• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.239-247
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• 2014

현대 사회의 교통은 체증, 안전, 에너지, 환경 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 해결방안 마련이 시급하다. 최근 해외 선진국은 차량의 증가로 인한 문제 해결을 위한 하나의 대안으로 카쉐어링 시스템에 주목하고 있다. 카쉐어링 시스템은 개인 차량의 운행 억제뿐만 아니라 교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키는 교통시스템이다. 본 논문은 카쉐어링 시스템 중 단방향 서비스 방식의 문제점 중의 하나인 차량 간 동적 불균형 문제를 개선하기 위한 대여소간 차량 재배치 알고리즘의 개발과 검증에 초점을 맞추었다. 차량 대여소간 차량 재배치 알고리즘은 카쉐어링 기관 운영자 편익을 최대화하기 위해 고안되었다. 대여소간 차량 재배치 알고리즘 적용을 위한 공간적 범위는 부산시 해운대구로 선정하였다. TransCAD를 사용하여 각 존별 Centroid를 대여소로 가정하였으며, 대여소간 최단 시간을 산출하였다. 차량 재배치 알고리즘 구현을 위한 시뮬레이션은 MATLAB을 사용하였다. 시뮬레이션은 운영 중 차량 재배치와 운영 후 차량 재배치로 각각 수행하였다. 그 결과 운영 후 총 차량 재배치 소요 시간은 59.9분으로 산출되었다. 차량 재배치 알고리즘은 Decision Tree 기법과의 비교를 통해 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.28-36
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• 2016

Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.