[ca] Els serveis de VTC (vehicle de transport amb conductor) s'han convertit en un estàndard del transport urbà, amb empreses com Uber, Lyft i Didi expandint-se en ciutats de tot el món. En els últims anys, el servei conegut com a ride-hailing (viatges individuals tipus taxi) ha estat complementat amb ride-splitting, una opció que permet a l'usuari compartir part del viatge amb un altre passatger i rebre un descompte a canvi. El ride-splitting té el potencial d'augmentar l'ocupació dels vehicles i l'eficiència del servei, però la incertesa afegida pot reduir la demanda. Així doncs, la diferenciació de preus entre serveis és clau per optimitzar l'operació. Aquesta tesi proposa un esquema basat en el Control Predictiu per Model (MPC) que optimitza conjuntament les tarifes de ride-hailing i ride-splitting. El controlador ajusta dinàmicament els components de la tarifa per respondre en temps real als canvis en la demanda, l'oferta i l'estat del sistema. El model predictiu a mitjà termini es basa en el Diagrama Fonamental Macroscòpic (MFD) per representar l'evolució de l'acumulació de cada estat vehicular. Per representar la naturalesa dual del mercat de VTCs, la demanda és dinàmica i heterogènia, amb una distribució modal endògena basada en el model logit multinomial; i l'oferta també és variable, amb els conductors decidint treballar només si els ingressos passats van ser més grans que el seu cost d'oportunitat. A més del controlador MPC, es desenvolupa una simulació basada en agents per representar el sistema desagregat i actuar com la planta per al MPC. El sistema s'executa per un cas d'ús a Shenzhen (Xina) i així avaluar el rendiment de l'MPC. El controlador millora la qualitat del servei en reduir el nombre de passatgers rebutjats, però no augmenta significativament els ingressos totals per a l'empresa. El treball finalment aprofundeix en les particularitats i l'acord de cada submodel, identificant les fortaleses i limitacions del controlador MPC i la planta simulada.

[es] Los servicios de VTC se han convertido en un estándar en el transporte urbano, con empresas como Uber, Lyft y Didi expandiéndose en ciudades de todo el mundo. En los últimos años, el ride-hailing (viajes individuales tipo taxi) ha sido complementado con ride-splitting, una opción que permite al usuario compartir parte del viaje con otro pasajero y recibir un descuento a cambio. El ride-splitting tiene el potencial de aumentar la ocupación de los vehículos y la eficiencia del servicio, pero la incertidumbre añadida puede reducir la demanda. Entonces, la diferenciación de precios entre servicios es clave para optimizar la operación. Esta tesis propone un esquema basado en el Control Predictivo por Modelo (MPC) que optimice conjuntamente las tarifas de ride-hailing y ride-splitting. El controlador ajusta dinámicamente los componentes de la tarifa para responder en tiempo real a los cambios en la demanda, la oferta y el estado del sistema. El modelo predictivo a medio plazo se basa en el Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD) para representar la evolución de la acumulación de cada estado vehicular. Para representar la naturaleza dual del mercado de VTCs, la demanda es dinámica y heterogénea, con un reparto modal endógeno basado en el modelo logit multinomial; y la oferta es variable, con los conductores decidiendo trabajar solo si los ingresos pasados fueron mayores que su coste de oportunidad. Además del controlador MPC, se desarrolla una simulación basada en agentes para representar el sistema desagregado y actuar como planta para el MPC. El sistema se ejecuta para un caso de uso en Shenzhen (China) y así evaluar el rendimiento del MPC. El controlador mejora la calidad del servicio al reducir el número de rechazos, pero no aumenta significativamente los ingresos generales para la empresa. El trabajo finalmente profundiza en las particularidades y el acuerdo de cada submodelo, identificando las fortalezas y limitaciones del controlador MPC y la planta simulada.