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Utilizan algoritmos bioinspirados para ubicar las estaciones de bicicletas en la ciudad

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La demanda de este tipo de vehículos ha crecido en 2020 por encima del 140%.

Las bicicletas, patinetes y bicicletas eléctricas se apoderaron de parte del espacio urbano como alternativa de movilidad. La movilidad eléctrica está en pleno auge debido a sus numerosas ventajas como su menor contaminación, menor esfuerzo o la facilidad y rapidez que ofrecen para moverse por la ciudad y aparcar. En términos generales, y gracias también a la necesidad de buscar transportes alternativos debido al Covid 19, la demanda de este tipo de productos aumentó un 144 % de media este año (comparando primer y segundo cuatrimestre de 2020). La principal subida fue en el interés por las bicicletas, tanto eléctricas (aumentaron la demanda un 231 %) como urbanas (con una subida de 179 %).

Sin embargo, debido al aumento de la demanda, los compradores también han sufrido un impacto en su bolsillo al encarecerse el precio medio de estos productos. Por ejemplo, el precio medio de las bicicletas eléctricas se ha incrementado un 20% de enero a agosto de este año, pasando de 1.886,32€ a 2.264,28 €.

El otro vehículo estrella tras la cuarentena ha sido el patinete, con un aumento del interés del 130 % en los meses de abril a julio para la versión tradicional, y del 38 % en su versión eléctrica. Los precios de los patinetes no han experimentado un aumento tan acentuado, de hecho, los patinetes tradicionales son ahora un 19 % más baratos que en el mes de enero, mientras que el precio medio de los eléctricos sí que ha subido un 18 %.

Al dispararse las ventas y las empresas dedicadas al alquiler por horas de este tipo de vehículos también se ha generado una necesidad, la de ubicar en las ciudades las áreas de aparcamiento para este tipo de vehículos, de forma que estén en lugares accesibles para sus usuarios, pero sin perjudicar el tránsito de peatones y otro tipo de vehículos con los que comparten asfalto.

El grupo de investigación NEO, del Instituto ITIS Software de la Universidad de Málaga (UMA), ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial para configurar un mapa que ayuda a los ayuntamientos y gestores de la movilidad en las ciudades a identificar las mejores ubicaciones para los nuevos puntos de su red de estaciones de depósito y recogida de bicicletas.

Como queda reflejado en el estudio 'Using metaheuristics for the location of bicycle stations' publicado en la revista científica Expert Systems with Applications, el nuevo sistema aplica algoritmos bioinspirados, que toman como modelo la teoría de evolución natural de adaptación al medio.

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