En los últimos años ha habido un creciente interés en los sistemas de intercambio de recursos como una de las posibles formas de apoyar la sostenibilidad. El uso de grupos de recursos, donde las personas pueden dejar un recurso para ser utilizado por otros en un contexto local, depende en gran medida de la distribución de esos recursos en un mapa o gráfico. La optimización de estos sistemas es un problema NP-Difícil dada su naturaleza combinatoria y la carga computacional inherente requerida para simular el uso de un sistema. Además, es difícil determinar la sobrecarga del sistema o los recursos no utilizados sin construir el sistema real y probarlo en condiciones reales. Sin embargo, los algoritmos basados en una solución candidata permiten medir situaciones hipotéticas sin la incomodidad de una implementación física. En particular, este trabajo se centra en obtener el uso pasado de las infraestructuras de red de préstamo de bicicletas para optimizar la distribución de capacidad de las estaciones. Los sistemas de uso compartido de bicicletas son un buen modelo para los sistemas de intercambio de recursos, ya que contienen características comunes, como la capacidad, la distancia y las restricciones temporales, que están presentes en la mayoría de los sistemas de recursos distribuidos geográficamente. Para lograr este objetivo, proponemos un nuevo enfoque basado en algoritmos evolutivos cuya función de evaluación considerará el costo de los lugares de bicicletas no utilizados, así como los kilómetros adicionales que los usuarios tendrían que recorrer en la nueva distribución. Para estimar su valor, consideraremos la proximidad geográfica y la tendencia en las áreas para inferir el comportamiento de los usuarios. Este enfoque, que mejora la satisfacción del usuario considerando el uso pasado de la infraestructura anterior, hasta donde sabemos, no se ha aplicado a este tipo de problema y puede generalizarse a otros problemas de intercambio de recursos con datos de uso.