吳建軍,劉藝璽,昌錫銘,孫會(huì)君

(北京交通大學(xué) 系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,北京 100044)

一、引言

近年來(lái),共享汽車(chē)(這里主要指的是分時(shí)租賃汽車(chē))作為新興的城市居民出行方式之一,受到國(guó)內(nèi)外研究者的關(guān)注。而隨著電動(dòng)汽車(chē)的推廣與應(yīng)用,共享汽車(chē)行業(yè)中也出現(xiàn)了以一定比例的燃油汽車(chē)與電動(dòng)汽車(chē)構(gòu)成混合車(chē)隊(duì)的運(yùn)營(yíng)選擇,諸如國(guó)外的Car2go、DriveNow[1],國(guó)內(nèi)的TuGo途歌和GoFun。電動(dòng)汽車(chē)對(duì)環(huán)境更友好,而燃油汽車(chē)可以彌補(bǔ)電動(dòng)汽車(chē)在里程約束和充電過(guò)程方面的缺陷,因此混合車(chē)隊(duì)條件下的決策問(wèn)題非常普遍。

在混合車(chē)隊(duì)的共享汽車(chē)運(yùn)營(yíng)中,需要考慮混合車(chē)隊(duì)不同車(chē)輛類(lèi)型的特性、電動(dòng)汽車(chē)和燃油汽車(chē)之間的車(chē)輛固定成本差異、服務(wù)及調(diào)度過(guò)程中燃料成本等變動(dòng)成本差異等因素,以決策不同類(lèi)型車(chē)輛的購(gòu)置、分配和調(diào)度的數(shù)量。這使得混合車(chē)隊(duì)問(wèn)題在規(guī)劃層面和運(yùn)營(yíng)調(diào)度層面都與單一類(lèi)型車(chē)隊(duì)有所不同。

近年來(lái)針對(duì)共享汽車(chē)方面的優(yōu)化研究主要集中于純電動(dòng)汽車(chē)的車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題[2-3]、車(chē)隊(duì)規(guī)模以及車(chē)輛安排等問(wèn)題[4-5],而對(duì)于混合了燃油汽車(chē)和電動(dòng)汽車(chē)的混合車(chē)隊(duì)研究很少,且以規(guī)劃層面的車(chē)隊(duì)規(guī)模決策為主[6-7]。Jacquillat等[6]考慮了雙向運(yùn)營(yíng)(即只能在取車(chē)站點(diǎn)還車(chē))模式下引入電動(dòng)汽車(chē)后混合車(chē)隊(duì)的燃油成本,建立了車(chē)輛規(guī)模與混合比例的優(yōu)化模型;Lemme等[7]對(duì)混合燃油汽車(chē)和電動(dòng)汽車(chē)的車(chē)隊(duì)在經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)等方面的宏觀影響進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得到一個(gè)小規(guī)模單向共享汽車(chē)系統(tǒng)的車(chē)隊(duì)構(gòu)成方案。

已有研究均只考慮車(chē)隊(duì)規(guī)模,并未對(duì)車(chē)輛調(diào)度方案進(jìn)行決策,無(wú)法解決共享汽車(chē)混合車(chē)隊(duì)因服務(wù)顧客需求產(chǎn)生的車(chē)輛不平衡現(xiàn)象,更忽略了共享汽車(chē)站點(diǎn)停車(chē)位的充電樁配備數(shù)量限制對(duì)調(diào)度和車(chē)輛分配的影響。[3-14]特別是對(duì)于混合車(chē)隊(duì)來(lái)說(shuō),不僅存在需求數(shù)量不平衡,也存在充電設(shè)施與電動(dòng)汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)不平衡。因此,本文考慮到實(shí)際站點(diǎn)充電設(shè)施配置現(xiàn)狀,協(xié)調(diào)兩種目的的調(diào)度:一是為了平衡各站點(diǎn)的車(chē)輛數(shù)而進(jìn)行的調(diào)度,二是將電動(dòng)汽車(chē)調(diào)度至可充電站點(diǎn)。同時(shí),也要考慮車(chē)輛充電便利性條件限制,向各站點(diǎn)分配不同類(lèi)型的車(chē)輛時(shí),盡量將電動(dòng)汽車(chē)分配到具備充電樁的站點(diǎn)。

