[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.

[en] Ride-sourcing has become a standard service in urban transportation, with companies such as Uber, Lyft, and Didi expanding in cities all over the world, thanks to the convenience that app-based booking and payment offers. In recent years, ride-hailing (solo taxi-like rides) has been supplemented with ride-splitting, which allows the user to share part of the ride with an unrelated passenger and receive a discount. Ride-splitting has the potential to increase vehicle occupancy and service efficiency, but the added uncertainty can substantially reduce demand. As a result, price differentiation between services is critical in optimizing the entire operation. This thesis proposes a Model Predictive Control (MPC) scheme to jointly optimize ride-hailing and ride-splitting fares. The controller dynamically adjusts the fare components (base fare, distance fare, and ride-splitting discount) to respond in real time to changes in demand, supply, and service state. The mid-term predictive model is based on the Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) to represent the accumulation evolution of each vehicle state. To represent the two-sided nature of the ride-sourcing market, demand is dynamic and heterogeneous, with an endogenous mode choice based on the multinomial logit model; and supply is also variable, with drivers deciding to work only if past revenues were greater than their opportunity cost, given the current fleet size. In addition to the MPC controller, an agent-based simulation is developed to represent the disaggregated system and act as the plant for the MPC. The entire system is run for a use case in Shenzhen (China) to evaluate the MPC's performance. The controller improves service quality by reducing the number of rejections, but does not significantly increase the company's overall revenue. The report finally dives into the particularities and agreement of each submodel, identifying the strengths and limitations of the MPC controller and simulated plant.