Partages de vélo et e-scooters et véhicules de location, oh mon dieu!

01 août 2019

Introduction

Il existe environ 1956 systèmes de vélos en libre-service (BSS) dans le monde, avec une flotte combinée de plus de 15 millions de vélos [1]. Une des plaintes les plus courantes est que vous ne pouvez pas trouver un vélo là où vous en avez besoin ou un endroit pour le déposer dans un océan de vélos. Par exemple, la carte ci-dessous montre par zone de tabulation de quartier (NTA) de New York, combien de temps les stations Citi Bike des NTA étaient soit:

  • plein - 0 quais vides
  • presque vide - Le rapport entre les quais disponibles et la capacité de la station est inférieur à 0,1 ou inférieur à 3 quais disponibles
  • presque vide - Le rapport entre les quais vides et la capacité de la station est inférieur à 0,1 ou inférieur à 3 quais vides
  • vide - 0 vélos à la gare
  • coffre-fort - Aucune de ces réponses

Les NTA qui sont des centres d'emploi ou d'activité comme ceux situés autour de Midtown ont généralement une pénurie de vélos, tandis que les NTA résidentiels tels que Carroll Gardens - Columbia Street - Red Hook ont trop de vélos. Les BSS comptent sur des volontaires, des employés ou des sous-traitants pour rééquilibrer le réseau, mais cela ne suffit pas, comme l'indique la carte ci-dessus, en raison des caractéristiques de la demande du réseau. Les systèmes d’e-scooter ont également des problèmes d’offre et de demande, mais ils doivent également recharger leurs batteries.

Les véhicules de location (FHV), en particulier les nouvelles sociétés de réseau de trafic (TNC), y compris Lyft et Uber, sont impliqués dans l'augmentation de la congestion dans les zones urbaines [2]. Les FHV sont généralement sous-utilisés. En fait, le nombre moyen de passagers par voyage pour les taxis jaunes et verts de New York en avril 2018 n'était que de 1,58 [3]. Des pressions ont également été exercées sur les opérateurs FHV pour qu'ils versent plus d'argent aux chauffeurs.

Les problèmes ci-dessus, les SRS non équilibrés, les scooters électroniques non chargés et les FHV causant des problèmes de congestion sont tous des obstacles à l'exploitation d'un réseau de transport urbain. Et s’ils pouvaient tous être la solution de chacun? Je propose un système qui utilise les trajets FHV pour rééquilibrer les BSS et / ou distribuer les scooters électriques vers et depuis les dépôts de recharge. Ramasser et déposer des e-scooters peut sembler assez facile avec Bird Chargers et Lime Juicers qui chargent et redistribuent les véhicules, mais les motos lourdes et encombrantes semblent être trop difficiles à gérer pour les conducteurs individuels de FHV [4]. Heureusement, Jump, propriétaire d’Uber, a déjà entamé des recherches sur les vélos autonomes (5). La méthodologie ci-dessous pourrait constituer une étape intermédiaire pour les vélos entièrement autonomes, les vélos ne parcourant que de courtes distances entre FHV et des docks spéciaux. Les conducteurs FHV seraient rémunérés sur chaque vélo pour leur participation au programme, mais les passagers ne seraient pas rémunérés davantage pour l'excès de distance de leur voyage. Étant donné que Uber et Lyft disposent également de services de base et de services de scooters électroniques, ils pourraient implémenter ce système sans avoir à coopérer avec une autre organisation.

Méthodologie

Le système de recharge proposé par équilibrage / scooter électrique BSS crée des «circuits» comprenant un circuit FHV et une paire de stations (ou un centre de recharge et une zone de service), et sélectionne un dernier groupe de circuits qui minimise la distance supplémentaire parcourue par le passager FHV. devrait supporter. Le modèle de ce système pour les BSS a été écrit en Python en utilisant Gurobi, Pandas, Timeit et sqlalchemy. Il est disponible sur le référentiel GitHub suivant: https://github.com/RMJcar/bikeshareRebalancing

Le modèle fait ce qui suit:

  • Demande le statut historique de la station Citi Bike et des trajets en taxi dans la même zone géographique et la même période. Le statut de station GBFS (Citi Bike General Bikeshare Feed Specification) indique le nombre de quais et de vélos disponibles. Sur la base du nombre de quais et de vélos disponibles, une station peut avoir un excédent ou un déficit de vélos avec un objectif correspondant de vélos pouvant être donnés ou acceptés. Les données de trajet en taxi incluent la latitude et la longitude exactes de l’origine et de la destination du voyage.
  • Le modèle crée des visites de chaque combinaison pratique de trajet en véhicule FHV, une station excédentaire et une station déficitaire. Une combinaison est considérée comme pratique si les stations de vélo se trouvent à une distance définie par l'utilisateur les unes des autres (1 mile) et que la distance excédentaire à laquelle le passager FHV serait soumis est inférieure au seuil défini par l'utilisateur (1 mile).
  • Le modèle sélectionne plus bas les visites en ne conservant que les 50 visites les plus courtes par station de vélo par excès de distance.
  • Le modèle optimise le nombre de vélos transportés et minimise la distance supplémentaire parcourue par le FHV, tout en sélectionnant chaque trajet FHV une fois et sans dépasser le niveau de don ou d’acceptation cible des stations.
  • Enfin, le modèle fournit une évaluation des résultats, y compris le revenu supplémentaire moyen par kilomètre que gagnerait le conducteur et la distance moyenne parcourue par le FHV.

Le modèle émet quelques hypothèses pour simplifier le problème, notamment:

  • La valeur des passagers en termes de distance, combien ils paieraient au lieu de parcourir un kilomètre supplémentaire, est de 6 $ (valeur similaire à la valeur du temps)
  • Les FHV peuvent transporter jusqu'à 4 vélos et sont payés 2 $ par vélo
  • Les distances sont calculées avec des distances euclidiennes, ignorant ainsi le réseau routier et le trafic
  • Les vélos se déplacent instantanément entre les véhicules et les quais, en ignorant le temps et les efforts que l'opérateur subirait
  • Les véhicules FHV ne peuvent équilibrer qu'une seule paire de stations de vélo
  • Les passagers FHV ne sont pas indemnisés pour l'excès de distance nécessaire à l'équilibrage des vélos

Résultats

Le système proposé a d'abord été modélisé à l'aide de données datées du 28 juillet 2014 entre 11 h 04 et 12 h 04 pour Manhattan, au sud de Central Park. Voici les résultats:

  • L'optimisation a pris 4 minutes avec un processeur Intel Xeon E-2124 à 3 noyaux de 3,312 GHz et 3,33 GHz avec 16 Go de RAM
  • 28 des 1085 trajets en taxi effectués 112 vélos
  • La distance moyenne excédentaire par passager était d’environ 80 pieds.
  • Les 28 taxis allaient à l’origine gagner 5,91 dollars le mile, mais quand ils transportaient aussi des vélos, ils gagnaient 9,29 dollars

Ces résultats montrent que le système proposé est viable financièrement et opérationnellement. Le système a ensuite été testé avec des données du 1er mai au 31 juillet 2014.

Ils ont généralement réussi à rééquilibrer tous les vélos qui nécessitaient un rééquilibrage.

Les graphiques ci-dessus montrent que, dans tous les cas, le système pourrait générer davantage de revenus pour les conducteurs de FHV et ne gênerait en rien les passagers du FHV. Vous trouverez ci-dessous une analyse de sensibilité indiquant comment le prix par vélo et la valeur de la distance ont affecté les performances du système en utilisant la période initiale.

Etant donné que le système minimise la distance supplémentaire à laquelle les passagers seraient soumis, la sensibilité à la valeur de la distance est minimale. Comme on pouvait s'y attendre, il existe une relation presque linéaire entre le prix par vélo et le revenu supplémentaire par kilomètre.

Conclusion

Nous sommes peut-être loin des vélos et des scooters complètement autonomes, mais le système proposé ne serait pas seulement une étape incrémentielle viable dans l'automatisation, il contribuerait à augmenter l'offre de vélos et de scooters électriques dans les zones qui en ont le plus besoin et à diminuer. l'encombrement de ces véhicules dans des endroits qui en ont trop.

Bibliographie

[1] www.bikesharingmap.com

[2] https://trid.trb.org/view/1573376

[3] https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page

[4] https://financialpanther.com/bird-charger/

[5] https://techcrunch.com/2019/01/20/uber-is-exploring-autonomous-bikes-and-scooters/