基于此,本文針對(duì)單向共享汽車(chē)混合車(chē)隊(duì)問(wèn)題,考慮各站點(diǎn)的不同充電能力約束,以?xún)?yōu)化運(yùn)營(yíng)商的利潤(rùn)和服務(wù)水平為目標(biāo),兼顧顧客需求的隨機(jī)性,提出了混合車(chē)隊(duì)的單向共享汽車(chē)分配與調(diào)度的兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型,以確定最優(yōu)的燃油汽車(chē)與電動(dòng)汽車(chē)混合比例、站點(diǎn)車(chē)輛安排以及相應(yīng)的調(diào)度方案;同時(shí)在調(diào)度中兼顧車(chē)輛再平衡和電動(dòng)汽車(chē)便于充電的問(wèn)題。

二、問(wèn)題描述

本文所要解決的問(wèn)題為:對(duì)于只有一個(gè)共享汽車(chē)運(yùn)營(yíng)商的區(qū)域,采用單向共享汽車(chē)運(yùn)營(yíng)模式(單向模式下共享汽車(chē)用戶(hù)可以在與取車(chē)站點(diǎn)不同的站點(diǎn)歸還車(chē)輛),考慮燃油汽車(chē)與電動(dòng)汽車(chē)混合車(chē)隊(duì)配置下的車(chē)隊(duì)規(guī)模和運(yùn)營(yíng)調(diào)度綜合優(yōu)化問(wèn)題。運(yùn)營(yíng)商已租用若干停車(chē)站點(diǎn),其中各站點(diǎn)可充電停車(chē)位數(shù)量不一。由于電動(dòng)汽車(chē)存在電量里程的限制[13],站點(diǎn)的充電能力會(huì)影響該站點(diǎn)分配的電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量以及車(chē)輛的調(diào)度決策。

考慮到需求的隨機(jī)性,本文采用隨機(jī)規(guī)劃方法中的兩階段帶補(bǔ)償隨機(jī)規(guī)劃,來(lái)處理所觀察到隨機(jī)變量實(shí)現(xiàn)之前便作決策的問(wèn)題。該模型一般是先制定一個(gè)初始決策,使得目標(biāo)函數(shù)極小化,待隨機(jī)變量實(shí)現(xiàn)后,仍有機(jī)會(huì)采取應(yīng)急策略,這就會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)額外費(fèi)用,通常稱(chēng)之為補(bǔ)償函數(shù)。這與本文所研究的問(wèn)題相符合,兩個(gè)決策分屬兩個(gè)階段,問(wèn)題中顧客需求為決策者所要面對(duì)的隨機(jī)事件。[14]隨機(jī)需求數(shù)據(jù)可以從預(yù)測(cè)中得來(lái),也可以從實(shí)際歷史數(shù)據(jù)中抽樣一定比例,一般假設(shè)需求的概率分布已知。[15-16]第一階段(即運(yùn)營(yíng)期開(kāi)始前),需要決策混合車(chē)隊(duì)中電動(dòng)汽車(chē)的比例和兩種不同類(lèi)型汽車(chē)在各站點(diǎn)的分配數(shù)量;第二階段(即共享汽車(chē)用戶(hù)出行需求發(fā)生后),由于需求不確定性的存在,要對(duì)第一階段的決策采取一定的補(bǔ)償策略(即對(duì)兩種車(chē)輛進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)度)。[17]兩階段隨機(jī)規(guī)劃靜態(tài)調(diào)度模型的目標(biāo),是最小化兩個(gè)階段總成本。

(一)假設(shè)

本文所研究的問(wèn)題基于以下幾點(diǎn)假設(shè)。

(1)單位車(chē)輛的收益與行駛的里程相關(guān)。所有車(chē)輛收取的單位里程租金相同,單位成本則因車(chē)輛類(lèi)型而存在差異,燃油汽車(chē)與燃油費(fèi)用相關(guān),電動(dòng)汽車(chē)與電量費(fèi)用相關(guān)。根據(jù)實(shí)際情況,單位里程內(nèi)燃油汽車(chē)燃油成本高于電動(dòng)汽車(chē)所耗電量對(duì)應(yīng)成本。

