Optimización inteligente de sistemas de bicicletas compartidas: Modelos predictivos y algoritmos para una distribución equitativa de bicicletas en Barcelona

Este trabajo pretende proponer soluciones innovadoras para mejorar la gestión del sistema de bicicletas compartidas de Barcelona, conocido como Bicing. Este estudio aborda uno de los principales retos del sistema: la desigual distribución de las bicicletas por la ciudad y en diferentes momentos del día, que afecta a los usuarios. El análisis combina técnicas estadísticas avanzadas, modelos predictivos y algoritmos de optimización para identificar zonas vulnerables en términos de accesibilidad y diseñar estrategias que equilibren la distribución de las bicicletas.

Mediante métodos como el clustering y modelos predictivos basados en machine learning, se anticipan los patrones de uso del sistema. Estas predicciones alimentan algoritmos de optimización que permiten planificar rutas más eficientes para el reposicionamiento de bicicletas, reduciendo el movimiento innecesario de vehículos y apoyando una red de movilidad más respetuosa con el medio ambiente.

Los resultados resaltan la importancia de una gestión proactiva del sistema, que mejore tanto la satisfacción de los usuarios como la eficiencia operativa, al tiempo que fomenta un ecosistema de transporte urbano más sostenible.

Título Original:

"Intelligent Optimization of Bike-Sharing Systems: Predictive Models and Algorithms for Equitable Bicycle Distribution in Barcelona"

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