Assessing the Impact of Shared-Taxi Pricing on Congestion Using Agent-Based Modeling - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Chapitre D'ouvrage Année : 2023

Assessing the Impact of Shared-Taxi Pricing on Congestion Using Agent-Based Modeling

Évaluation de l'impact de la tarification des taxis collectifs sur la congestion à l'aide d'une modélisation basée sur des agents

Résumé

The low car occupancy and the great demand for automobile transportation lead to traffic congestion in many urban areas. In large-scale networks with high shareability (opportunity for sharing the trips), a successful taxi-sharing program that increases vehicle occupancy may significantly save the roadway system's driving costs and alleviate traffic congestion. Pricing plays an essential role in this system, as the taxi provider always seeks to maximize his benefits, and the passenger prefers a cheaper fare if he is going to share his taxi. So pricing can impact the performance of a shared-mobility system and, consequently, the network traffic. In this research, we define a pricing scheme based on the shareability concept to consider the impact of trip fare on the traffic situation. To model the passengers' and taxi providers' behavior, we use an agent-based approach to model the taxi-sharing service. We use real-world data from the city of Lyon in France to assess the behavior of the proposed taxi-sharing system under different pricing conditions. We implement two scenarios with different maximum fares acceptable by the passengers to see the impact of pricing on congestion.
Le faible taux d'occupation des voitures et la forte demande de transport automobile entraînent des embouteillages dans de nombreuses zones urbaines. Dans les réseaux à grande échelle avec une forte capacité de partage (possibilité de partager les trajets), un programme de partage de taxis qui augmente le taux d'occupation des véhicules peut réduire de manière significative les coûts de conduite du système routier et atténuer les embouteillages. La tarification joue un rôle essentiel dans ce système, car le fournisseur de taxi cherche toujours à maximiser ses bénéfices, et le passager préfère un tarif moins élevé s'il va partager son taxi. La tarification peut donc avoir un impact sur les performances d'un système de mobilité partagée et, par conséquent, sur le trafic du réseau. Dans cette recherche, nous définissons un système de tarification basé sur le concept de partage afin de prendre en compte l'impact du prix de la course sur la situation du trafic. Pour modéliser le comportement des passagers et des fournisseurs de taxis, nous utilisons une approche basée sur les agents pour modéliser le service de partage de taxis. Nous utilisons des données réelles de la ville de Lyon en France pour évaluer le comportement du système de partage de taxi proposé dans différentes conditions tarifaires. Nous mettons en œuvre deux scénarios avec différents tarifs maximaux acceptables par les passagers pour voir l'impact de la tarification sur la congestion.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04485508 , version 1 (01-03-2024)

Identifiants

Citer

Negin Alisoltani, Mahdi Zargayouna. Assessing the Impact of Shared-Taxi Pricing on Congestion Using Agent-Based Modeling. Jezic, G., Chen-Burger, YH., Kusek, M., Šperka, R., Howlett, R., Jain, L. Agents and Multi-agent Systems: Technologies and Applications 2023, 354, Springer Nature Singapore, pp.119-128, 2023, Smart Innovation, Systems and Technologies, 978-981-99-3067-8. ⟨10.1007/978-981-99-3068-5_11⟩. ⟨hal-04485508⟩
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