Modelo óptimo para la ubicación de estaciones de carsharing basado en restricciones multifactoriales
Autores: Sai, Qiuyue; Bi, Jun; Chai, Jinxian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelo óptimo para la ubicación de estaciones de carsharing basado en restricciones multifactoriales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Economía colaborativa
Uso compartido de coches
Modelo de desarrollo futuro
Asignación de recursos
Estación de uso compartido de coches
Factores influyentes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
El desarrollo de la economía colaborativa ha convertido al carsharing en el principal modelo de desarrollo futuro del alquiler de coches. La inversión en redes de carsharing es enorme, pero la asignación de recursos es limitada. Por lo tanto, la ubicación razonable de las estaciones de carsharing es importante para el desarrollo de las empresas de carsharing. Con base en el estado actual del desarrollo del carsharing, esta investigación considera múltiples factores influyentes del carsharing para satisfacer la demanda máxima de los usuarios. Al mismo tiempo, se considera la restricción del costo limitado de la empresa para establecer un modelo de programación entera no lineal para la ubicación de estaciones de carsharing. Se diseña un algoritmo genético para resolver el problema mediante el análisis del modelo de ubicación de la red de carsharing. Finalmente, los resultados de un estudio de caso en Lanzhou, China, muestran la efectividad del establecimiento y solución del modelo de ubicación de estaciones.
Descripción
El desarrollo de la economía colaborativa ha convertido al carsharing en el principal modelo de desarrollo futuro del alquiler de coches. La inversión en redes de carsharing es enorme, pero la asignación de recursos es limitada. Por lo tanto, la ubicación razonable de las estaciones de carsharing es importante para el desarrollo de las empresas de carsharing. Con base en el estado actual del desarrollo del carsharing, esta investigación considera múltiples factores influyentes del carsharing para satisfacer la demanda máxima de los usuarios. Al mismo tiempo, se considera la restricción del costo limitado de la empresa para establecer un modelo de programación entera no lineal para la ubicación de estaciones de carsharing. Se diseña un algoritmo genético para resolver el problema mediante el análisis del modelo de ubicación de la red de carsharing. Finalmente, los resultados de un estudio de caso en Lanzhou, China, muestran la efectividad del establecimiento y solución del modelo de ubicación de estaciones.