Resumen

Este documento investiga la estructura óptima del tamaño de la flota de taxis bajo regímenes de mercado de monopolio y oligopolio cuando los taxis son cobrados con peaje basado en enlaces. Se propuso un modelo de programación bicapa para tener en cuenta la interacción entre el tamaño de la flota de taxis y los diferentes modos de tráfico en la red. El nivel superior es determinar la estructura óptima de la flota de taxis para maximizar la ganancia de cada empresa de taxis. El nivel inferior es un modelo combinado de equilibrio de red (CNEM) que representa la respuesta de los viajeros a la estructura óptima de la flota de taxis cuando se impone un peaje por congestión a los taxis. Mostramos que el problema del nivel inferior se puede formular como una formulación equivalente de desigualdad variacional, que considera la división jerárquica basada en logit, la elección de ruta, la demanda elástica y la distribución de taxis vacíos. El problema bicapa se puede resolver mediante un algoritmo de solución heurística iterativa,

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Investiga; Tamaño óptimo de la flota de taxis; Monopolio; Regímenes de mercado de oligopolio; Modelo de programación bicapa; Modos de tráfico; Modelo de equilibrio de red; Peaje de congestión; Formulación de desigualdad variacional; División de modos jerárquica basada en logit; Algoritmo de solución heurística iterativa; Enfoque de descomposición de bloque Gauss-Seidel; Ejemplos numéricos
• Keywords:Investigates; Optimal taxi fleet size; Monopoly; Oligopoly market regimes; Bilevel programming model; Traffic modes; Network equilibrium model; Congestion toll; Variational inequality formulation; Hierarchical logit-based mode split; Iterative heuristic solution algorithm; Block Gauss-Seidel decomposition approach; Numerical examples