型的自行车和搬迁车辆
Following the discussion inSection 2.3.2目前的动态自行车搬迁问题考虑的是多车情况，而不是多种类型的自行车或重新定位的车辆。对于具有多种自行车类型的DBRP，受操作限制，它们涉及更为繁琐的装载和卸载策略，因为特定类型的剩余自行车可能无法解决另一种自行车类型的不足。即使问题可以分解为单个自行车类型的单独问题（即自行车类型之间没有交互），整个问题的复杂性仍然高于单个类型的DBRP。另一方面，具有多种类型车辆的DBRP被视为同质车队的实际扩展，因为车队组合和重新定位策略的同时计划可以最大限度地降低重新定位操作的燃油消耗成本，同时提高车辆容量的利用率。在未来的DBRP研究中应考虑这两个因素。
在基于用户的动态迁移中捕获需求不确定性
Following the discussion in第3.2.2节，BSS用户可能会后悔在任何时候在自行车回来之前。这意味着未来基于用户的动态迁移模型应该捕捉到他们后悔的概率（即未能完成所需的行程）。同时，模型应考虑其他替代结果的概率（例如，返回其他站点而不是指定站点），因为共享自行车必须返回系统中的任何站点。
捕获DBRP中的供应不确定性
Following the discussion inSection 2.3.2现有的DBRP研究缺乏考虑与破损自行车和自行车码头数量、重新定位车辆的行驶时间（尤其是白天重新定位时）以及自行车维修时间相关的供应不确定性。考虑到这些不确定性可能会降低BSS的服务水平，应通过未来的研究加以捕捉。
获取新的运营成本属性
尽管DBRP文献中考虑了广泛的成本（参见Section 2.3.2)，所考虑的运营成本通常等于运营时间成本（例如。，Zhang et al., 2017). 然而，其他属性，如劳动力工资和车辆燃料成本，应在未来的研究中考虑，因为它们是自行车重新定位操作中不可忽略的支出。
DBRP中需求不确定性建模
Following the discussion inSection 2.3.2DBRP中的需求不确定性主要与每个时间间隔内的循环需求有关，这会极大地影响每个时期的库存决策。因此，捕获需求不确定性非常重要。这种不确定性可以通过随机和稳健优化方法进行建模。目前，针对DBRP的研究很少考虑这些方法。未来，可以在DBRP中对需求不确定性进行建模方面做更多的工作。

3.3.3.Integrality 完整性

重新定位操作与运输时间表同步
使用未充分利用的公共交通工具可能是日间自行车搬迁的工具（参见Section 2.3.2). 与传统的重新定位车辆相比，公共交通可以在更长的距离内运输更多的自行车。特别是，一些交通方式（如铁路和轻轨）可以运输行驶时间更稳定的自行车。换言之，公共交通可能是一种可行、可靠且可能更便宜的选择，可以替代重新定位车辆，用于自行车的远程重新定位。未来的工作可以侧重于重新定位操作与运输时间表的同步，以处理长距离和短距离重新定位。
不同时期的最佳库存水平稳与运输时间表和搬迁服务同步
这是上一个研究方向的自然延伸。为了在不产生大量未满足需求的情况下处理高峰时段的大型共享单车（和单车停放点）需求，未来研究的一个潜在规划问题是规划共享单车和单车停放点的库存水平以及不同时期的搬迁服务可以与运输时间表同步。
将动态激励与移动即服务 (MaaS) 的运营相结合
根据第 2.3.3 节的讨论，MaaS 的兴起提供了广泛的集成模式，旨在最大限度地降低总出行成本。这种广泛的选择使第一英里的目的地和最后一英里的起点更加灵活。运营商可以通过降低自行车旅行的实时价格，将基于用户的搬迁与 MaaS 相结合，这些价格从（结束于）一些没有足够自行车停靠点（自行车）的接送点（将用户引导到这些点） . 这种整合可能是未来的一项重要研究。

