La congestión del tráfico ha empeorado desde la década de 1950 en las grandes ciudades gracias a la gran cantidad de coches vendidos cada año. Desafortunadamente, la metáfora asociada con el tráfico excesivo incluye mayores emisiones de CO2, tiempo perdido colectivo y empeoramiento de los problemas de salud. Muchos municipios han abordado el problema del tráfico mediante la implementación de sistemas de bicicletas compartidas, donde las personas pueden tomar prestadas bicicletas de puertos estratégicamente ubicados y montarlas donde quieran, siempre y cuando finalmente las devuelvan al puerto, aunque no necesariamente desde donde estaba la bicicleta. obtenido en el origen.

Como se puede notar o no de inmediato, este último permiso crea un nuevo problema en sí mismo. Cuando alguien toma prestada una bicicleta y no realiza un viaje de ida y vuelta con ella, se corta una bicicleta adicional en el puerto de destino justo cuando la pérdida de una bicicleta ocurre en el puerto de origen. Con el tiempo, la distribución de bicicletas en los puertos se desequilibra, provocando una acumulación excesiva de bicicletas en algunos puertos y una escasez de bicicletas en otros. Este problema generalmente se resuelve enviando periódicamente una flota de vehículos capaces de transportar varias bicicletas para que los puertos vuelvan a su recuento de bicicletas “ideal”.

Se ha dedicado mucha investigación al problema del reequilibrio de bicicletas con una flota de vehículos. Encontrar las trayectorias de dirección óptimas para los vehículos es en sí mismo un problema matemático muy complejo en el campo de la optimización combinatoria. Hay que asegurarse de que los algoritmos de optimización utilizados puedan llegar a una solución suficientemente buena en un tiempo razonable para una gran cantidad de puertos y vehículos. Sin embargo, muchos métodos no logran encontrar soluciones viables cuando se consideran múltiples restricciones simultáneamente, como el tiempo, la capacidad y las restricciones de carga / descarga del vehículo (Fig. 1).

Pero, ¿qué pasa si dejamos que la optimización de la estrategia cambie un poco las estrategias para aprovechar al máximo las situaciones difíciles? En un estudio reciente Publicado en MDPI’s Ciencias AplicadasUtilizando este concepto, un equipo de científicos ha propuesto un desarrollo innovador del problema de enrutar los sistemas de bicicletas compartidas. Dirigido por el profesor Toru Ikiguchi de la Universidad de Ciencias de Tokio, el equipo formado por el estudiante de doctorado Honami Tsushima de la Universidad de Ciencias de Tokio y el profesor asociado Takafumi Matsuura del Instituto de Tecnología Nippon, Japón, propuso una nueva formulación de un problema de enrutamiento en el que las limitaciones de las vías puede ser violado. Esto hizo posible utilizar el algoritmo de optimización para explorar el espacio denominado “soluciones no ejecutables”. El profesor Ikiguchi explica su razonamiento “En la vida real, si el trabajo se puede completar con horas extra en unos pocos minutos, trabajaremos después del tiempo especificado. Del mismo modo, si solo llevamos cuatro bicicletas y necesitamos ahorrar cinco, todavía salvaremos las cuatro que tenemos.“

Siguiendo esta línea de pensamiento, los investigadores formularon la variante de “restricciones suaves” del problema de la dirección en el reequilibrio de bicicletas. Usando este enfoque, en lugar de excluir por completo las soluciones que violan las restricciones, estas pueden considerarse vías válidas que incurren en sanciones modificadas dinámicamente y se tienen en cuenta al evaluar las vías potenciales. Este enfoque permitió al equipo diseñar un algoritmo que puede aprovechar el espacio de las soluciones no viables para acelerar la búsqueda de soluciones óptimas o casi perfectas.

Los investigadores evaluaron el rendimiento de su método a través de experimentos numéricos con problemas estándar que incluyen hasta 50 puertos y tres compuestos. Los resultados muestran que su estrategia puede encontrar soluciones óptimas o casi perfectas en todos los casos, y que el algoritmo puede buscar de manera eficiente espacios de solución posibles y no ejecutables. Esto pinta un futuro más brillante para las personas en ciudades de alto tráfico donde los sistemas de bicicletas compartidas pueden convertirse en una solución atractiva. Como comenta el profesor Ikeguchi, “Es probable que los sistemas de bicicletas compartidas se extiendan por todo el mundo en el futuro, y creemos que el problema de la dirección del reequilibrio de bicicletas es un problema importante que debe resolverse en las sociedades modernas.. “

Esperamos que los esfuerzos adicionales para mejorar los sistemas de uso compartido de bicicletas alivien la congestión del tráfico y hagan que la vida de las personas en las principales ciudades sea más saludable y placentera.

***

referencia
DOI: https://doi.org/10.3390/app11167749

Acerca de la Universidad de Ciencias de Tokio

La Universidad de Ciencias de Tokio (TUS) es una universidad muy conocida y respetada, y la universidad privada de investigación especializada en ciencia más grande de Japón, con cuatro campus en el centro y suburbano de Tokio y en Hokkaido. Fundada en 1881, la universidad ha contribuido constantemente al desarrollo de Japón en el campo de la ciencia al inculcar el amor por la ciencia en investigadores, técnicos y profesores.
Con la misión de “crear ciencia y tecnología para el desarrollo armonioso de la naturaleza, los seres humanos y la sociedad”, TUS ha realizado una amplia gama de investigaciones desde las ciencias básicas hasta las aplicadas. TUS ha adoptado un enfoque interdisciplinario de la investigación y ha realizado un estudio extenso en algunas de las áreas más importantes de la actualidad. TUS es un sistema de méritos donde se reconocen y se nutren las mejores ciencias. Es la única universidad privada en Japón que ha producido un premio Nobel y la única universidad privada en Asia que produce premios Nobel dentro del campo de las ciencias naturales.

sitio web: https://www.tus.ac.jp/en/mediarelations/

Acerca del profesor Toru Ikeguchi de la Universidad de Ciencias de Tokio

Tohru Ikeguchi recibió su maestría y doctorado en la Universidad de Ciencias de Tokio, Japón. Después de trabajar durante casi una década como profesor titular en la Universidad de Saitama en Japón, trabajó en la Universidad de Ciencias de Tokio como profesor titular en el Departamento de Ciencias de la Gestión de 2014 a 2016. Desde entonces, ha sido profesor titular en el Departamento de Tecnología de la Información y la Computación en la Universidad de Ciencias de Tokio. Sus intereses de investigación incluyen el análisis de series de tiempo no lineales, la neurociencia computacional, la aplicación de la dinámica caótica para resolver problemas de optimización combinatoria y la teoría de redes complejas. Publicó más de 230 artículos y hechos.

Información financiera

El estudio fue apoyado por JSPS KAKENHI Grant Numbers JP19K04907, JP21H03514, JP17K00348, JP20H000596 y JP21H03514.