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Modelo de Optimización para el Volumen de Suministro de Bicicletas Compartidas: Estudio de Caso en Nanjing, China

Autores: Yu, Jiajie; Ji, Yanjie; Yi, Chenyu; Kuai, Chenchen; Samal, Dmitry Ivanovich

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Modelo de Optimización para el Volumen de Suministro de Bicicletas Compartidas: Estudio de Caso en Nanjing, China


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Resolver
Modelo de optimización de bicicletas compartidas
Volumen de suministro
Configuración de infraestructura
Zona de análisis de tráfico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para resolver los problemas de sobreabastecimiento y reubicación del sistema de bicicletas compartidas, este documento propone un modelo de optimización para obtener un esquema razonable de volumen de suministro para el sistema de bicicletas compartidas y la planificación de la infraestructura. El modelo de optimización está limitado por la demanda de bicicletas compartidas, la capacidad de carga del tráfico urbano (capacidades de la red vial y de las instalaciones de estacionamiento) y la conservación del flujo de bicicletas compartidas en cada zona de análisis de tráfico. El modelo se formuló a través de programación entera mixta con el objetivo de minimizar los costos totales para los usuarios y las empresas de bicicletas compartidas (incluyendo el costo de viaje de los usuarios, los costos de producción y mantenimiento de las bicicletas compartidas, y los costos de reubicación). Se utilizó CPLEX para obtener la solución óptima del modelo. Luego, el modelo de optimización se aplicó a 183 zonas de análisis de tráfico en Nanjing, China. Los resultados mostraron que no solo se satisfacían las demandas de los usuarios, sino que las proporciones de carga de la red vial y de las instalaciones de estacionamiento con respecto a las bicicletas compartidas en cada zona de tráfico se redujeron a menos de 1.0 después de la optimización, lo que estableció la racionalidad y efectividad de los resultados de optimización.

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