(2)電動(dòng)汽車(chē)在夜間充電,燃油汽車(chē)加油時(shí)間很短,本文忽略不計(jì)。

(4)車(chē)輛的調(diào)度發(fā)生在運(yùn)營(yíng)期末,即只進(jìn)行靜態(tài)調(diào)度,因此并不考慮過(guò)程中充電時(shí)間問(wèn)題。調(diào)度成本中不考慮人工費(fèi)用,只與相應(yīng)的燃油或電力成本有關(guān)。

(5)所有調(diào)度行程均不考慮路網(wǎng)狀況。每個(gè)OD對(duì)之間調(diào)度的行駛里程為固定值,調(diào)度成本只考慮燃料(燃油或電力)成本。

(6)需求本身不考慮出發(fā)時(shí)間和到達(dá)時(shí)間等屬性,所給定的只是運(yùn)營(yíng)開(kāi)始和結(jié)束時(shí)的OD分布和相應(yīng)的總行程距離(該行程距離大于兩站點(diǎn)之間的距離)。假設(shè)需求具有某種分布,且概率已知。

(7)站點(diǎn)充電能力即配備充電樁數(shù)量。各站點(diǎn)的停車(chē)位數(shù)量與充電樁數(shù)量均具有異質(zhì)性,有一定比例的站點(diǎn)不具備充電能力。

(8)由于需求具有隨機(jī)性,存在某些需求不被服務(wù)的情況。將服務(wù)顧客需求的數(shù)量作為服務(wù)水平的衡量指標(biāo),對(duì)未能滿(mǎn)足的需求進(jìn)行懲罰。

(二)符號(hào)

本文擬構(gòu)建以?xún)?yōu)化利潤(rùn)和服務(wù)水平為目標(biāo)的混合車(chē)隊(duì)單向共享汽車(chē)分配調(diào)度兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型,模型主要參量及其符號(hào)如表1所示。

表1 模型主要參量

站點(diǎn)充電能力相關(guān)參數(shù)存在如下關(guān)系,當(dāng)站點(diǎn)不具備充電能力時(shí),其可充電停車(chē)位為0。

(1)

模型中的變量分為第一階段變量和第二階段變量。第一階段變量是第二階段模型中的參數(shù),第一階段變量與隨機(jī)情景無(wú)關(guān),第二階段變量為各隨機(jī)情景k下的變量。其具體含義如表2所示。

表2 模型主要變量

(三)模型建立

運(yùn)營(yíng)商作決策時(shí)會(huì)考慮其收益[18],即共享汽車(chē)收取用戶(hù)的租金與前期投資和運(yùn)營(yíng)所需成本之間的差值。考慮到企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,服務(wù)水平也是一個(gè)重要的考量指標(biāo)。本文決策目標(biāo)為運(yùn)營(yíng)商總成本最小化,總成本分為第一階段的前期投資成本和第二階段的期望運(yùn)營(yíng)成本。前期投資成本即車(chē)輛購(gòu)置成本;運(yùn)營(yíng)成本為服務(wù)顧客需求的成本減去收入,加上靜態(tài)調(diào)度成本及未能服務(wù)的需求的懲罰成本。其中,收入為顧客支付的租金,按里程計(jì)費(fèi)。

第一階段決策變量是隨機(jī)事件發(fā)生前所要決策的內(nèi)容,即在顧客需求發(fā)生前,各個(gè)站點(diǎn)所要配置的電動(dòng)汽車(chē)和燃油汽車(chē)的數(shù)量;第二階段是在隨機(jī)事件發(fā)生后的補(bǔ)償,決策變量為各站點(diǎn)之間服務(wù)顧客需求和調(diào)度的車(chē)輛數(shù)量。

此外,還應(yīng)考慮單向共享汽車(chē)站點(diǎn)的規(guī)模及其配備充電設(shè)施的數(shù)量限制,同時(shí)也要考慮運(yùn)營(yíng)商的預(yù)算限制。

運(yùn)營(yíng)期間收益由服務(wù)里程乘以單位里程定價(jià)再扣除所用車(chē)輛成本計(jì)算得到。式(2)表示車(chē)輛從站點(diǎn)i出發(fā),最后到達(dá)站點(diǎn)j期間行程的運(yùn)營(yíng)商凈收益。

(2)

