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Balancing Bicycle Sharing Systems: A Variable Neighborhood Search Approach

机译：平衡自行车共享系统：可变邻域搜索方法

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We consider the necessary redistribution of bicycles in public bicycle sharing systems in order to avoid rental stations to run empty or entirely full. For this purpose we propose a general Variable Neighborhood Search (VNS) with an embedded Variable Neighborhood Descent (VND) that exploits a series of neighborhood structures. While this metaheuristic generates candidate routes for vehicles to visit unbalanced rental stations, the numbers of bikes to be loaded or unloaded at each stop are efficiently derived by one of three alternative methods based on a greedy heuristic, a maximum flow calculation, and linear programming, respectively. Tests are performed on instances derived from real-world data and indicate that the VNS based on a greedy heuristic represents the best compromise for practice. In general the VNS yields good solutions and scales much better to larger instances than two mixed integer programming approaches.
机译：我们考虑在公共自行车共享系统中进行必要的自行车再分配，以避免租赁站运行空或完全满满。为此目的，我们提出了一种具有嵌入式可变邻域下降（VND）的一般变量邻域搜索（VNS），该嵌入式邻域下降（VND）利用一系列邻域结构。虽然这种成分型生成用于访问不平衡租赁站的候选路线，但是在每个站点上加载或卸载的自行车的数量通过基于贪婪启发式，最大流量计算和线性编程的三种替代方法是有效的一种。分别。测试是在从真实世界数据派生的情况下执行的，并指出基于贪婪启发式的VNS表示练习的最佳妥协。通常，VNS产生良好的解决方案，并且比两个混合整数编程方法更好地缩放到更大的情况。

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