[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.

[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.