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Exploring the Performance of Different On-Demand Transit Services Provided by a Fleet of Shared Automated Vehicles: An Agent-Based ModelExploración del rendimiento de diferentes servicios de transporte a la demanda prestados por una flota de vehículos automatizados compartidos: Un modelo basado en agentes

Resumen

Los vehículos automatizados utilizados como transporte público prometen revolucionar los sistemas de transporte actuales. Sin embargo, aún quedan muchos interrogantes sobre cómo deben organizarse y funcionar estos sistemas en las ciudades para sacar el máximo partido de los futuros servicios. En este estudio, se desarrolla un modelo basado en agentes (ABM) para simular las operaciones bajo demanda de vehículos automatizados compartidos (SAV) en un servicio de tránsito paralelo (PTS) y un servicio de tránsito adaptado de tiempo variable (TVTS). El sistema TVTS propuesto puede cambiar los esquemas de servicio entre un servicio puerta a puerta (DDS) y un servicio estación a estación (SSS) según lo que sea mejor para los proveedores de servicios y los viajeros. Además, se simula el sistema PTS propuesto que permite el funcionamiento simultáneo de DDS y SSS. Para probar el diseño conceptual del sistema SAV propuesto, se realizan experimentos de simulación en un área urbana hipotética para mostrar el potencial de diferentes esquemas SAV. Los resultados de la simulación sugieren que los sistemas SAV junto con el uso compartido dinámico pueden reducir significativamente el tiempo medio de espera, los kilómetros recorridos en vehículo y los viajes SAV en vacío. Además, el algoritmo de asignación óptima de vehículos propuesto puede reducir significativamente los vehículos-kilómetro recorridos en vacío (VKT) para las recogidas en todos los sistemas SAV probados hasta aproximadamente un 40 y mejorar la capacidad del sistema para transportar pasajeros. Comparando el sistema TVTS, que tiene un acceso inconveniente en horas punta, con los sistemas PTS, que siempre pone a disposición transporte puerta a puerta, llegamos a la conclusión de que el segundo podría alcanzar un rendimiento del sistema similar al primero en términos de tiempo medio de espera, tiempo de servicio y capacidad del sistema.

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