Integración de modelos de optimización y predicción para sistemas de bicicletas compartidas
Los sistemas de bicicletas compartidas se han vuelto cada vez más populares en los últimos años como modo de transporte sostenible y rentable. Sin embargo, la gestión eficiente de estos sistemas requiere una predicción precisa de la demanda, una ubicación óptima de las estaciones y estrategias de re...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/65460
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/65460
- Palabra clave:
- Optimizacion
Aprendizaje de maquina
Machine Learning
Opmization
Maestría en matemáticas - Tesis y disertaciones académicas
Optimización estructural
Aprendizaje de máquinas
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Los sistemas de bicicletas compartidas se han vuelto cada vez más populares en los últimos años como modo de transporte sostenible y rentable. Sin embargo, la gestión eficiente de estos sistemas requiere una predicción precisa de la demanda, una ubicación óptima de las estaciones y estrategias de reequilibrio efectivas. Para abordar estos desafíos, proponemos un marco integral que integra optimización combinatoria y técnicas de aprendizaje automático. El marco consta de un circuito de retroalimentación compuesto de dos partes: un modelo de aprendizaje automático para predecir patrones de demanda y un modelo de optimización para determinar la ubicación de las estaciones con reequilibrio para reasignar bicicletas entre las estaciones, garantizando que los usuarios tengan acceso a ellas cuando y donde sea necesario. Para evaluar el marco, se llevaron a cabo extensos experimentos computacionales utilizando datos reales de Tembici, un sistema de bicicletas compartidas en Bogotá. Se crearon varias instancias y los resultados demuestran que el sistema propuesto mejora significativamente el rendimiento de los sistemas de bicicletas compartidas. Estas mejoras conducen a una reducción de los costos operativos, una mayor satisfacción del usuario y una mayor sostenibilidad, lo que supone una valiosa contribución al campo de la optimización del sistema de bicicletas compartidas y al análisis de la demanda. En general, el marco propuesto proporciona una herramienta poderosa y eficiente para gestionar sistemas de bicicletas compartidas, con aplicaciones prácticas para mejorar el rendimiento de dichos sistemas. |
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Integración de modelos de optimización y predicción para sistemas de bicicletas compartidasIntegration of Optimization and Prediction Models for Bicycle Sharing SystemsDe Mier Medellin, JulianaOptimizacionAprendizaje de maquinaMachine LearningOpmizationMaestría en matemáticas - Tesis y disertaciones académicasOptimización estructuralAprendizaje de máquinasLos sistemas de bicicletas compartidas se han vuelto cada vez más populares en los últimos años como modo de transporte sostenible y rentable. Sin embargo, la gestión eficiente de estos sistemas requiere una predicción precisa de la demanda, una ubicación óptima de las estaciones y estrategias de reequilibrio efectivas. Para abordar estos desafíos, proponemos un marco integral que integra optimización combinatoria y técnicas de aprendizaje automático. El marco consta de un circuito de retroalimentación compuesto de dos partes: un modelo de aprendizaje automático para predecir patrones de demanda y un modelo de optimización para determinar la ubicación de las estaciones con reequilibrio para reasignar bicicletas entre las estaciones, garantizando que los usuarios tengan acceso a ellas cuando y donde sea necesario. Para evaluar el marco, se llevaron a cabo extensos experimentos computacionales utilizando datos reales de Tembici, un sistema de bicicletas compartidas en Bogotá. Se crearon varias instancias y los resultados demuestran que el sistema propuesto mejora significativamente el rendimiento de los sistemas de bicicletas compartidas. Estas mejoras conducen a una reducción de los costos operativos, una mayor satisfacción del usuario y una mayor sostenibilidad, lo que supone una valiosa contribución al campo de la optimización del sistema de bicicletas compartidas y al análisis de la demanda. En general, el marco propuesto proporciona una herramienta poderosa y eficiente para gestionar sistemas de bicicletas compartidas, con aplicaciones prácticas para mejorar el rendimiento de dichos sistemas.Shared bicycle systems have become increasingly popular in recent years as a sustainable and cost-effective mode of transportation. However, efficiently managing these systems requires accurate demand prediction, optimal station placement, and effective rebalancing strategies. To address these challenges, we propose a comprehensive framework integrating combinatorial optimization and machine learning techniques. The framework consists of a feedback loop composed of two parts: a machine learning model to predict demand patterns and an optimization model to determine station locations with rebalancing to reallocate bicycles across stations, ensuring users have access to them when and where needed. To evaluate the framework, extensive computational experiments were conducted using real data from Tembici, a shared bicycle system in Bogota. Multiple instances were created, and the results demonstrate that the proposed system significantly enhances the performance of shared bicycle systems. These improvements lead to reduced operational costs, higher user satisfaction, and increased sustainability, making a valuable contribution to the field of bikesharing system optimization and demand analysis. Overall, the proposed framework provides a powerful and efficient tool for managing shared bicycle systems, with practical applications in improving the performance of such systems.Magíster en MatemáticasMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en MatemáticasFacultad de CienciasOrtiz Astorquiza, CamiloContardo, ClaudioGonzalez, Jaime EstebanAcosa Avena, Lina Maria2023-09-25T20:03:38Z2023-09-25T20:03:38Z2023-08-28http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/65460instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaColombiaCundinamarca (Colombia)Bogotá, D.C. (Bogotá, Colombia)Bogotá (Colombia)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-09-26T08:01:25Z |