La contaminación atmosférica perjudica gravemente el medio ambiente y la salud de las personas, siendo el tráfico rodado lo que provoca una parte muy importante de las emisiones. Por ello, desde hace mucho tiempo se estudia la posibilidad de utilizar nuevos medios de transporte más sostenibles y saludables para la movilidad individual dentro de las ciudades. En este contexto, entra en juego el aumento del uso de la bicicleta como medio de transporte, siendo este vehículo idóneo en las grandes ciudades. Dentro de este tipo de movilidad sostenible surge el sistema público de bicicletas BIZI, implantado en Zaragoza en mayo de 2008. Uno de los factores más importantes en el éxito de estos sistemas es la capacidad de satisfacer la demanda de los usuarios. Esto se traduce, por ejemplo, en la capacidad del sistema para conseguir que cuando un usuario vaya a una estación a coger una bicicleta, haya bicicletas disponibles; y si desea dejar una, haya huecos para depositarla. En este TFG se ha recogido información sobre el funcionamiento del sistema BIZI. En particular, sobre la disponibilidad de bicicletas en horario de mañana y de noche, para conocer si existe un proceso de reposicionamiento de bicicletas. A partir de la variabilidad observada en esas franjas horarias, se concluye que no hay una situación estable al inicio de la jornada. El problema de reposicionamiento de bicicletas supone diseñar rutas que desde un depósito recorran aquellas estaciones en las que se haya de recoger bicicletas o dejar bicicletas, y de esta forma conseguir que en cada estación haya el número de bicicletas deseado. En primer lugar, se revisan problemas clásicos de optimización, como el problema del viajante y el problema de rutas de vehículos clásico. A continuación, se plantean tres modelos de optimización en la red de estaciones BIZI. Los datos de distancia se han obtenido con la aplicación de Google MyMaps. En lugar de construir una matriz de distancias cuadrada, se han definido arcos sobre la red de posibles conexiones entre las estaciones, para reducir la complejidad computacional del problema. Con los tres modelos de optimización se han diseñado varias rutas para mostrar el potencial de los modelos construidos. La resolución de los problemas de programación entera mixta se ha realizado con el software de optimización IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, Versión: 12.6.0.0.