Enrutamiento urbano de vehículos compartidos con conductor

Abstract

Este documento académico pretende resolver el caso de optimización del enrutamiento urbano de vehículos para servicios de movilidad compartida, un elemento clave en la transformación hacia una movilidad sostenible. Se ha desarrollado un modelo matemático de optimización basado en Programación Lineal Entera Mixta (MILP) para resolver una variante compleja del Problema de Ruteo de Vehículos (VRP) incluyendo restricciones reales como la capacidad de los vehículos (CVRP), flotas heterogéneas (HVRP) y ventanas temporales (VRPTW). Este enfoque integral refleja las condiciones operativas reales de movilidad operativa y pretende alcanzar el equilibrio entre una solución eficiente en costes con una alta calidad de servicio a proporcionar.

Se presentan diferentes casos de estudio para verificar la efectividad del modelo, incluyendo desde 8 a 30 pasajeros a recoger, además de múltiples vehículos con diferentes capacidades. Se analiza también cada solución sobre un caso guía (baseline) que contempla la recogida con un único vehículo de capacidad ilimitada para mostrar la efectividad de la solución obtenida en cada caso. Se analizan y se muestran métricas para analizar cada solución propuesta. El estudio muestra como a medida que se aumenta el número de pasajeros y vehículos, aprovechando las economías de escala, el coste por pasajero disminuye considerablemente y el coste para proporcionar la calidad del servicio deseada es mucho menor. Se destaca la importancia de considerar la calidad del servicio además de la disminución de costes en la función de costes a optimizar.This academic document aims to address the optimization of urban vehicle routing for shared vehicles, a key element in the transition toward sustainable mobility. A mathematical optimization model based on Mixed-Integer Linear Programming (MILP) has been developed to solve a complex variant of the Vehicle Routing Problem (VRP), incorporating real-world constraints such as vehicle capacity (CVRP), heterogeneous fleets (HVRP) and time windows (VRPTW). This approach reflects the actual operational conditions of mobility services and aims to achieve a balance between cost-efficient solutions with high quality services.

Several case studies are presented to verify the effectiveness of the model, ranging scenarios with 8 to 30 passengers, as well as multiple vehicles with different capacities. Each solution is analysed against a baseline scenario, which considers the collection of all passengers with a single vehicle of unlimited capacity, to demonstrate the effectiveness of the proposed approach in each case. Metrics are analysed and presented for each proposed solution. The study shows that as the number of passengers and vehicles increases, leveraging economies of scale, the cost per passenger decreases significantly and the cost of providing the desire quality lowers as well. The study highlights the importance of considering service quality in addition to cost reduction as being part in the objective function to reduce.