Sistema de bicicletas compartidas (p.e. BiciMAD)

ContactoAlberto Fernández Gil, Holger Billhardt

En el contexto de un sistema de gestión de bicis de alquiler como los que hay en muchas ciudades (p.e. BiciMAD en Madrid). Este sistema trata de optimizar los recursos (bicis, estaciones) de forma que, por ejemplo, no se saturen (no se podrían dejar más bicis) o se queden vacíos (no hay bicis para coger). Un ejemplo de incentivo para fomentar la distribución de recursos es aplicar descuentos por coger bicis en estaciones muy llenas y dejarlas en estaciones vacías.

A continuación se indican ejemplos de TFGs que se podrían configurar en este contexto.

TFG1: Algoritmos para balanceo de bicis en sistemas de alquiler

En este TFG se trata de diseñar algoritmos para calcular la situación ideal de la flota de bicicletas en estaciones teniendo en cuenta el estado actual de la flota y la demanda esperada a corto/medio plazo. El objetivo es acercar el estado hacia el ideal para absorber la demanda esperada. Sabiendo la situación deseada, se trata de incentivar a los usuarios para intentar acercar la situación real a la deseada.

TFG2: Rutas turísticas en bici

La ciudad tiene puntos de interés turístico. Se trata de construir una aplicación móvil (y quizá web) que recomiende rutas por puntos de interés turísticos en una ciudad, los cuales son accedidos por bicis de alquiler.

Algunos requisitos de la aplicación:

  • Se indicará las estaciones en las que coger y dejar bicis para ir recorriendo los puntos de interés. Si es necesario reservará bici o anclaje (para dejar la bici).
  • La recomendación de ruta tendrá en cuenta el perfil de usuario y hace uso de conocimiento ya disponible.
  • La propuesta de ruta tendrá en cuenta el estado de las estaciones. Por ejemplo, si observa que las estaciones de bicis cercanas al Museo del Prado están poco ocupadas puede sugerir empezar la ruta por allí, y viceversa.
  • Se recomendará la ruta a seguir para ir de un punto de interés a otro.

Para este TFG se asume la existencia de un servidor que, mediante una API (servicios REST), proporciona acceso a información de estado de estaciones de bicis, sus precios o descuentos por coger/dejar bicis, etc.

TFG3: Mapa de calor con distribución de bicis por zonas

Se trata de construir una aplicación que acceda a la información de la situación de ocupación de las estaciones (p.e. BiciMAD) y muestre de forma agregada información sobre la ocupación/disponibilidad de bicicletas/anclajes.

Algunos requisitos de la aplicación:

  • Permitir mostrar de forma individualizada situación de cada estación
  • Mostrar de forma agregada situación por zonas
  • Permitir incorporar información sobre predicción de demanda esperada
  • Permitir filtrar por diferentes criterios
  • Mostrar la información sobre el mapa (p.e. google maps)
  • Acceso sencillo y configurable a diferentes sistemas de información de bicis (p.e. BiciMAD u otro servidor local)

Información API BiciMAD: http://opendata.emtmadrid.es/getdoc/2f7fdbf1-f849-4357-9778-cbd5c4ebc27c...

TFG4: Predicción de demanda a partir de datos históricos y eventos

Se trata de diseñar y evaluar diferentes algoritmos para estimar la demanda de bicis/anclajes en una estación o zona de la ciudad. La predicción se basa típicamente en datos históricos, pero también podría considerarse la información sobre eventos previstos (conciertos, partidos, etc.).

TFG5: Aprendizaje de respuesta de usuarios a incentivos

Sea un sistema de bicicletas compartidas en el que se aplican diferentes tipos de incentivos para intentar convencer a los usuarios para que dejen o cojan bicicletas en estaciones adecuadas para un mejor balanceo de la situación global. Se supone que existen diferentes tipos de incentivos a aplicar (descuentos en tarifa, vales descuento en comercios, puntos, etc.).

Se trata en este TFG de construir un sistema que aprenda con la experiencia sobre el mejor incentivo a aplicar a cada usuario (o tipo de usuario). Por ejemplo, puede ocurrir que un usuario prefiera un descuento en una hamburguesería, pero otro prefiere pertenecer a los primeros puestos de un ranking de “mejores ciudadanos”.

Para poder probar los algoritmos desarrollados se realizarán simulaciones.

TFG6: Recogida de información de fuentes externas

El objetivo de este TFG es analizar fuentes de datos que puedan ser interesantes para tomar decisiones de balanceado de bicis, informar a usuarios sobre eventos cerca de estaciones bici, proponer rutas en bici en función eventos, etc.

Se trata de analizar especialmente datos abiertos, pero también otros. Algunos ejemplos de fuentes a explorar:

Una vez analizadas y destacadas las fuentes más relevantes se realizará algún software que facilite el acceso unificado a esos datos, por ejemplo, creando API intermedia que encapsule las diferentes formas de acceso, descargándolos a algún repositorio común, etc.

Finalmente, se creará una aplicación que demuestre el uso o permita visualizar esos datos.