3.3.4. Technology 技术

自由漂浮自行车的动态奖罚停放区位置规划和用户迁移的动态奖罚设置
除了第 3.1.4 节中提到的自由漂浮自行车的战略停车区位置设计外，运营商还应确定与这些位置的可容忍距离，以便这些自行车不需要重新定位/重新定位。由于在 GPS 的帮助下了解所有自由浮动自行车的实时位置，并且共享单车的需求随时间变化，运营商可以确定奖励区域的动态位置（这可以为共享自行车的用户提供奖励）将这些自行车停在推荐的位置）和罚球区（对非法停车处以罚款）和实时在每个区域施加奖励/惩罚以降低基于动态车辆的重新定位的成本。这个未研究的规划问题可能是一个有趣的未来研究课题。
预约时长规划及漏预约处罚
Kaspi 等人的停车位预订方案，2014 年,Kaspi 等人，2016b（在第 2.3.3 节中提到）可以在移动应用程序的帮助下在基于站点和自由浮动的 BSS 中实现。移动应用程序可以让BSS用户提前预订共享单车（和自行车架），与自行车（和自行车架）关联的智能锁只能由预订它们的用户解锁。诸如每次预订的持续时间和错过每次预订的惩罚等实际问题可以成为未来研究的规划问题。
分区设计、自行车辅助路线和基于车辆的动态重新定位，考虑了自由漂浮自行车容易到达的位置
目前的研究主要集中在基于站点的 BSS 中的重新定位和库存水平管理问题，其中自行车站点具有固定的位置和容量。然而，对于没有有形自行车站的自由浮动 BSS，自行车到达和返回的预测通常在区域级别进行，因此高度依赖于分区方式。此外，如第 3.1.4 节所述与站台单车相比，自由漂浮单车的分布更加分散，单车辅助人员处理自由漂浮单车的时间也更长。因此，重要的是规划自行车助手收集自由漂浮自行车的路线，以尽量减少收集的总时间。同样重要的是确定基于动态车辆的重新定位策略，用于将自由浮动自行车从未指定区域或难以访问的位置运输到容易访问的位置，以确保所有自由浮动自行车始终可以使用。除了分区问题之外，未来的研究还可以针对自行车收集的自行车辅助路径问题和基于车辆的动态重新定位问题进行。
电动自行车的日间维护问题
除了第 3.2.4 节提到的电动自行车重新定位问题外，还有白天维护问题。为保证电动自行车 BSS 的服务水平令人满意，运营商应在白天监测电动自行车的剩余电池电量，并确定最佳策略以确保在令人满意的条件下有足够的电动自行车。可以做很多工作来解决这些维护问题（例如，更换电池、更换自行车以及将电动自行车重新定位到充电站）。

3.4. Multi-level bicycle-sharing service planning problems (ML-BSPPs) 多层次自行车共享服务规划问题

3.4.1. Integrated strategic and tactical problems 综合战略和战术问题

站位与定价相结合的设计
根据2.4 节的讨论，车站选址设计和定价的整合可能是一种可能的扩展，其中定价可以部署现有的定价方案，例如选址定价。此外，对于具有多种自行车类型的系统，一个有前途的未来方向是研究多种自行车类型的站点位置设计和定价问题，因为每种自行车类型都有不同的定价和站点容量要求。由于骑车人的需求受到车站位置和定价方案的共同影响，这些组合设计模型中的行为模型应该能够估计用户的起点和终点站位置选择以及他们对价格变化的反应。
完整的会员支付和激励方案
根据第 2.4 节的讨论，一些运营 BSS（例如 Vélib’ 和 Citibike）已经实施了评分/奖励计划，为手动将共享自行车从自行车过剩站点转移到自行车短缺站点的骑车人提供分数。虽然实时分数设置是一项操作决策，但这些分数可用于支付系统的每周和每月会员费，同时还可以为骑车人提供其他特权。设计评分和奖励方案的方法值得更多研究，因为用户在不同 BSS 中的行为可能存在较大偏差。

3.4.3. Integrated strategic and operational problems 综合战略和运营问题

综合自行车设施选址设计和动态自行车重新定位策略规划
根据第 2.4 节的讨论，未来研究的战略和运营问题的可能组合是确定 BSS 的最小系统设置和运营成本。鉴于 BSS 运营商需要在初始阶段设置自行车设施（例如，自行车站、车库和维修中心），提供自行车，并规划可行的动态重新定位策略，运营商可能希望确定自行车的位置设施，从而进行自行车重新定位的站点聚类，以计算车队规模和重新定位车辆的最佳路线。运营商可能还需要确定最佳的维修站和维修中心数量，这会影响系统维护（坏车收集）和库存水平管理的策略。这些决策可以在组合问题中捕获。
电动自行车充电基础设施、方法和时间表的确定以及动态搬迁策略