據(jù)此,將所研究的問(wèn)題建立模型如下。

第一階段模型為

(3)

式(3)為目標(biāo)函數(shù),其中,第一項(xiàng)為各站點(diǎn)配置的燃油汽車(chē)和電動(dòng)汽車(chē)的日均固定成本之和,第二項(xiàng)為保證電動(dòng)汽車(chē)盡可能充分利用充電樁的虛擬成本,是兩階段模型中第二階段各場(chǎng)景下的期望總成本。約束條件式(4)表示任意站點(diǎn)i的電動(dòng)汽車(chē)和燃油汽車(chē)總車(chē)輛數(shù)不超過(guò)站點(diǎn)容量。約束條件式(5)表示所有站點(diǎn)總車(chē)輛數(shù)不超過(guò)系統(tǒng)總可用車(chē)輛數(shù),即車(chē)輛預(yù)算規(guī)模。約束條件式(6)為停車(chē)位數(shù)量限制,表示各站點(diǎn)的電動(dòng)車(chē)輛數(shù)量不超過(guò)其所配置的可充電停車(chē)位數(shù)量。

需求情景由k∈K表示,第二階段目標(biāo)函數(shù)為所有情景下的運(yùn)營(yíng)階段的總期望成本最小化。第一階段模型的解作為第二階段模型的輸入,第二階段模型的最優(yōu)解反過(guò)來(lái)影響第一階段的解,得到考慮隨機(jī)需求及其影響下的兩階段決策。

因此,第二階段模型為

(7)

為簡(jiǎn)化目標(biāo)函數(shù)表達(dá),將兩種車(chē)輛類(lèi)型定義為m∈M,m=1代表電動(dòng)汽車(chē),m=2代表燃油汽車(chē)。式(7)為第二階段目標(biāo)函數(shù),是各情景k下的運(yùn)營(yíng)成本乘以對(duì)應(yīng)各需求情景k的概率pk得到的第二階段期望總成本。各情景下的運(yùn)營(yíng)成本由三部分組成,第一項(xiàng)為調(diào)度成本,第二項(xiàng)為租金收入,第三項(xiàng)為未滿(mǎn)足需求的懲罰項(xiàng)。約束條件式(8)為站點(diǎn)車(chē)輛數(shù)守恒約束,表示對(duì)于站點(diǎn)i,用戶(hù)取還車(chē)和運(yùn)營(yíng)商車(chē)輛調(diào)度后的車(chē)輛數(shù)與初始安排車(chē)輛數(shù)相當(dāng)。約束條件式(9)為車(chē)輛服務(wù)需求約束,表示各需求的OD對(duì)之間實(shí)際服務(wù)量不超過(guò)對(duì)應(yīng)需求。約束條件式(10)表示可用車(chē)輛約束,即安排電動(dòng)汽車(chē)或燃油汽車(chē)服務(wù)某需求,或者調(diào)度某站點(diǎn)的車(chē)輛,需要符合該站點(diǎn)的可用車(chē)輛的數(shù)量限制。

(四)模型求解

在數(shù)值試驗(yàn)中,所使用的個(gè)人電腦的配置為Intel Core Duo 3.4 GHz CPU,使用python3.6語(yǔ)言調(diào)用CPLEX 12.9進(jìn)行求解。

三、算例分析

(一)參數(shù)設(shè)置

按行駛里程數(shù)收取共享汽車(chē)租金,設(shè)置pt=1.2元/公里;調(diào)度費(fèi)用為對(duì)應(yīng)調(diào)度行駛里程消耗的電費(fèi)和燃油費(fèi)用,分別設(shè)為c1=0.1元/公里、c2=0.4元/公里。令每一對(duì)OD之間服務(wù)顧客需求的總里程ls與站點(diǎn)之間距離l的比值為日均里程比n,調(diào)整n的值以考察隨著車(chē)輛平均日服務(wù)總里程的提高(隨著共享車(chē)輛行業(yè)的發(fā)展成熟,車(chē)輛日均服務(wù)訂單量增加,這是可以預(yù)見(jiàn)的前景),運(yùn)營(yíng)商的利潤(rùn)和服務(wù)水平的相應(yīng)變化。若只變動(dòng)其他參數(shù),n設(shè)為4。

