Abstract

Popularity of shared vehicle systems in recent years makes necessary to stablish a design criteria in order to adapt those system to larger scales. Probably, the biggest problem to face is rebalancing. Present work stablishes an optimization method of those rebalancing operations, in particular for a bike-sharing system. In order to do this, two different methods are defined: periodic (or static) rebalancing and continuous (or dynamic) rebalancing. Results show that periodic rebalancing is more efficient but the level of service achieved is strongly capped by station size and bike fleet. On the other hand, continuous rebalancing is less efficient but allows a way higher level of service. For that reason, both rebalancing modes are complementary and necessary in order to reach a better level of service and lower costs than the current performance. La popularidad que han adquirido los sistemas de vehículos compartidos en los últimos años ha hecho que sea necesario establecer una serie de criterios de diseño para poder adaptar estos sistemas a mayor escala. Probablemente el mayor problema de estos sistemas es el reposicionamiento. En el presente trabajo se pretende establecer un método de optimización de dichas operaciones de reposicionamiento, concretamente para el caso de bicicletas compartidas. Esta optimización se lleva a cabo a dos niveles: reposicionamiento periódico y continuo. Los resultados demuestran que el reposicionamiento periódico resulta más eficiente, pero el nivel de servicio que ofrece queda muy limitado por el tamaño de las estaciones. Por otro lado, el reposicionamiento continuo resulta menos eficiente pero puede alcanzar un nivel de servicio mucho mayor que el periódico. Por tanto, ambos modos son complementarios y necesarios para alcanzar mejores niveles de servicio o costes menores que los del actual servicio.

Abstract

This research project aims to model shared vehicle systems at strategic and tactical levels. The objective is to obtain a simple model that establishes the existing trade-offs between the agency costs (i.e. vehicle fleet, stations, repositioning costs) and the user costs (i.e. access and wait). This would allow optimizing the main strategic and tactic variables of the system (i.e. strategic: total number of vehicles, density of stations; tactic: size of each station, occupancy at each station after a complete rebalancing period).