Computational aspects of carsharing planning without relocation operations

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Cristiano Martins Monteiro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação; UFMG
• Palavras-chave em Português: Low-cost mobility; Mixed-integer linear programming; Simulation; Computação – Teses; Mobilidade urbana – Teses; Programação linear – Teses; Simulação (Computadores) – Teses.
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/52755; https://orcid.org/0000-0002-9655-3683

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.