Published April 29, 2024 | Version v1
Publication

Optimization of Shared Electric Scooter Deployment Stations Based on Distance Tolerance

  • 1. Beijing Normal University
  • 2. Aerospace Information Research Institute
  • 3. Chinese Academy of Sciences
  • 4. State Key Laboratory of Remote Sensing Science
  • 5. Jilin University

Description

The proliferation of shared electric scooters (E-scooters) has brought convenience to urban transportation but has also introduced challenges such as disorderly parking and an imbalance between supply and demand. Given the current inconsistent quantity and spatial distribution of shared E-scooters, coupled with inadequate research on deployment stations selection, we propose a novel maximal covering location problem (MCLP) based on distance tolerance. The model aims to maximize the coverage of user demand while minimizing the sum of distances from users to deployment stations. A deep reinforcement learning (DRL) was devised to address this optimization model. An experiment was conducted focusing on areas with high concentrations of shared E-scooter trips in Chicago. The solutions of location selection were obtained by DRL, the Gurobi solver, and the genetic algorithm (GA). The experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed model in optimizing the layout of shared E-scooter deployment stations. This study provides valuable insights into facility location selection for urban shared transportation tools, and showcases the efficiency of DRL in addressing facility location problems (FLPs).

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

جلب انتشار الدراجات البخارية الكهربائية المشتركة (الدراجات البخارية الكهربائية) الراحة للنقل الحضري ولكنه فرض أيضًا تحديات مثل وقوف السيارات غير المنضبط وعدم التوازن بين العرض والطلب. نظرًا للكمية الحالية غير المتسقة والتوزيع المكاني للدراجات البخارية الكهربائية المشتركة، إلى جانب عدم كفاية الأبحاث حول اختيار محطات النشر، نقترح مشكلة موقع تغطية قصوى جديدة (MCLP) بناءً على تحمل المسافة. يهدف النموذج إلى تعظيم تغطية طلب المستخدم مع تقليل مجموع المسافات من المستخدمين إلى محطات النشر. تم تصميم التعلم التعزيزي العميق (DRL) لمعالجة نموذج التحسين هذا. تم إجراء تجربة تركز على المناطق ذات التركيزات العالية من رحلات الدراجات البخارية الكهربائية المشتركة في شيكاغو. تم الحصول على حلول اختيار الموقع بواسطة DRL، و Gurobi solver، والخوارزمية الوراثية (GA). أظهرت النتائج التجريبية فعالية النموذج المقترح في تحسين تخطيط محطات نشر السكوتر الإلكتروني المشتركة. تقدم هذه الدراسة رؤى قيمة حول اختيار موقع المنشأة لأدوات النقل المشتركة في المناطق الحضرية، وتعرض كفاءة DRL في معالجة مشاكل موقع المنشأة (FLPs).

Translated Description (French)

La prolifération des trottinettes électriques partagées (trottinettes électriques) a apporté de la commodité au transport urbain, mais a également introduit des défis tels que le stationnement désordonné et un déséquilibre entre l'offre et la demande. Compte tenu de la quantité et de la distribution spatiale actuellement incohérentes des trottinettes électriques partagées, associées à des recherches inadéquates sur la sélection des stations de déploiement, nous proposons un nouveau problème de localisation à couverture maximale (MCLP) basé sur la tolérance à la distance. Le modèle vise à maximiser la couverture de la demande des utilisateurs tout en minimisant la somme des distances entre les utilisateurs et les stations de déploiement. Un apprentissage par renforcement profond (DRL) a été conçu pour répondre à ce modèle d'optimisation. Une expérience a été menée en se concentrant sur les zones à forte concentration de trajets partagés en trottinette électrique à Chicago. Les solutions de sélection de localisation ont été obtenues par DRL, le solveur de Gurobi et l'algorithme génétique (GA). Les résultats expérimentaux ont démontré l'efficacité du modèle proposé pour optimiser la disposition des stations de déploiement de trottinettes électriques partagées. Cette étude fournit des informations précieuses sur la sélection de l'emplacement des installations pour les outils de transport urbain partagé et met en évidence l'efficacité du DRL pour résoudre les problèmes d'emplacement des installations (FLP).

