Los investigadores están explorando cada vez más la tecnología interactiva que respalda la asociación del sistema humano en el contexto del esfuerzo, como el ciclismo. Hasta ahora, la mayoría de las encuestas han apoyado cognitivamente al ciclista, con el sistema «detectando y presentando» información para ayudar al ciclista a tomar decisiones informadas.
Por ejemplo: ¿Cómo se cargan las bicicletas eléctricas? ¿Cuánto tiempo debe cargar una bicicleta eléctrica de carga? ¿Dónde se cargan las bicicletas de reparto eléctricas? ¿Qué motor es mejor para una bici cargo eléctrica? ¿Cuánto tiempo duran las cargobikes eléctrica? ¿Cuánto tiempo dura la batería de una cargo bike eléctrica?
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Por otro lado, ofrecemos sistemas que promueven la cooperación usuario-sistema, al «sentir y actuar» sobre la información para ayudar al ciclista, no solo «cognitivamente» sino también «físicamente», con el objetivo de facilitar la cooperación usuario-sistema en un contexto de esfuerzo. Nuestro prototipo, «Ari», es una nueva bicicleta eléctrica aumentada diseñada para facilitar la cooperación entre el usuario y el sistema, donde la información que cada parte puede sentir se usa para regular la velocidad para pasar todos los semáforos a verde.
Un estudio de 20 ciclistas dio como resultado cinco temas de diseño y seis tácticas de diseño para promover el diseño de sistemas interactivos en la intersección de la integración humano-computadora en un contexto de esfuerzo, facilitando así la cooperación usuario-sistema para aumentar la experiencia de esfuerzo.
Los sistemas de uso compartido de bicicletas eléctricas (e-bike sharing) están ganando popularidad porque las bicicletas eléctricas ofrecen a los ciclistas un medio de transporte conveniente cuando las personas tienen acceso limitado a otros modos de viaje.
En comparación con los sistemas tradicionales de uso compartido de bicicletas, los sistemas de uso compartido de bicicletas eléctricas son más complicados, ya que la plataforma tiene que lidiar con los problemas de carga de la batería, así como con el desequilibrio entre la oferta y la demanda.
Sin embargo, estudios previos no han discutido cómo abordar de manera efectiva ambos problemas. En este artículo, consideramos un sistema de uso compartido de bicicletas eléctricas sin base con baterías de bicicletas eléctricas extraíbles e introducimos furgonetas en dicho sistema para resolver problemas de carga y reequilibrio simultáneamente. En otras palabras, durante el horizonte operativo, los conductores de furgonetas pueden elegir entre tareas de reequilibrio, tareas de intercambio de batería y tareas de medio reequilibrio medio intercambio.
Este documento utiliza el proceso de decisión de Markov para describir el sistema de uso compartido de bicicletas eléctricas altamente dinámico con un jugador de plataforma (agente) y un jugador representativo de conductor de furgoneta (agente). En dicho sistema, los conductores de camionetas eligen sus tareas para maximizar sus ingresos, y la plataforma asigna subvenciones espacio-temporales con montos de subvenciones predefinidos para incentivar a los conductores de camionetas y maximizar las ganancias.
Para resolver de manera efectiva el problema de optimización dinámica con agentes mixtos, aplicamos el método dual de red Q profunda dual, que es un enfoque de aprendizaje de refuerzo avanzado. Realizamos estudios digitales basados en un conjunto de datos del mundo real en Nueva York y evaluamos el desempeño de los servicios operativos ofrecidos bajo diferentes esquemas. Nuestros resultados muestran que los servicios ofrecidos para el cambio y reequilibrio de la batería podrían ayudar a aumentar las ganancias de la plataforma y los ingresos para los conductores de furgonetas y mejorar el rendimiento del sistema.
Además, también hay pruebas de que la plataforma, los conductores de furgonetas y todo el sistema de bicicletas eléctricas compartidas se benefician de los subsidios espacio-temporales.
