[ca] Els taxis són un mode de transport necessari per satisfer les necessitats de la població relacionades amb la mobilitat. L'impacte del mercat del taxi a la vida quotidiana és molt important, tant des del punt de vista econòmic (per exemple, els salaris dels taxistes) com social (per exemple, la congestió o la satisfacció de la demanda de desplaçaments). S'han desenvolupat diversos models amb l'objectiu de quantificar els impactes i avaluar el rendiment del sector del taxi, inicialment des d'un punt de vista agregat i econòmic i, recentment, des d'un punt de vista operacional i més realista. L'objectiu principal d'aquesta tesi és el de desenvolupar models d'estudi dels serveis oferts pel sector del taxi, fent èmfasi en el dimensionament de la flota òptima de taxis necessària per satisfer la demanda oferint un temps d'espera raonable per als clients i assegurant al mateix temps una mínima rendibilitat als taxistes. Per a aquest propòsit, s'han desenvolupat dos models, un econòmic analític i un de simulació basada en agents. El primer model és capaç d'analitzar el mercat dels taxis des d'un punt de vista macroscòpic mitjançant l'ús de valors mitjans representatius de tota la regió per obtenir el nombre òptim de taxis que satisfarà les necessitats de la població amb uns costos unitaris mínims, obtenint també el temps d'espera relacionat a aquesta flota òptima. El segon model és capaç de reproduir les característiques operacionals del sector del taxi en detall, simulant viatges en taxi a la xarxa viaria i enregistrant tots els indicadors de rendiment relacionats amb l'eficiència operacional del sector del taxi. S'utilitzen dades reals de la ciutat de Barcelona per al calibratge dels models proposats i per a l'obtenció dels resultats de l'aplicació d'ambdós models al sector del taxi de la ciutat de Barcelona. Els dos models desenvolupats es complementen perfectament, la seva combinació pot ser una eina valuosa per als responsables de la regulació del sector del taxi, ja que els permetrà analitzar els serveis del taxi i prendre les decisions correctes per millorar els servies oferts. Al mateix temps, els problemes operacionals poden ser analitzats en detall durant la fase de disseny de la política de taxis, ja que tots els actors estàn inclosos dins dels models i es tenen en compte alhora d'optimitzar el rendiment del sector del taxi. Els models s'utilitzen per analitzar l'impacte de les polítiques tarifaries en el mercat del taxi. També es te en compte la política de torns, per la qual s'ha plantejat un problema d'optimització que fa coincidir el nombre òptim de vehicles obtingut dels models amb el real proporcionat per la política de torns, que és la més comú a tot el món . Es presenten rangs òptims de demanda per als tres modes operatius. Els sistemes de taxi basats en centraletes telefòniques es mostren més eficients per baixes concentracions de demanda, mentre que els sistemes de taxi al carrer presenten menors costos unitaris per altes concentracions de demanda. Els models agregats tendeixen a subestimar els costos, tant dels clients com del sistema entre el 15% i el 30% si la distribució de la demanda és uniforme. Per demandes no uniformes, els models agregats sobreestimen els costos entre un 20% i 300%, depenent del valor de GINI de la distribució de la demanda.

[en] Taxis are a necessary mean of transport in cities for meeting the mobility needs of its citizens. The impact of the taxi market in the daily life is quite important, concerning both financial (e.g. taxi drivers' salaries) and societal issues (e.g congestion, travel demand satisfaction). Therefore, it is crucial to develop models and tools in an effort to help decision makers control the taxi market and meet the customers' requirements for an adequate level of service. In this direction, various methodologies have been developed aiming at quantifying the impacts and evaluating the performance of the taxi sector, initially from an aggregated and economic equilibrium perspective and recently from an operational and more realistic one. The main objective of this thesis is to develop models that analyze the provision of taxi services, emphasizing on the optimal number of taxis that are in order to provide a reasonable waiting time for customers and assure a minimum profitability to the taxi drivers. For this purpose, two models are developed, an analytical economic one and an agent-based simulation one. The first model is able to analyze the taxi market in a macroscopic way, using average values for the taxi drivers' cost and performance in the area of study for obtaining the optimum number of taxis for achieving the minimum unitary system cost and the related waiting time to this optimum fleet. The second model is able to analyze the operational characteristics of the taxi sector in detail, simulating taxi trips in a road network and recording all the performance indicators related to the operational efficiency of the sector. Observed data from the city of Barcelona are used for calibrating the developed models and obtaining the results of their application to the city of Barcelona. The developed models perfectly complement each other. Their combination can prove to be a valuable tool for decision makers when analyzing the performance of the taxi sector or when meeting policy related decisions. At the same time, local operation issues can be analyzed in detail when designing taxi policy related issues since all actors are included within the models and can be taken into account when optimizing this performance. The models are used for analyzing the impact of pricing policies in the taxi market, evaluating the demand for taxi trips related to various fare levels and fleet sizes. Policy issues related to the taxi shifts are also taken into account through the development of an optimization problem for matching the optimum supply levels to the ones provided by a shift-based taxi policy, which is the most common around the world. Optimum ranges of demand are obtained for the hailing, the dispatching and the stand operation modes. Dispatching mode appears to be more efficient at low demand levels, while the hailing mode present lower unitary costs for high demand levels. Aggregated models tend to underestimate the costs of both the customers and the system between 15% and 30% if the demand distribution is uniform. For non-uniform demands, the aggregated models overestimate costs between 20% and 300%, depending on the GINI value of the demand distribution.