1）研究目的

共享经济作为一个新型的商业模式，凭借其自身的方便、快捷、经济等特点，得到了广大民众的青睐，共享单车的出现也是共享经济的产物之一。在ofo、摩拜等共享单车进入人们的生活中之后，在“互联网 ”的强大背景之下，它解决了用户出行最后一公里的出行问题，很好地方便了群众的出行生活。但随之而来的问题也接踵而出，沈阳工业大学的张栀等人指出：维修人员维修不及时、用户将单车上私锁、随意停放导致交通堵塞、用户恶意破坏等现象，都随着共享单车的普及变得越来越严重。

随着共享单车进军国外市场，我们发现国内国外均存在着相同的问题，即单车得不到及时的维修以及报废的单车回收利用率低。李丹婧指出，共享单车虽然改变了人们的出行方式，但是其中不为人知的隐患也变得非常强大，据中国自行车协会官网报道，2016年，仅20家品牌投放了约200万辆共享单车，而2017年预计投放总量极可能接近2000万辆。这些自行车报废之后，会产生近30万吨废金属，相当于5艘航空母舰结构钢的重量。因此，如何将损坏或报废的单车送到指定位置进行维修和再生回收，是本次研究的重点。

2）研究意义

本次的研究，主要是结合国内外研究现状，安排运维人员对故障车辆及时处理，以及对问题车辆和报废车辆的回收再生，充分发展绿色经济，也是社会发展的要求。如何使车辆回收路径最小化以及成本最低化是本次研究的主要内容。

3) 国内外研究现状分析

“互联网 ”的时代已经到来，许多企业为了跟紧时代的脚步，利用自己的优势，去发展共享经济，其中，最著名的就是共享单车的出现。这一被称为中国“新四大发明”之一的产物，很好地解决了“人们出行最后一公里”的问题，企业家也趁着大好的发展前景，将共享单车推送至全球。但是，不管是国内还是国外，都出现了共享单车的损坏及报废等问题。共享单车回收难，成为许多企业有待解决的难题。期刊《再生资源与循环经济》2017年06期中有提到，全车最有回收价值的车架（钢铁或铝合金制品），被回收行业业内人士吐槽价格比纸还低而不愿回收。在此现状下，为降低成本，我们可以从回收路线上着手，制定出最短的路线使成本最小化。

关于回收物流，许多学者都有自己的见解。西南交通大学的杨晓就废旧汽车的回收物流建立了相应的模型，其主要目的是保证整个系统的成本最小化。郭明德、林文等学者用平衡计分卡与层次法对废旧汽车回收物流绩效进行了评价研究，以提高我国的能源利用率。学者王迅在包钢废旧钢铁回收物流系统中，运用AHP，对物流系统进行模糊综合评价，并为企业提出了相应的改进系统的对策。在低碳经济快速发展的社会中，三亚学院的汪苗苗就快递包装的逆向物流的回收进行了思考，从社会责任出发，希望生活在各个层次群众都能发起低碳理念。同样，华南理工大学广州学院的黄金康等人就高校快递包装盒建立自助回收箱的回收系统，旨在解决校园快递包装浪费问题。对于保质期短的生鲜食品，Jianquan Guo提出了两阶段正向/逆向物流的网络规划模型和路径规划模型,并以上海市生鲜食品电子商务企业为例，采用遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)验证了模型的有效性。Saurabh Agrawal、Rajesh K. Singh、Qasim Murtaza提出 AHP-fuzzy TOPSIS方法，为逆向物流中的最优配置决策提供一个框架，提出了基于标准经济效益、环境效益、企业社会责任、利益相关者需求和逆向物流资源的最优配置方案选择方法，为资源的再制造提供了决策依据。

同样，为了资源的再回收，发展绿色经济，对于损坏的共享单车，我们需要为装卸卡车确定最佳的形式路径。这个问题，我们可以看成是车辆的多行程问题，也可以选择一条路径上的多车辆问题。根据被损坏单车的多少以及卡车型号和装载量的不同，我们可以选择不同的方案。在多行程车辆路径问题中，宋强通过对“变邻域搜索算法”进行研究，探究出行程中的最短路径。他最后采用三个标准函数进行数值计算，与PSO和GA算法进行比较证明，提出的VNS算法虽然运行花费时间较长，但是达到全局收敛性的比率和全局收敛性都远超其他两种算法。在对包装物回收物流中的车辆路径问题优化中，张异提出了混合蜂群遗传算法（HBGA），对传统的遗传算法进行一定的修改，目的是为了得到最优路径。

其次，为实现可持续发展，企业最看重的无非是成本最低。在本次对路径优化的过程中，除了要求路径最短，成本最低也是本次需要解决的问题。对于报废的车辆，不是将他们彻底放弃，而是通过部分零件的再回收再利用，使制造成本、运输成本、仓储成本以及修理成本等费用达到最低，实现循环经济的成本最优。周志方、蔡严斐通过设计循环经济中的价值流分析，建立企业逆向物流成本核算与优化模型，为企业的逆向物流的回收成本提供决策意见。Markus Klausner在产品逆向物流策略的研究中，用德国电动工具回收为例，建立再制造与再循环相结合的逆向物流成本模型，从收益率与逆向物流成本、产量与逆向物流成本、产品回收利润与收益率的关系三个方面着手，对物流成本进行了分析，保证了收益的最大化。潘永明等人将逆向物流成本分为回收物流和废弃物流两个方面，对成本的构成进行了分析，并建立成本收益优化模型，给出合理的建议。