Resumen

Los servicios de tránsito flexible, que reúnen las características del tránsito de ruta fija y del tránsito que responde a la demanda, han demostrado ser rentables en zonas residenciales de baja densidad. En este trabajo se propone una metodología para ayudar a los planificadores a tomar mejores decisiones a la hora de elegir entre la política de desvío de rutas y la política de desvío de puntos, que son dos tipos prometedores de servicios de tránsito flexibles. Se desarrolla una función de costes del usuario para medir la calidad del servicio de los sistemas de tránsito, y se construyen modelos analíticos para comparar el rendimiento del sistema bajo niveles de demanda tanto esperados como inesperados. A partir de los experimentos realizados en distintos escenarios sobre un ejemplo de tránsito real, se han derivado las demandas críticas, que representan el punto de cambio entre las dos políticas de servicio en competencia. Nuestros resultados muestran que la política de desvío de punto es más eficiente en niveles de demanda bajos, mientras que la política de desvío de ruta es una mejor opción en niveles de demanda de bajos a moderados. A niveles de demanda inesperadamente altos, la política de desvío de ruta es más capaz de acomodar a los pasajeros rechazados que la política de desvío de punto.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:política de desvío de rutas, política de desvío de puntos, servicios de tránsito flexibles, servicios de tránsito flexibles, niveles de demanda elevados, ejemplo de tránsito vitalicio, niveles de demanda moderados, niveles de demanda inesperados, función de costes del usuario, modelos analíticos
• Keywords:route deviation policy, point deviation policy, flexible transit services, flexible transit services, high demand levels, life transit example, moderate demand levels, unexpected demand levels, user cost function, analytical models