Strategic public transport design using autonomous vehicles and other new technologies

We examine potential improvements to public transport systems induced by the autonomous vehicle technology (AVT). To do so, we study a feeder system that operates on-demand in an idealized local zone, and the design of a trunk system that operates over a more general city model and with traditional lines. It is shown that the AVT encourages larger fleets of smaller vehicles that follow more direct routes, when compared with the traditional technology (TT). In both sub-systems, the total savings induced by the AVT reach up to one third of TT's costs. Congestion could increase by a marginal amount

Strategic public transport design using autonomous vehicles and other new technologies

Correction to: International Journal of Intelligent Transport Systems Research (190) https://doi.org/10.1007/s13177-019-00190-

Identificación y análisis de estructuras óptimas de líneas de transporte público en redes representativas con demanda paramétrica

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención TransporteIngeniero Civil MatemáticoEl siguiente trabajo avanza en la resolución del problema de determinar estructuras de líneas óptimas de transporte público. Para ello, se parte del diagnóstico de que hoy no existe una manera sistémica de enfrentar tal problema. Los estudios existentes muestran heurísticas que funcionan en cualquier ciudad, o redes muy pequeñas resueltas en forma exhaustiva. En medio de estos enfoques hay muy poco estudiado y lo que hay son esfuerzos aislados sin justificaciones claras. No existen además puentes de diálogo entre estos enfoques. Para abordar la deficiencia señalada, se considera una ciudad de complejidad intermedia, la que es construida buscando cumplir con las principales características transversales de las ciudades modernas de acuerdo a la literatura. Se identifica que una de las discusiones no resueltas más relevantes para este problema es aquélla sobre si el mejor modelo para una ciudad es uno monocéntrico, uno policéntrico o uno disperso, por lo que la ciudad que se utiliza tiene parámetros cuyos valores permiten representar cada uno de estos modelos. Se presentan cuatro estructuras de líneas que cubran tal ciudad: líneas directas, líneas exclusivas, hub & spoke y troncales-alimentadores. Se optimizan numéricamente en función de los parámetros con una función de costos que incorpora a operadores y usuarios y que incluye la determinación de frecuencias óptimas. Se concluye que si no se penalizan los trasbordos, las estructuras óptimas son hub & Spoke y troncal-alimentador. En caso contrario, son las otras dos. Se muestra además como otros fenómenos potencian distintas estructuras. Por último, se aplican las dos heurísticas más intuitivas a la misma ciudad. Se obtienen estructuras muy similares a la de líneas directas, pero con menores grados de libertad. Se propone a partir de esto investigaciones futuras que permitan desarrollar heurísticas que incorporen lo estudiado en este trabajo

Effects of the introduction of spatial and temporal complexity on the optimal design, economies of scale and pricing of public transport

Tesis para optar al grado de Doctor en Sistemas de IngenieríaEn esta tesis estudiamos modelos microeconómicos para el diseño estratégico de transporte público de buses, incorporando los efectos que implican tanto la composición espacial de la demanda por viajes y la necesidad de representarla en una red, como la heterogeneidad entre la cantidad de viajes realizados en distintos períodos del día. Esto se realiza complejizando espacial y temporalmente los modelos clásicos de una línea estudiados por Jansson (1980) y Jara-Díaz y Gschwender (2009). Para el análisis espacial, estudiamos el diseño óptimo de estructuras de línea (es decir, el conjunto de rutas de las líneas de transporte público) sobre el modelo urbano propuesto por Fielbaum et al (2016, 2017) basado en la jerarquía entre los centros de la ciudad- y analizamos los resultados del enfoque heurístico, la presencia de economías de escala y sus fuentes, y la densidad espacial de líneas. Respecto al enfoque heurístico, comparamos las cuatro estructuras básicas propuestas por Fielbaum et al (2016) con las resultantes de cuatro heurísticas propuestas previamente en la literatura. Los fenómenos de escala se analizan bajo la definición del concepto de directness , que muestra que al aumentar el flujo de pasajeros el sistema prioriza rutas que minimicen los trasbordos, detenciones y los largos de los viajes de los pasajeros, es decir, ésta es una nueva fuente de economías de escala; esto permite estudiar los efectos de este fenómeno en tarifas y subsidios óptimos. Cuando la densidad espacial de líneas se incorpora como variable de diseño, se muestra que ésta crece con el número de pasajeros, manteniendo siempre los costos de acceso iguales a los costos de espera en el sistema, mostrando cierto nivel de sustitución con el nivel de directness y constituyendo una nueva fuente de economías de escala. La heterogeneidad temporal de la demanda se analiza al estudiar los modelos de una línea incluyendo dos períodos: punta y fuera de punta. El sistema se optimiza bajo distintas maneras de operación, como son el considerar una flota única, una flota independiente para cada período y dos flotas que operan de manera conjunta en el período punta (y sólo una de ellas en fuera de punta); el sistema con dos flotas simultáneas es el más eficiente, siendo ligeramente mejor que el de una sola flota. Las soluciones se comparan con aquellas que se obtienen al considerar solamente un período, y los efectos cruzados entre períodos son identificados. Adicionalmente, se estudian estrategias de tipo second-best, al comparar la optimización del sistema de acuerdo a las características del período punta, y la utilización de una sub-flota para el período fuera de punta, con la estrategia inversa: como resultado, una regla aproximada es priorizar aquél período en que el número total de pasajeros (en toda su duración) sea mayor

