Optimal inventory of Seoul bike-sharing system with static repositioning

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영대학 경영학과,2020. 2. 양홍석.Bike-sharing systems are an emerging form of urban mobility, both efficient in terms of reducing carbon emissions and solving the last-mile problem in transportation. This study aims to solve a crucial operational problem of bike-sharing systems that is bike repositioning. This study utilizes the Markov chain to model user dissatisfaction in renting and returning bikes, using actual recorded data for Seouls bike-sharing system Ttareungyi. Under static repositioning, inventory levels to be set at start of day that minimize the total user dissatisfaction for each station during a days operation are determined. These results offer managerial aid to bike-sharing system operators in that they can be used as good enough objectives for the repositioning teams throughout operation. The results are analyzed to derive a rather counter-intuitive managerial insight that neither seasons nor days of the week influence the optimal inventory levels for each station. Different penalty ratios are also considered to check the robustness of the model. Moreover, a revised model with loosened capacity constraints show that increased capacity is effective in decreasing user dissatisfaction for all stations.이 연구는 공유 자전거 시스템 운영의 자전거 재배치 문제를 다룬다. 대중 교통과 공유 경제의 혼합 형태인 공유 자전거 시스템은 연구자와 시민을 비롯한 세간의 이목을 받고 있다. 교통의 라스트 마일(last-mile) 문제 해결은 물론 시민 건강 증진과 탄소 배출량 저감의 이점을 가진 공유 자전거 시스템은 일상에서 빠질 수 없는 교통 요소로 자리매김하고 있다. 이 연구의 목적은 정적 재배치 가정 하 하루 동안 발생할 고객 불만족을 최소화하는 기초 재고량을 구하는 것이다. 이를 위해 서울시 따릉이의 자전거 대여/반납 정보를 활용해 대여소 별 시간 당 고객도착률을 구하고, 마코프 체인에 기반한 확률적 모형을 만들었다. 상태 전이 확률로써 영등포구 75개 자전거 대여소의 최적 기초 재고량을 구했으며, 이에 대한 계절과 요일 요인의 이원분산분석을 진행했다. 또한 비용 함수의 계수 비율에 대한 민감도 분석을 진행했으며 대여소 자전거 보관 대수에 대한 제약을 느슨하게 하여 최적 재고량의 변화를 관찰하였다. 사용자의 원활한 이용을 위한 대여소 별 최적 재고량 그리고 분석에 기반한 정적 재배치 운영 방안을 제시함으로써 이 논문은 의의를 지닌다.1. Introduction 1 2. Literature Review 3 3. Model 6 3.1. Data 6 3.2. Model 8 3.3. Probability matrices and steady state approximation 12 3.4. Limitations of model 17 4. Results 19 4.1. Optimal inventory 19 4.2. Comparison with recorded inventory levels 23 4.3. ANOVA 24 4.4. Sensitivity analysis 25 4.5. Model with increased capacity 32 5. Conclusion 35 References 38 Abstract in Korean 41Maste

(An) optimized history matching by multi-objective function in interconnected wells

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :에너지시스템공학부,2010.2.Maste