Algorytmy optymalizacyjne mogą być doskonale wykorzystane w systemie wypożyczania publicznych rowerów miejskich. Rozwiązanie to cieszy się coraz większą popularnością wśród mieszkańców zatłoczonych miast.
Wykorzystane algorytmy są dowodem świadczącym o obraniu dobrego kierunku działania przez polskie przedsiębiorstwa, w tym firmę Emapa S.A.. Badają one bowiem i rozwijają algorytmy optymalizacyjne.
Zarządzanie flotą rowerów miejskich w kontekście skutecznej redystrybucji
System rowerów publicznych jest formą masowego transportu miejskiego. Służący on do pokonywania krótkich dystansów w obszarze miast. Przyczynia się do redukcji emisji CO2, oszczędności na transporcie, jak również do propagowania koncepcji zdrowego stylu życia.
Zarządzanie flotą rowerów posiada cel, którym jest znalezienie optymalnego harmonogramu dla pojazdów przystosowanych do rozwożenia tych jednośladów. Powinien minimalizować całkowity czas oczekiwania stacji rowerowych w stanach nierównowagi. Z tego powodu aby spełnić cel i wymagania użytkowników rowerów miejskich, jak również, wzbudzić u nich poczucie satysfakcji oraz zapewnić wysoką skuteczność rozwiązania jako wiarygodnej formy komunikacji miejskiej, niezwykle ważna jest ich bieżąca redystrybucja pomiędzy stacjami rowerowymi.
Redystrybucja minimalizuje wystąpienie problemu niedoboru rowerów, które uniemożliwiłoby ich wypożyczenie oraz zwrotu do przepełnionych stacji. Redystrybucja odbywa się najczęściej w ciągu nocy. Wówczas wskaźnik korzystania z systemu rowerów miejskich jest niski.
Dynamicznie zmieniające się zapotrzebowanie na rowery, w zależności od miejsca zlokalizowania stacji, wymaga stałej obserwacji i reagowania. Należy zauważyć, że przewóz rowerów odbywa się za pomocą specjalnie przystosowanych samochodów. Z racji tego algorytmy optymalizacji dostaw wpływają na zmniejszenie kosztów procesu redystrybucji, czy skrócenie czasu trasy pokonywanej w trakcie przewozu rowerów. Jest to możliwe ponieważ algorytmy optymalizacyjne podczas planowania najbardziej optymalnej trasy przewozu rowerów biorą pod uwagę natężenie ruchu, warunki drogowe czy obowiązujące przepisy ruchu drogowego takie jak maksymalna dopuszczalna prędkość, zakaz skręcania.
Dzięki holistycznemu podejściu przekładającemu się na planowanie tras oraz dzięki kontroli popytu i podaży rowerów występujących na konkretnych stacjach w rzeczywistym czasie, osoby odpowiedzialne za koordynowanie procesu redystrybucji rowerów są w stanie poznać możliwie najlepsze rozmieszczenie rowerów. Mogą również poprawić strategię planowania tras wpływającą na ograniczenie kosztów ich transportu. Co więcej, dzięki wiarygodnym danym możliwe jest wykonanie prognozy kosztów związanych z redystrybucją tych jednośladów.
Trasowanie a konieczność dysponowania informacjami
W celu skutecznego zoptymalizowania procesu redystrybucji potrzebne są dane pochodzące z monitoringu stacji rowerowych. Aby zaplanować optymalne trasy dla ciężarówek przewożących rowery konieczne jest poznanie szerokości i długości geograficznej stacji rowerowej, nazwy stacji, liczby dostępnych rowerów do wynajęcia, oraz liczbę doków do których można przypiąć zwrócony rower. Często konieczne jest używanie interfejsu Google Directions API który oblicza odległości, czas podróży lub usługi nawigacyjne między lokalizacjami.