(二)結(jié)果分析

1.單位車(chē)輛單日服務(wù)里程影響分析

如圖1所示,隨著單位車(chē)輛單日服務(wù)總里程的增加(日均里程比n增大),共享汽車(chē)運(yùn)營(yíng)服務(wù)的收益也水漲船高,這是符合實(shí)際情況的。

圖1 日均里程比對(duì)利潤(rùn)的影響

隨著單位車(chē)輛單日服務(wù)里程的增加,共享汽車(chē)運(yùn)營(yíng)商呈現(xiàn)盈利趨勢(shì)。在單日服務(wù)里程達(dá)到某一水平后,在圖1中的拐點(diǎn)處出現(xiàn)短暫的下降,未滿(mǎn)足需求數(shù)量也明顯下降,表征服務(wù)水平的提升。這體現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)商的長(zhǎng)期利益(服務(wù)水平)和短期利益(利潤(rùn))之間的平衡。在前期需求滿(mǎn)足比例增長(zhǎng)相對(duì)緩慢的情況下,決策增長(zhǎng)的車(chē)輛規(guī)模相對(duì)降低了調(diào)度的必要性,調(diào)度成本隨之下降,調(diào)度起到的作用有限;而在轉(zhuǎn)折點(diǎn)之后,車(chē)輛規(guī)模進(jìn)一步增長(zhǎng),在此基礎(chǔ)上增加一定的調(diào)度能夠使服務(wù)水平和利潤(rùn)均得到較大提升,調(diào)度的效益較為可觀。當(dāng)需求服務(wù)接近飽和時(shí),每提高一點(diǎn)服務(wù)水平所需的調(diào)度成本更高,調(diào)度性?xún)r(jià)比較低。

2.服務(wù)水平懲罰系數(shù)敏感性分析

模型中,為了考慮服務(wù)水平約束,在成本中加入了懲罰項(xiàng),以避免片面追求實(shí)際利潤(rùn)最大化而犧牲服務(wù)水平的情況。懲罰系數(shù)代表著運(yùn)營(yíng)商對(duì)服務(wù)水平的重視程度,因此,可變動(dòng)這一系數(shù),以觀察其對(duì)利潤(rùn)和服務(wù)水平的影響。

圖2分析了不同服務(wù)水平懲罰系數(shù)下利潤(rùn)的變化。在車(chē)輛日均里程比較低時(shí),運(yùn)營(yíng)商基本處于虧損狀態(tài);而在提高車(chē)輛日均里程比的過(guò)程中,追求較高的服務(wù)水平仍然會(huì)導(dǎo)致虧損,直到日均里程比提高至4以上,才能夠在滿(mǎn)足服務(wù)水平的前提下保證盈利。

圖2 服務(wù)水平懲罰系數(shù)與日均里程比對(duì)利潤(rùn)的影響

由圖2和圖3可知,服務(wù)水平的懲罰系數(shù)越大,運(yùn)營(yíng)策略越側(cè)重滿(mǎn)足顧客需求,服務(wù)水平會(huì)相應(yīng)提高,利潤(rùn)則會(huì)降低。同時(shí),服務(wù)水平在各階段上升速度有所差異,服務(wù)水平提升越來(lái)越慢,這也符合現(xiàn)實(shí)情況。此處,能夠達(dá)到100%的服務(wù)水平,是由于放寬了停車(chē)位的約束。在有嚴(yán)格的停車(chē)位約束的情況下,會(huì)存在某一時(shí)刻某一站點(diǎn)需求量超過(guò)其停車(chē)位數(shù)量,因而即使車(chē)輛停滿(mǎn)也無(wú)法滿(mǎn)足所有需求的情況。

圖3 服務(wù)水平懲罰系數(shù)與日均里程比對(duì)服務(wù)水平的影響

3.服務(wù)水平成本估量分析

為了衡量服務(wù)水平提升所帶來(lái)的成本增加或者利潤(rùn)下降,在第二階段模型中加入一個(gè)最低服務(wù)水平約束式(12)。

用Qmin表示最低服務(wù)需求比例,規(guī)定所服務(wù)的總需求不低于該比例,并將未服務(wù)需求的懲罰系數(shù)設(shè)為0,求得對(duì)應(yīng)的利潤(rùn)最大化的最優(yōu)解,以觀察各個(gè)服務(wù)水平約束下對(duì)最大利潤(rùn)的影響,其余參數(shù)不變。