Strategies for transit fleet design considering peak and off-peak periods using the single-line model

Transit demand and traffic conditions present relevant differences between peak and off-peak periods - e.g. flows, trip lengths, congestion - raising a relevant strategic design choice regarding the potential use of vehicles with different sizes. Here we first revisit the optimal design using a single-line, single-fleet model, showing that buses should always run full at the peak but not always at the off-peak. Then we develop a two-fleet strategy (with different vehicle sizes) where one fleet operates the whole day and the other during the peak period only. This strategy includes holding during the peak (in order to avoid bunching) by imposing equal cycle times for both fleets. The two-fleet operation has slightly lower total costs than one-fleet, but exhibits very different effects on users’ and on operators’ costs across periods. A sensitivity analysis reveals the role played by various elements and shows that results are robust. Optimal one and two-fleet designs are both better than optimizing each period independently, revealing economies of time scope

Economies and diseconomies of scale in on-demand ridepooling systems

We analyse the sources of economies and diseconomies of scale in On-Demand Ridepooling (ODRP), disentangling three effects: when demand grows, average costs are reduced due to i) a larger fleet that diminishes waiting and walking times (Mohring Effect), and ii) matching users with more similar routes (Better-matching Effect). A counter-balance force (Extra-detour Effect), occurs when iii) the number of passengers per vehicle increases and users face longer detours. At low demand levels, there is little sharing and the Mohring effect prevails; as demand grows, more passengers per vehicle push for the Extra-detour Effect to dominate; eventually, vehicles run at capacity, and the Better-matching Effect prevails. The last two effects are specific to ODRP as the routes are not fixed but adapted online. Our simulations show that considering both users' and operators’ costs, scale economies prevail, and that ODRP with human-driven vehicles and walks allowed has total costs similar to door-to-door systems with driverless vehicles

Transit line structures in a general parametric city: The role of heuristics

The merits of selected heuristics to obtain transit line structures are analyzed, applying them on a synthetic parametric description of a symmetric city that allows representation of different city types (mostly monocentric, polycentric, or dispersed) and varying number of trips. Predetermined basic strategic designs are used as references for comparison considering operators and users costs. We show that (a) line structures that emerge from heuristics dominate the comparison for most types of cities; (b) these line structures are of the direct type; (c) the virtues of a heuristic depend on the level and, most importantly, the spatial structure of transport demand; and (d) new types of heuristics should take into account the structural characteristics of cities, allowing for potential nondirect- type solutions

Lines spacing and scale economies in the strategic design of transit systems in a parametric city.

In this paper, we incorporate the spacing of transit lines in addition to frequencies, vehicle sizes and routes in both the design and the analysis of scale economies in transit systems. First, we present a way of looking at lines spacing in a simple parallel-lines-model whose properties regarding optimal design and scale economies are derived. Then we introduce this concept of spacing into the parametric description of a city - that permits the representation of different degrees of mono and polycentrism - in order to analyze the choice between basic strategic lines structures as feeder-trunk, hub-and-spoke or direct services, where lines spacing is optimized jointly with frequencies, vehicle sizes and routes of all lines involved. We show that (a) there is a link between optimal spacing and frequency such that waiting and access costs are equal; (b) the inclusion of spacing increases the range of demand volumes where transit networks that include transfers are preferred; (c) the degrees of mono and polycentrism influences optimal spacing; and (d) introducing spacing increases the degree of scale economies

Optimal public transport networks for a general urban structure

Using a quite general parametric description of an urban setting in terms of its network, centers structure and demand pattern, we find the optimal spatial arrangement of transit lines out of four basic strategic competing options: direct, exclusive, hub-and-spoke and feeder-trunk. We identify clearly the relation between the characteristics of both the urban setting (mostly monocentric, polycentric or dispersed) and the users (transfer penalty, patronage) with the line structure that shows the best response