An Algorithm for Integrating Peer-to-Peer Ridesharing and Schedule-Based Transit System for First Mile/Last Mile Access
Kumar Pramesh et al. — 2021
Résumé (FR)
Cet article développe un algorithme permettant d’intégrer le covoiturage pair-à-pair avec un système de transit à horaires fixes pour résoudre le problème du premier et dernier kilomètre. Les données de simulation proviennent du modèle de demande de déplacements de la région des Twin Cities (Minnesota). Les résultats montrent que le covoiturage basé sur le transit peut générer des économies significatives en termes d’heures-véhicule par rapport à un système de transport solo. Les stations de transit jouent le rôle de nœuds de convergence, concentrant les flux de passagers issus de différentes origines. L’algorithme proposé assure la coordination temporelle entre les véhicules de covoiturage et les horaires des lignes de transit fixes. Ce travail démontre que l’utilisation du réseau de transit comme structure d’accueil amplifie l’efficacité du covoiturage.
Summary (EN)
This paper develops an algorithm to integrate peer-to-peer ridesharing with a schedule-based fixed transit system to solve the first- and last-mile access problem. Simulation data are drawn from the activity-based travel demand model of the Twin Cities, Minnesota region. Results show that transit-based ridesharing can generate significant savings in vehicle-hours compared to single-occupancy travel. Transit stations serve as convergence nodes, concentrating passenger flows from diverse origins. The proposed algorithm ensures temporal coordination between ridesharing vehicles and fixed transit schedules. This work demonstrates that using the transit network as a hosting structure amplifies ridesharing efficiency.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Méthode | Algorithme d’optimisation couplant appariement covoiturage pair-à-pair et contraintes horaires d’un réseau de transit fixe |
| Données | Modèle de demande basé sur les activités (activity-based) de la région Twin Cities, Minnesota |
| Résultat principal | Réduction significative des heures-véhicule par rapport au véhicule solo ; les stations de transit concentrent naturellement les flux |
| Lien demand/offer-driven | Le transit (offer-driven, horaires fixes) structure la demande de covoiturage (demand-driven) en forçant des rendez-vous spatio-temporels aux nœuds |
| Lien réseau/flux | Les stations jouent le rôle de PUDO hubs : leur fonction de convergence géographique amplifie le taux de remplissage et l’efficacité globale du covoiturage |
Lien avec la problématique
Cet article illustre directement la complémentarité entre mobilité demand-driven (covoiturage pair-à-pair) et offer-driven (transit à horaires fixes) : le réseau de transit impose une structure temporelle et spatiale qui rend le covoiturage plus efficace en concentrant les flux. La logique de hub de transit comme nœud de convergence constitue un mécanisme clé de la thèse sur l’émergence de l’efficacité collective dans les systèmes de mobilité partagée. Ce travail montre que la performance du covoiturage n’est pas intrinsèque au service lui-même, mais amplifiée par la structure du réseau qui l’accueille.