Carpooling y optimización del flujo vehicular: un análisis de beneficios operacionales en zonas urbanas
DOI:
https://doi.org/10.47633/0sar0k26Palabras clave:
Asignación de viajes, Carpooling, Movilidad urbana, Optimización matemática, Simulación de tráficoResumen
La congestión del tráfico en las zonas urbanas causa desafíos para la circulación vehicular eficiente y, a su vez, para la sostenibilidad ambiental. En esta investigación se evaluó el impacto del carpooling mediante el uso de estrategias de optimización. Se combinó un análisis bibliométrico centrado en la temática con un modelo de programación entera lineal que buscó minimizar la cantidad de vehículos requeridos en circulación para cumplir con su objetivo. A través de un conjunto de datos simulados y generados aleatoriamente, y de restricciones de compatibilidad espacial y temporal, se comprobó que es posible reducir considerablemente el sobreuso de vehículos sin comprometer la cobertura o la logística de los viajes. Como consecuencia, se observaron beneficios operacionales y ambientales.
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Referencias
Agatz, N., Erera, A., Savelsbergh, M., & Wang, X. (2012). Optimization for dynamic ride-sharing: A review. European Journal of Operational Research, 223(2), 295–303. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.05.028
Alonso-Mora, J., Samaranayake, S., Wallar, A., Frazzoli, E., & Rus, D. (2017). On-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(3), 462–467. https://doi.org/10.1073/pnas.1611675114
Cao, Y., Wang, S., & Li, J. (2021). The Optimization Model of Ride-Sharing Route for Ride Hailing Considering Both System Optimization and User Fairness. Sustainability, 13(2), 1–16. https://doi.org/10.3390/su13020902
Gurumurthy, K. M., & Kockelman, K. M. (2018). Analyzing the dynamic ride-sharing potential for shared autonomous vehicle fleets using cellphone data from Orlando, Florida. Computers, Environment and Urban Systems, 71, 177–185. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.05.008
Lima Azevedo, C., Marczuk, K., Raveau, S., Soh, H., Adnan, M., Basak, K., Loganathan, H., Deshmunkh, N., Lee, D.-H., Frazzoli, E., & Ben-Akiva, M. (2016). Microsimulation of demand and supply of autonomous mobility-on-demand A Lisbon case study. Transportation Research Procedia, 19, 276–290. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.081
Ma, S., Zheng, Y., & Wolfson, O. (2014). Real-time city-scale taxi ridesharing. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 7(27), 1782–1795.
Santi, P., Resta, G., Szell, M., Sobolevsky, S., Strogatz, S. H., & Ratti, C. (2014). Quantifying the benefits of vehicle pooling with shareability networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(37), 13290–13294. https://doi.org/10.1073/pnas.1403657111
Smet, P. (2021). Ride sharing with flexible participants: A metaheuristic approach for large-scale problems. International Transactions in Operational Research, 28(1), 91–118. https://doi.org/10.1111/itor.12737
Vazifeh, M. M., Santi, P., Resta, G., Strogatz, S. H., & Ratti, C. (2018). Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility. Nature, 557(7706), 534–538. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0095-1
Wang, H., & Yang, H. (2019). Ridesourcing systems: A framework and review. Transportation Research Part B: Methodological, 129, 122–155. https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.07.009
Yu, X., Miao, H., Bayram, A., Yu, M., & Chen, X. (2021). Optimal routing of multimodal mobility systems with ride-sharing. International Transactions in Operational Research, 28(3), 1164–1189. https://doi.org/10.1111/itor.12870
Zhang, R., & Pavone, M. (2016). Control of robotic mobility-on-demand systems: A queueing-theoretical perspective. The International Journal of Robotics Research, 35(1–3), 186–203. https://doi.org/10.1177/0278364915581863
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