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http://hdl.handle.net/1843/52755| Type: | Tese |
| Title: | Computational aspects of carsharing planning without relocation operations |
| Other Titles: | Aspectos computacionais de planejamento de carsharing sem operações de relocação |
| Authors: | Cristiano Martins Monteiro |
| First Advisor: | Clodoveu Augusto Davis Júnior |
| First Referee: | Clodoveu Augusto Davis Júnior |
| Second Referee: | José Alberto Quintanilha |
| Third Referee: | Flávio Vinícius Cruzeiro Martins |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Cristiano Arbex Valle |
| metadata.dc.contributor.referee5: | Vinícius Fernandes dos Santos Humberto Torres Marques Neto |
| Abstract: | Commuting is a routine task of people living in urban areas. Shared mobility services aim to offer different options to this routine by providing better comfort and faster trips than conventional public transport means, along with avoiding the clients' costs of owning a private vehicle. A properly planned carsharing service can be attractive even for who owns and drives a private vehicle but would consider not owning it anymore if a cheaper and more sustainable transport mean is available. Low-cost carsharing rentals can be achieved by suitably positioning the fleet along the city and by making the most of the shared vehicles according with a previous selection of which subset of trip demands can be served. This previous selection would choose which demands have a combining origin and destination, allowing these clients to use a same vehicle but in different moments, not requiring the carsharing company to relocate the fleet among stations due to different demands along the day and week. This work contextualizes the operational and computational challenges in planning a carsharing service; proves the NP-Completeness of optimizing the locations for shared mobility stations; proposes a Mixed-Integer Linear Programming formulation for this original problem, and another Mixed-Integer Linear Programming formulation which yields good locations for stations; and applies a polynomial time linear formulation to simulate and compare the performance of three different carsharing business models according with historical mobility data from the São Paulo Metropolitan Area. Results show that it is possible to offer a profitable low-cost carsharing service without performing vehicle relocations. However, only a subset of trips are served and clients must be flexible enough to walk to get to an available vehicle nearby. Results also demonstrate that trips selected to be served are similar among the different business models; are concentrated on São Paulo's downtown region; are shorter than the average trip, but otherwise behave in a similar way as compared to the complete set of trips; and the lack of parking slots may be a risk to the carsharing company. |
| Abstract: | Deslocamentos são tarefas rotineiras das pessoas que vivem em áreas urbanas. Os serviços de mobilidade compartilhada visam oferecer diferentes opções a essa rotina, proporcionando melhor conforto e viagens mais rápidas que os meios de transporte público convencionais, além de evitar os custos dos clientes de possuírem um veículo particular. Um serviço de carsharing devidamente planejado pode ser atraente inclusive para quem possui e dirige um veículo particular mas consideraria deixar de possuí-lo se um meio de transporte mais barato e sustentável estivesse disponível. Um aluguel de carsharing de baixo custo pode ser alcançado posicionando adequadamente a frota ao longo da cidade e aproveitando ao máximo os veículos compartilhados de acordo com uma seleção prévia de qual subconjunto de demandas de viagens podem ser atendidas. Esta seleção prévia escolheria quais demandas têm origem e destino combinando, o que permite que esses clientes utilizem um mesmo veículo mas em momentos distintos, não exigindo que a empresa carsharing realoque a frota entre as estações devido às diferentes demandas ao longo do dia e da semana. Este trabalho contextualiza os desafios operacionais e computacionais do planejamento de um serviço de carsharing; prova a NP-Completude de otimizar os locais para estações de mobilidade compartilhada; propõe uma formulação de Programação Linear Inteira-Mista para este problema original e uma outra formulação de Programação Linear Inteira-Mista que produz boas localizações para estações; e aplica uma formulação linear de tempo polinomial para simular e comparar o desempenho de três diferentes modelos de negócio de carsharing de acordo com dados históricos de mobilidade da Região Metropolitana de São Paulo. Resultados mostram que é possível oferecer um serviço de carsharing de baixo custo e lucrativo sem realizar relocações de veículos. Porém, somente um subconjunto das viagens são atendidas e é necessário que clientes sejam flexíveis para caminhar até algum veículo disponível na região. Resultados também demonstram que as viagens selecionadas para serem servidas são similares entre os diferentes modelos de negócios; estão concentradas na região central de São Paulo; são mais curtas que a média das viagens, mas tem padrões similares ao restante das viagens; e a falta de vagas de estacionamento pode ser um risco para empresas de carsharing. |
| Subject: | Computação – Teses Mobilidade urbana – Teses Programação linear – Teses Simulação (Computadores) – Teses. |
| language: | eng |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/52755 |
| Issue Date: | 15-Dec-2022 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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