Resumen

Tras el sistema de bicicletas compartidas, las e-bikes compartidas son cada vez más populares debido a sus ventajas en cuanto a velocidad, distancia de viaje, etc. Sin embargo, se ha investigado poco el impacto de la introducción de las e-bikes compartidas en los sistemas de bike-sharing existentes. El objetivo de este trabajo es estudiar el efecto de las e-bikes compartidas en el sistema tradicional de bike-sharing y determinar la estrategia óptima de despliegue de la flota en un sistema de transporte bimodal. Se formula un modelo estocástico de optimización multiperiodo para captar la incertidumbre de la demanda de los viajeros. Se aplica el algoritmo branch-and-bound para resolver el problema. Se aplica un ejemplo numérico de 15 estaciones para examinar la validez del modelo y la eficacia del algoritmo de solución. El rendimiento del sistema integrado de e-bike y bike-sharing se ha comparado con el sistema tradicional de bike-sharing. Se han examinado los impactos de la eficiencia de la carga, el tamaño de la flota y la estrategia de precios del sistema de e-bike-sharing sobre el sistema tradicional de bike-sharing.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:bicicleta, sistema, bicicleta tradicional, estrategia óptima de despliegue de la flota, modelo estocástico de optimización multiperiodo, sistema de transporte bimodal, bicicletas, incertidumbre de la demanda, tamaño de la flota, e integrado
• Keywords:bike, system, traditional bike, optimal fleet deployment strategy, stochastic multiperiod optimisation model, bimodal transportation system, bikes, demand uncertainty, fleet size, integrated e