Убедиться, что велосипеды и электронные скутеры под рукой, может быть непросто, но это также ключ к успеху предложения, говорит Штеффен Баккер, научный сотрудник департамента промышленной экономики и технологического менеджмента NTNU, который изучает способы сделать транспорт более экологичным и эффективным.

"Если подобная система будет успешной, то нам нужно обеспечить удовлетворенность пользователей", - сказал Баккер. "Люди хотят, чтобы велосипеды были там, когда они захотят ими воспользоваться, и они захотят использовать систему только в том случае, если это хороший сервис".

Баккер был соавтором недавней статьи, в которой описывается модель оптимизации, помогающая городам и компаниям лучше справляться с задачей обеспечения счастья своих клиентов, пользующихся велосипедами.

Как стрельба по движущейся мишени

Подумайте о проблемах, связанных с предоставлением велосипедов или скутеров там, где и когда они понадобятся людям.

Исследователи описывают проблему как динамичную, потому что она постоянно меняется, и стохастическую, потому что она меняется случайным и часто трудно предсказуемым образом, сказал Баккер.

"Пользователи системы совместного использования велосипедов забирают велосипеды в одном месте и перемещают их в другое. И затем состояние системы меняется, потому что внезапно велосипеды оказываются не там, где они начинались, что является динамической частью", - сказал он. "Но вдобавок ко всему, вы не знаете, когда клиенты заберут велосипеды и куда они их поставят. Это стохастическая часть. Так что, если вы хотите планировать в начале дня, вы не знаете, что произойдет".

Баккер и его коллеги могут использовать огромную сокровищницу данных, собранных велосипедами и электронными скутерами, когда они используются, для составления прогнозов. Но нет никакой гарантии, что способ использования велосипедов, например, в прошлый вторник, будет таким же и в следующий вторник, сказал он.

"Вы должны приспосабливаться к тому, что происходит в течение дня", - сказал он. "Может быть, внезапно происходит событие или меняется погода, и тогда люди не пользуются услугой, и структура спроса меняется, что влияет на планирование".

Складываю кусочки воедино

То, что Баккер и его коллеги разработали, - это модель оптимизации, которая может давать рекомендации о том, что должны делать операторы сервиса.

Это включает в себя то, что сервисные транспортные средства должны делать на станции, на которой они находятся в данный момент - должны ли они высаживать или забирать велосипеды, или заменять аккумуляторы для электровелосипедов и скутеров - и куда ехать дальше. Базовые расчеты основаны на том, что произошло до сих пор в течение дня, и на том, что, как ожидается, произойдет в ближайшем будущем.

Исследования группы финансируются в рамках проекта стоимостью 10 миллионов норвежских крон, финансируемого Исследовательским советом Норвегии под названием "Будущее микромобильности" (FOMO), при этом компания Urban Sharing является ведущим бизнесом по гранту.

"С помощью Pilot-T мы планируем использовать существующие городские велосипедные системы в качестве тестовых баз, а за счет разработки новых инструментов поддержки принятия решений цель состоит в том, чтобы повысить эффективность команд по перебалансировке на 30% и срок службы велосипедов на 20%", - сказала Жасмина Веле, менеджер проекта Urban Sharing.. "Это может быть реализовано за счет более эффективных решений, связанных с перебалансировкой и профилактическим обслуживанием, и это будет соответствовать значительному снижению затрат на существующие городские велосипедные системы".

Перемещение велосипедов наиболее эффективным способом

Процесс сбора и перемещения велосипедов с одной велопарковки на другую называется "перебалансировкой". Использование модели оптимизации, которая все еще находится в стадии разработки, позволяет водителям получать новый план каждый раз, когда они прибывают на велосипедную станцию.

"Вы не составляете только один план в начале дня, но что мы делаем, так это составляем новый план каждый раз, когда транспортное средство прибывает на велосипедную станцию", - сказал он. "И когда машина прибудет на станцию, мы скажем им: "Хорошо, возьмите столько-то велосипедов или оставьте столько-то велосипедов"."

Но вот тут-то и начинается самое сложное. Баккер говорит, что важно не быть слишком близоруким, просто сосредоточившись на текущем состоянии системы, особенно если ожидается, что определенные станции будут пользоваться большим спросом в течение следующего часа или около того.

"Это очень сложно, потому что это большая система", - сказал он. "Возможно, через час на станции будет большой спрос. Итак, вы уже хотите привезти туда несколько велосипедов. Но в то же время сейчас могут быть станции, которые почти пусты, и им нужны велосипеды. Так что тебе нужно найти этот компромисс".

По его словам, также важно координировать прием и высадку между различными транспортными средствами, которые обслуживают сеть обмена велосипедами.

Цифровые близнецы и вычислительное время

Баккер и его коллеги работают с департаментом компьютерных наук NTNU над созданием "цифрового двойника", или компьютерной симуляции, систем, которые они моделируют, чтобы они могли опробовать различные подходы, фактически не испытывая их в реальном мире.

Первоначальные тесты показали, что модель, созданная группой, может уменьшить количество проблем (что означает либо недостаточное количество велосипедов там, где пользователь хочет один, либо слишком много велосипедов, так что пользователь не может припарковать велосипед) на 41 процент по сравнению с отсутствием какой-либо балансировки вообще.

По сравнению с текущей практикой перебалансировки Oslo City Bikes, которая также участвует в гранте NFR, количество проблем сократилось на 24 процента. Баккер говорит, что новые версии модели демонстрируют еще больший потенциал.

Возможны и более простые подходы

Неудивительно, что виды вычислений, необходимых для того, чтобы заставить модель работать, сложны, и исследователям необходимо точно настроить различные параметры, влияющие на производительность модели.

Баккер и его коллеги также работали над одним компонентом модели оптимизации, называемым оценками критичности, который немного проще и может использоваться независимо от более крупной модели оптимизации.

Оценка критичности - это, по сути, оценка, присваиваемая различным зонам парковки для совместного использования велосипедов, в зависимости от количества велосипедов, которые в настоящее время в них находятся или в которых они нуждаются. Эти баллы относительно просты в расчете и могут быть предоставлены водителям, когда они путешествуют по городу, чтобы сбалансировать количество велосипедов на каждой станции.

"Это оценка, которая подсказывает водителю, какую станцию наиболее важно посетить", - сказал Баккер. "Если вы можете представить это человеку, сидящему за рулем автомобиля, и сказать, что это станции с самым высоким показателем критичности, мы можем предложить что-то не самое лучшее, но, вероятно, хорошее, и намного лучше, чем то, что сейчас делают компании по обмену велосипедами".

Веле из Urban Sharing говорит, что использование такого рода моделей оптимизации может помочь сделать совместное использование велосипедов важным компонентом городского транспорта.

"Видение Urban Sharing для будущей мобильности - это транспортная система, которая является отзывчивой и адаптивной. Используя данные и алгоритмы машинного обучения / оптимизации, мы можем объединить лучшее как из традиционных, так и из современных транспортных систем и создать ресурсоэффективную систему, которая реагирует на спрос и адаптируется к индивидуальным потребностям пользователей", - сказала она.