Desarrollo de un modelo de elección de ruta en metro

Abstract

El presente trabajo aborda el problema de modelar la elección de ruta en el Metro de Santiago para construir una herramienta capaz de capturar la comparación que realizan los usuarios de sus rutas disponibles. La motivación de este trabajo es el uso de información automatizada generada por las transacciones bip! y las variables operacionales de Metro para incorporarlas a modelos de elección de ruta en modalidad predictiva, en desmedro de metodologías tradicionales más costosas tales como las encuestas EOD, tomando en cuenta que la red aumentará su extensión en 37% para el año 2018 con la puesta en marcha de las Líneas 3 y 6. El enfoque del modelo de elección propuesto es mixto, ya que se modelan usuarios con comportamiento semicompensatorio, en que existe tradeoff entre los atributos de algunas rutas y en que hay descarte de las demás rutas disponibles. En este trabajo se utiliza un modelo con umbrales de tolerancia de los atributos, para modelar que si una ruta posee uno o varios atributos que sobrepasan el umbral, la alternativa correspondiente se descarta del conjunto de rutas disponibles. En particular, este trabajo ocupa el modelo Logit Multinomial Restringido CMNL, que emplea la heurística de incorporación de funciones de penalización o cutoffs a las funciones de utilidad para modelar implícitamente el descarte de rutas que superan uno o más valores umbrales de los atributos, por lo que no se requiere conocer a priori el conjunto de elección de cada individuo. Se propone un modelo liviano que emplee variables sencillas de obtener, tanto para calibración como para su uso en modalidad predictiva, con el objetivo de observar si la elección de ruta se explica apropiadamente, o bien si requiere de atributos más sofisticados. Para este estudio, se consideran las variables explicativas tradicionales de tiempo de viaje y el número de transbordos, además de la variable de costo angular para medir cuán directa es una ruta. Las técnicas de calibración del CMNL están basadas en el principio de máxima verosimilitud. Los resultados muestran que los usuarios poseen un comportamiento semicompensatorio en la decisión sobre las rutas en Metro, por lo que se cumple el objetivo de este trabajo. Dada la estructura de la red de Metro y los resultados de las calibraciones, se concluye que el transbordo es un factor penalizador, mientras que el costo angular y el tiempo de viaje son factores compensatorios. De cierta manera, este resultado confirma que el modelo CMNL reproduce el modelo Logit Multinomial MNL, o sea, el modelo CMNL delata si existe o no comportamiento compensatorio en vez de hacer dicho supuesto a priori.