En el presente documento, se estudia el problema de aparcacoches en línea (OVDP). En este problema, los clientes solicitan un servicio de aparcacoches a través de la plataforma, luego los aparcacoches llegan en bicicletas eléctricas al lugar de recogida designado y conducen el vehículo hasta el destino. La tarea clave es asignar de manera efectiva a los aparcacoches para los pedidos de conducción con el fin de minimizar el costo total. Para cumplir ese propósito, primero proponemos una nueva estrategia de programación en línea que divide el horizonte de planificación en varias rondas con una duración fija de tiempo, y cada ronda consta de tiempo de agrupación y tiempo de programación. Al incluir las características de la programación en línea y el nivel de potencia de las bicicletas eléctricas, este OVDP se vuelve más práctico pero igualmente desafiante. Para resolver el OVDP, lo formulamos en un modelo de partición de conjuntos y diseñamos un algoritmo de ramificación y precio (B&P). Para mejorar la eficiencia computacional, se incorpora un algoritmo de etiquetado para abordar el subproblema de fijación de precios, que se acelera mediante un método de fijación de precios heurístico. Como parte esencial del diseño del algoritmo, se implementa una técnica de columna artificial y una heurística constructiva basada en greedy para obtener la solución inicial. Basándonos en el análisis numérico de varias instancias escaladas, se verifica que el algoritmo propuesto B&P no solo es efectivo en la búsqueda óptima, sino que también muestra un alto nivel de eficiencia en comparación con los solucionadores comerciales listos para usar. Además, también exploramos el impacto del tiempo de agrupación y programación en el OVDP y descubrimos una tendencia en forma de cuenco del valor objetivo con respecto a las dos longitudes de tiempo.