近些年,移动互联网浪潮中涌现出了一种新的经济模式:共享经济。共享经济旨在为城镇中的居民提供一些共享的资源,为人们带来一些便利,而新型共享单车系统就是共享经济的一种具体模式。在二十一世纪日渐拥堵的城市中,新型共享单车系统在城市中迅速崛起,极大的方便了城市居民的短距离出行,在一定程度上缓解了道路拥堵,因此深受城市居民欢迎。尽管共享单车给人们出行带来了便利,但是如何合理且高效的管理一个城市中海量的共享单车仍然是一个很有挑战性的难题,因为用户的行为会不可避免的导致共享单车系统在不同区域出现供需不平衡的的现象。和基于站点式的传统共享单车系统不同,新型共享单车系统更加符合“共享”的定义。在新型共享单车系统中,共享单车可以停放在城市的任意角落,其停放位置取决于上一个使用共享单车的用户。因此,尽管新型共享单车系统对用户更加友好,但却极大的增大了分配和管理的难度。本文深入研究了新型共享单车系统不平衡问题,并针对此问题提出了一个两步解决方案。首先通过预测接下来一段时间内不同区域的共享单车流量,分析出用户的需求量,然后使用共享单车服务提供商的搬运车从需求量小的区域搬运多余的共享单车到需求量大的区域。两步解决方案可以分别建模为流量预测问题与路径规划问题。对于第一步的流量预测问题,本文提出了一个时空共享单车流量预测模型(Spatial-Temporal Bike Flow Prediction Model,ST-BFP)用来预测各个区域共享单车的流量,ST-BFP能够在传统时间序列预测基础上捕获区域之间的空间关联,同时加入了一些能够影响用户使用共享单车概率的额外因素来模拟用户行为。在第二步的路径规划问题中,为了使共享单车系统尽快恢复到平衡状态,本文提出了一个多辆搬运车改进局部搜索算法(Multiple-Carriers Improved Local Search Algorithm,MC-ILSA),能够为搬运车规划一条尽可能短的路径。最后,本文使用真实数据进行了实验并验证了两步解决方案,其中ST-BFP相较于一些现有的流量预测方法预测精度更高,而MC-ILSA也能显著减小搬运车完成搬运任务的时间花费。