The e-bike charger location problem

The urgency of facing climate change has had a positive impact on the electric vehicle market, which, combined with the pandemic situation of the last few years, is leading customers to move on a new way of sustainable mobility, choosing short- range electric vehicles, such as scooters and e-bikes. This trend importantly impacts in holiday resorts where e-bikes are becoming one of the most requested activities, suited to a large spectrum of tourists, promoting a new way of appreciating the natural landscapes. In this scenario the range of the battery mounted on e-bikes could be a limit to these activities, especially in resorts characterized by steep climbs and long trails. This thesis proposes two main optimization models to address the problem of locating charger facilities on the network of trails of a resort. A first formulation models the scenario where a set of predefined itineraries is devoted to the specific cultural journey, and hence a location problem is derived to cover the charge demand on the network. The second formulation models the scenario where trails are not given, but are part of the decisions process. For this case, we exploit an existing model in the literature, the so called Tourist Trip Design Problem, which we generalize to accumulate charging stations locations decisions. The derived models are applied to three randomly generated instances. Finally, we validate the programs on a real test case scenario, evaluating their performances and deriving some conclusions.

L'urgenza di affrontare il cambiamento climatico ha avuto un impatto positivo sul mercato dei veicoli elettrici, che, combinato con la situazione pandemica degli ultimi anni, sta portando i clienti a muoversi su un nuovo tipo di mobilità sostenibile, scegliendo veicoli elettrici a corta percorrenza come monopattini e biciclette elettriche. Questa tendenza si riflette soprattutto sulle località di villeggiatura in cui l'e-bike sta diventando l'attività più gradita ai turisti di ogni tipo, promuovendo un modo di apprezzare i siti piu gettonati della regione, apprezzando la natura dei paesaggi e le attività proposte. In questo scenario l'autonomia della batteria montata sulle e-bike potrebbe essere un limite a questa attività, soprattutto nelle località dove le salite ripide e i lunghi sentieri limitano i chilometri raggiungibili. Questa tesi propone due principali modelli di ottimizzazione che sono in grado di trovare correttamente una soluzione al problema della posizione dei caricabatterie. Una prima formulazione fornisce una soluzione a uno scenario in cui un insieme di itinerari predefiniti è dedicato a specifici viaggi culturali e quindi un problema di localizzazione viene derivato per coprire la domanda di ricarica sulla rete. La seconda formulazione modella lo scenario in cui gli itinerari non sono dati, ma fanno parte del processo decisionale. Per questo caso, sfruttiamo un modello esistente in letteratura, il cosiddetto Tourist Trip Design Problem, che generalizziamo per accumulare le decisioni di localizzazione delle stazioni di ricarica. I modelli derivati sono applicati a tre istanze generate casualmente. Infine, convalidiamo i programmi su uno scenario reale, valutando le loro prestazioni e derivando alcune conclusioni.