Propuesta de integración de servicios de ruta flexible en Punta Arenas
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Tirachini Hernández, Alejandro
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Fielbaum Schnitzler, Andrés
Author
dc.contributor.author
Salinas Muñoz, Matías Diddier
Associate professor
dc.contributor.other
Cortés Carrillo, Cristián
Admission date
dc.date.accessioned
2024-08-14T14:47:52Z
Available date
dc.date.available
2024-08-14T14:47:52Z
Publication date
dc.date.issued
2024
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/200239
Abstract
dc.description.abstract
El alza en el uso de automóviles particulares en ciudades ha generado un aumento de externalidades negativas como congestión y contaminación, realzando la necesidad de potenciar el transporte público. En la ciudad de Punta Arenas, que posee particularmente una alta participación modal del automóvil, el taxi colectivo funciona similar al sistema Ridepooling al trasladar a varios pasajeros en vehículos compartidos y tener rutas flexibles en la práctica, diferenciándose en que el taxi colectivo no puede ser solicitado mediante una aplicación de smartphone. El objetivo de un sistema Ridepooling es disminuir externalidades negativas al reducir la necesidad de flota, entregando mayor bienestar a sus usuarios actuales y atrayendo a nuevos usuarios.
En este trabajo de tesis se detalla la simulación de un sistema On-Demand Ridepooling en Punta Arenas, junto a un análisis de efectos de distintos tamaños de flota y de cambios en otros parámetros del modelo, sobre variables de servicio y sobre costos de usuarios y del operador de vehículos. Su contribución radica en una metodología para recopilar y transformar los datos necesarios y adaptar el modelo a la ciudad, junto al análisis de resultados y un diagnóstico de accesibilidad. El modelo de Ridepooling se basa en la asignación de individuos a vehículos disponibles planteando un problema de optimización lineal entero que considera costos del operador y de usuarios, optimizando puntos de recogida y bajada y obligando a usuarios a caminar a estos puntos si es necesario.
Resultados indican mayor eficiencia con respecto a un servicio “puerta a puerta” y un tamaño de flota óptimo de 400 vehículos, un 44% de la flota operativa actual de taxis colectivos de la ciudad. Estos permiten entregar servicio a toda la demanda con una espera máxima de 10 minutos, caminata máxima de 5 minutos y demoras máximas de 10 minutos por usuario. También se detectan peores niveles de servicio en sectores periféricos y con baja accesibilidad de la ciudad. Tamaños de flota mayores entregan mejores niveles de servicio a usuarios y aumentan el costo total del operador, con baja utilización y ocupación promedios. Se observa mayor eficiencia del sistema con capacidades de vehículos de entre 6 y 9 pasajeros. Por otra parte, un aumento en la demanda de 10% no trae efectos importantes; una baja de 10% modifica la flota óptima a 300 vehículos.
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Publisher
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Universidad de Chile
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