(12)

圖4描述了服務(wù)水平和利潤(rùn)隨著最低服務(wù)需求比例變化的趨勢(shì)。從圖4可以看出,隨著最低服務(wù)需求比例Qmin的提高,在0.6之后利潤(rùn)下降的幅度比較明顯,而以最低服務(wù)需求比例0.7為界,利潤(rùn)呈現(xiàn)快速下降趨勢(shì),此時(shí)對(duì)應(yīng)的服務(wù)水平約為70%,這說(shuō)明以70%為目標(biāo),利潤(rùn)方面的代價(jià)相對(duì)較小。

圖4 服務(wù)需求比例對(duì)服務(wù)水平與利潤(rùn)的影響

圖5 服務(wù)需求比例對(duì)服務(wù)水平與利潤(rùn)的綜合影響

4．車(chē)隊(duì)投資規(guī)模敏感性分析

圖6代表實(shí)際車(chē)輛數(shù)和未服務(wù)需求比例受車(chē)隊(duì)規(guī)模影響的變化趨勢(shì)。車(chē)隊(duì)規(guī)模定義為共享汽車(chē)系統(tǒng)可用車(chē)輛數(shù),本算例中數(shù)值在100到350之間變動(dòng);車(chē)隊(duì)利用率定義為實(shí)際計(jì)算得出的最優(yōu)投放量與車(chē)隊(duì)規(guī)模之比。在車(chē)隊(duì)規(guī)模較小時(shí),車(chē)輛能夠得到充分利用,且此時(shí)采用電動(dòng)汽車(chē)居多。隨著車(chē)隊(duì)規(guī)模的增加,未滿(mǎn)足的需求比例逐漸降低,在車(chē)隊(duì)規(guī)模達(dá)到250后進(jìn)入平臺(tái)期,實(shí)際投放量也不再隨投資預(yù)算增加而增加。其中一部分原因是停車(chē)位數(shù)量的限制,去除該因素影響后,車(chē)隊(duì)實(shí)際投放量比有限制時(shí)有所增加,這是停車(chē)場(chǎng)規(guī)模對(duì)運(yùn)營(yíng)規(guī)模的約束影響的體現(xiàn)。但實(shí)際投放量仍然進(jìn)入平臺(tái)期,可見(jiàn)車(chē)輛投資規(guī)模并不是越大越好,在達(dá)到300之后服務(wù)水平的提高十分緩慢,說(shuō)明在車(chē)輛規(guī)模較大時(shí),其對(duì)服務(wù)水平影響較小,進(jìn)而需要從其他角度來(lái)提升服務(wù)水平。

圖6 車(chē)隊(duì)投資規(guī)模敏感性分析

四、結(jié)語(yǔ)

本文提出了一個(gè)兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型,考慮隨機(jī)需求下單向共享汽車(chē)系統(tǒng)混合燃油汽車(chē)與電動(dòng)汽車(chē)的車(chē)隊(duì)規(guī)模和調(diào)度綜合優(yōu)化問(wèn)題。在數(shù)值實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了模型有效性,并探究了一些重要參數(shù)對(duì)目標(biāo)利潤(rùn)和服務(wù)水平的影響,得到以下結(jié)論:隨著單車(chē)單日服務(wù)里程的增加,共享汽車(chē)車(chē)隊(duì)中采用電動(dòng)汽車(chē)的利潤(rùn)空間提升;在車(chē)隊(duì)規(guī)模較小時(shí),較大比例的電動(dòng)汽車(chē)?yán)麧?rùn)更高;服務(wù)水平到達(dá)一定值后,若要繼續(xù)提升,則需要付出更高的相對(duì)成本。

對(duì)于單向共享汽車(chē)混合車(chē)隊(duì)問(wèn)題的研究,未來(lái)可以從針對(duì)時(shí)變需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度、在分時(shí)段的調(diào)度和車(chē)輛使用中考慮電動(dòng)汽車(chē)的充電過(guò)程等方面展開(kāi),此外,混合動(dòng)力車(chē)的加入也是未來(lái)的研究方向。