Elektrikli bisiklet paylaşım sistemlerinde heterojen filo ile yeniden dengeleme problemi: Matematiksel model ve sezgisel algoritma
Rebalancing problem in electric bike sharing systems with heterogeneous fleet: Mathematical model and heuristic algorithm
Yazar: Akpınar, İpek Damla; Keçeci, Barış; Altıparmak, Fulya; İç, Yusuf Tansel
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 41 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Industrial Engineering ; Endüstri Mühendisliği ; Bicycle sharing system,pedal-assist electric bicycles,rebalancing problem,heterogeneous fleet,battery swapping ; Bisiklet paylaşım sistemi,pedal destekli elektrikli bisikletler,yeniden dengeleme problemi,heterojen filo,batarya değişimi

Bisiklet paylaşım sistemleri (BPS), kullanıcıların bisikletleri satın alma ve bakım sorumluluğu olmaksızın kiralayabildikleri yaygın bir araç paylaşım platformudur. BPS’de yeniden dengeleme, yüksek talep noktalarında bisikletlerin erişilebilirliğini ve bakım–dağıtım süreçlerinin sürdürülebilirliğini sağladığı için kritik öneme sahiptir. Son yıllarda kullanım kolaylığı nedeniyle elektrikli bisikletler (e-bisiklet) tercih edilmektedir. Ayrıca dengeleme işlemi için kullanılan araçlar boyut, hız ve kapasite açısından farklılık gösterebilmektedir. Bu nedenle çalışmada, batarya değişimli e-bisikletlerin kullanıldığı BPS’de (e-BPS) heterojen filo ile statik tam yeniden dengeleme problemi (e-HSTYDP) ele alınmıştır. e-HSTYDP, istasyonlar arasında e-bisikletlerin yeniden dağıtımında kullanılacak araç tipinin seçilmesi ve dengelemenin yapılması problemidir. Toplam dengeleme süresi ve toplam maliyet amaçlarının ayrı ayrı ele alındığı problem için karma tamsayılı model geliştirilmiştir. e-HSTYDP, NP-zor sınıfında yer aldığından, orta ve büyük boyutlu problemlere makul zamanlarda çözüm üretebilmek amacıyla Clarke-Wright Tasarruf (CWT) algoritmasına dayalı çözüm kurucu algoritma geliştirilmiştir. Model ve algoritmanın performansı, 6–40 düğüm arasında değişen 78 test problemi üzerinde incelenmiştir. Sonuçlar, küçük boyutlu problemler için modelin en iyi ya da en iyiye yakın çözümleri kısa sürede (en fazla 700 sn) üretebildiğini, ancak problem boyutu arttıkça çözüm süresinin hızla yükseldiğini göstermektedir. s-CWT algoritması ise orta ve büyük boyutlu problemlere 125 sn’den daha kısa sürede uygun çözümler üretmiş ve modelin bulduğu 3 çözümü iyileştirmiştir..

Bicycle-sharing systems (BPS) are widespread vehicle-sharing platforms where users can rent bicycles without the burden of purchasing and maintaining them. Rebalancing in BPS is critical because it ensures bicycle availability at high-demand points and ensures the sustainability of maintenance and distribution processes. In recent years, electric bicycles (e-bikes) have become popular in these systems due to their ease of use. Furthermore, the vehicles used for balancing in BPS can vary in terms of size, speed, and capacity. Therefore, this study addresses the static complete rebalancing problem (e-HSTYDP) with a heterogeneous fleet in BPS (e-BPS) using battery-swappable e-bikes. The e-HSTYDP is defined as selecting the vehicle type to be used in the redistribution of e-bikes among stations and performing the balancing process. A mixed-integer mathematical model is developed to consider separately the objectives of minimizing the total balancing time and the total cost. Since the e-HSTYDP is an NP-hard problem, a constructive heuristic based on the Clarke and Wright Savings (CWT) algorithm is developed to generate solutions for medium- and large-sized problems in reasonable time. The performance of the mathematical model and the s-CWT algorithm is investigated on 78 test problems ranging from 6 to 40 nodes. Experimental study shows that optimal or near-optimal solutions can be obtained in a short time (average 700 seconds) with the mathematical model for small-sized e-HSTYDP problems, while the solution time increases rapidly for medium- and large-sized problems. The s-CWT algorithm, on the other hand, is able to obtain feasible solutions for medium- and large-sized problems in less than 125 seconds and improves three solutions obtained with the model.