Translated Description (Spanish)

La proliferación de scooters eléctricos compartidos (E-scooters) ha traído conveniencia al transporte urbano, pero también ha introducido desafíos como el estacionamiento desordenado y un desequilibrio entre la oferta y la demanda. Dada la actual cantidad inconsistente y la distribución espacial de los E-scooters compartidos, junto con la investigación inadecuada sobre la selección de estaciones de despliegue, proponemos un nuevo problema de ubicación de cobertura máxima (MCLP) basado en la tolerancia a la distancia. El modelo tiene como objetivo maximizar la cobertura de la demanda de los usuarios y minimizar la suma de las distancias entre los usuarios y las estaciones de despliegue. Se ideó un aprendizaje de refuerzo profundo (DRL) para abordar este modelo de optimización. Se llevó a cabo un experimento centrado en áreas con altas concentraciones de viajes compartidos en E-scooter en Chicago. Las soluciones de selección de ubicación fueron obtenidas por DRL, el solucionador de Gurobi y el algoritmo genético (GA). Los resultados experimentales demostraron la efectividad del modelo propuesto para optimizar el diseño de las estaciones de despliegue compartidas de E-scooter. Este estudio proporciona información valiosa sobre la selección de la ubicación de las instalaciones para las herramientas de transporte compartido urbano y muestra la eficiencia de DRL para abordar los problemas de ubicación de las instalaciones (Flp).

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تحسين محطات نشر السكوتر الكهربائي المشترك بناءً على تفاوت المسافة
Translated title (French)
Optimisation des stations de déploiement de trottinettes électriques partagées en fonction de la tolérance de distance
Translated title (Spanish)
Optimización de las estaciones de despliegue de scooters eléctricos compartidos en función de la tolerancia a la distancia

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4396238735
DOI
10.3390/ijgi13050147

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1887510186
  • https://openalex.org/W2038933051
  • https://openalex.org/W2043179846
  • https://openalex.org/W2050000782
  • https://openalex.org/W2053109393
  • https://openalex.org/W2063395283
  • https://openalex.org/W2083009017
  • https://openalex.org/W2106913814
  • https://openalex.org/W2120207633
  • https://openalex.org/W2127859636
  • https://openalex.org/W2292368336
  • https://openalex.org/W2388867136
  • https://openalex.org/W2523826194
  • https://openalex.org/W2525783181
  • https://openalex.org/W2561641272
  • https://openalex.org/W2626942489
  • https://openalex.org/W2750754843
  • https://openalex.org/W2768327452
  • https://openalex.org/W2782436466
  • https://openalex.org/W2802062144
  • https://openalex.org/W2807693105
  • https://openalex.org/W2915520134
  • https://openalex.org/W2926646993
  • https://openalex.org/W2936504517
  • https://openalex.org/W2942269827
  • https://openalex.org/W2945349807
  • https://openalex.org/W2978900594
  • https://openalex.org/W2980125770
  • https://openalex.org/W3007048697
  • https://openalex.org/W3009776199
  • https://openalex.org/W3019049791
  • https://openalex.org/W3026735686
  • https://openalex.org/W3039738431
  • https://openalex.org/W3041053832
  • https://openalex.org/W3044013170
  • https://openalex.org/W3082896567
  • https://openalex.org/W3087500993
  • https://openalex.org/W3092737526
  • https://openalex.org/W3092881161
  • https://openalex.org/W3098092737
  • https://openalex.org/W3099655699
  • https://openalex.org/W3125623106
  • https://openalex.org/W3126994829
  • https://openalex.org/W3133844141
  • https://openalex.org/W3135147913
  • https://openalex.org/W3139217881
  • https://openalex.org/W3151146231
  • https://openalex.org/W3156592875
  • https://openalex.org/W3159351899
  • https://openalex.org/W3161248145
  • https://openalex.org/W3164253049
  • https://openalex.org/W3165112008
  • https://openalex.org/W3176326270
  • https://openalex.org/W3177608944
  • https://openalex.org/W3182276963
  • https://openalex.org/W3202008960
  • https://openalex.org/W3205265701
  • https://openalex.org/W3209928571
  • https://openalex.org/W4200102020
  • https://openalex.org/W4210514028
  • https://openalex.org/W4224213880
  • https://openalex.org/W4224219461
  • https://openalex.org/W4226028809
  • https://openalex.org/W4229077677
  • https://openalex.org/W4283688153
  • https://openalex.org/W4293148462
  • https://openalex.org/W4294215837
  • https://openalex.org/W4297888412
  • https://openalex.org/W4318305360
  • https://openalex.org/W4320040633
  • https://openalex.org/W4324324656
  • https://openalex.org/W4380354364
  • https://openalex.org/W4386174091
  • https://openalex.org/W4386413217
  • https://openalex.org/W4386579248
  • https://openalex.org/W4387806086
  • https://openalex.org/W4387993287
  • https://openalex.org/W4388176890
  • https://openalex.org/W4388575630
  • https://openalex.org/W4388823951
  • https://openalex.org/W4390397349
  • https://openalex.org/W4391989010