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A falta de infraestrutura para ciclismo em ambientes urbanos dificulta a adoção da bicicleta como um modo viável de transporte, apesar dos evidentes benefícios das (e-)bicicletas como modos de transporte sustentáveis, eficientes e promotores da saúde. O planejamento de redes de bicicletas é um processo tedioso, que depende de métodos computacionais heurísticos que frequentemente desconsideram as implicações mais amplas da introdução de nova infraestrutura cicloviária, em particular a necessidade de reorganizar faixas para carros. Neste trabalho, apelamos para a otimização do equilíbrio entre as redes de bicicletas e carros, buscando efetivamente a otimalidade de Pareto. Essa mudança de perspectiva dá origem a uma nova formulação de programação linear voltada para a alocação ótima da rede de bicicletas. Nossos experimentos, realizados utilizando dados reais e sintéticos, comprovam a eficácia e superioridade dessa abordagem de otimização em comparação com métodos heurísticos. Em particular, o framework fornece aos stakeholders uma gama de cenários de realocação de faixas, ilustrando possíveis melhorias na rede de bicicletas e suas implicações para a infraestrutura de carros. Crucialmente, nossa abordagem é adaptável a vários critérios de avaliação de bikeabilidade e acessibilidade de carros, fazendo de nossa ferramenta um recurso altamente flexível e escalável para o planejamento urbano. Este artigo apresenta um framework avançado de suporte à decisão que pode ajudar significativamente os planejadores urbanos a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento da infraestrutura cicloviária. • Desenvolvimento de uma nova abordagem de programação linear voltada para o planejamento ótimo da rede de bicicletas. • Avaliação do equilíbrio entre os tempos de viagem de bicicletas e carros com fronteiras de Pareto. • Demonstração da utilidade e escalabilidade da abordagem em dados reais e sintéticos. • Um estudo de caso em Zurique apoia a aplicabilidade como sistema de suporte à decisão.
Wiedemann et al. (Ter,) estudaram essa questão.