这是第3.3.4节中关于电动自行车维护的研究方向的延伸，介绍了充电基础设施的战略决策。所需的基础设施取决于所选的充电方法。常见的充电方法包括慢速充电、快速充电和更换电池。与慢速充电相比，快速充电可以具有较低的充电时间，但设置成本较高，因此不能在所有站点中提供；电池更换需要人力，因此导致比快速/慢速充电更高的人力成本。所有充电方法都要求运营商制定充电计划，并将自行车重新定位到电池充电/交换设施，因为这些设施总是有限的，这反过来又是由于预算有限。电动自行车的充电方法、相应的基础设施、充电时间表和动态重新定位策略的确定应该是电动自行车成功实施的一个重要问题，并在未来进行研究。

3.4.4. Three-level integration三级融合

站点位置、定价和库存水平设置的组合
如2.4 节所述，现有文献中没有研究过三级集成问题。三级融合实际上是在逼近完整的共享单车服务规划过程，而一些规划问题没有考虑。一个未探索的问题是确定 BSS 的自行车站位置设置（战略）、静态价格设置（战术）和库存水平设置（运营），以在令人满意的服务水平下最大化利润。然而，鉴于所有三个层次的规划决策是相互关联和分层的，问题的复杂性变得非常高，因此也需要更复杂的解决方法。

3.5. Bicycle-sharing service planning problems in a multi-modal transport system 多式联运系统中的自行车共享服务规划问题

3.1.3 完整性,3.2.3 完整性,3.3.3 完整性为自行车与涉及多式联运的其他模式（例如，汽车和公共交通）的模式整合提供了未来方向。本节回顾有关模态替代的未来可能方向。

考虑到模态替代，将循环纳入多模态网络设计
根据第 2.5 节的讨论，BSPP 的一种可能扩展是研究将自行车整合到多模式网络设计中的新问题，并考虑自行车与其他模式之间的竞争。事实上，关于多式联运系统中 BSPP 的文献非常有限，而单模式 BSPP 可以扩展到多式联运网络设计问题。BSPP 可以在存在竞争的给定多式联运网络中制定。由此产生的模式替代效应可以通过多种方式反映出来：（1）与其他模式的模式分离（例如，Friedrich & Noekel，2017），（2）在现有道路中引入自行车路线后的车辆流量重新分配（例如，Mesbah 等人，2012 年)，以及 (3) (1) 和 (2) 的综合影响（例如，Li 等人，2015 年）。主要设计目标可以设定为增加自行车在多式联运网络中的模式份额。
在包含自行车和多个相互竞争的轻型车辆的多模式网络上对 BSPP 进行建模
本综述侧重于考虑循环和经典模式的 BSPP。然而，值得注意的是，如第 2.5 节所述，近年来开发了其他形式的微型移动模式（例如，电动滑板车和电动摩托车），而这些形式是独立运行的。假设这些模式针对的是同一组自行车客户，未来的研究应该模拟竞争，并评估和提出多式联运中的运营策略（例如，实施定价、增加站点密度和引入电动自行车）与自行车和这些相互竞争的轻型车辆联网。

4. Conclusions

本综述基于一种新颖的八步自行车共享服务规划流程框架对当前的自行车共享服务规划问题 (BSPP) 进行了分类，其中规划问题可以分为战略、战术和运营决策级别。指出了 BSPP 的主要研究差距，并提出了四组未来的研究方向。首先，现有文献很少考虑自行车共享服务规划中的新兴技术或基础设施，例如电动自行车、自行车高速公路和自由浮动自行车。本文讨论了嵌入这些创新以创建具有多种自行车类型和多种类型基础设施的系统的潜在研究课题。第二，本文广泛讨论了将自行车和其他交通方式纳入多式联运网络的潜在服务规划问题。在这些问题中，共享单车可以成为组合模式的一部分，也可以取代其他交通模式，具体取决于它们与网络中包含的交通模式的相互作用。根据自行车与其他交通方式之间的关系，未来的研究可能与多式联运、多式联运和联运规划有关。第三，本文列出了潜在的多层次 BSPP。期待未来的研究能够对综合规划进行更多的探索，比较综合规划和顺序规划的性能。第四，本文介绍了 BSPP 的新多样性和更现实的 BSPP。总而言之，尽管已经进行了大量的 BSPP 研究，但关于 BSPP 的研究方向仍然很多。预计关于 BSPP 的研究主体将继续增长，因为 BSS 仍将在未来发挥重要作用。