Assessing the impacts of ridesharing services: An agent-based simulation approach
Sun R. et al. — 2022
Résumé (FR)
Cet article évalue les impacts des services de covoiturage sur l’énergie et les émissions en utilisant une approche de simulation multi-agents. Le modèle est appliqué à la ville de Chattanooga, dans le Tennessee, en s’appuyant sur des données réelles de demande de déplacements. Les résultats montrent que des taux de pénétration du covoiturage compris entre 5 % et 75 % permettent de réduire les émissions et la consommation d’énergie liées aux véhicules de 2 % à 35 %. L’étude met en évidence des compromis entre les gains environnementaux et les délais supplémentaires subis par les usagers. Les bénéfices environnementaux sont maximisés lorsque le covoiturage cible les trajets domicile-travail en heure de pointe. Ces résultats orientent les politiques de mobilité vers des stratégies d’incitation ciblées pour maximiser les externalités positives.
Summary (EN)
This paper evaluates the impacts of ridesharing services on energy consumption and emissions using an agent-based simulation approach. The model is applied to the city of Chattanooga, Tennessee, using real-world travel demand data. Results show that ridesharing penetration rates between 5% and 75% achieve a 2%–35% reduction in vehicle-related emissions and energy consumption. The study highlights trade-offs between environmental gains and additional travel delays experienced by users. Environmental benefits are maximised when ridesharing targets peak-hour commuting trips. These findings guide mobility policies toward targeted incentive strategies to maximise positive externalities.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Thème | simulation-carpooling-urban |
| Venue | Journal of Cleaner Production |
| Mots-clés | ridesharing, agent-based simulation, energy consumption, emissions reduction, urban transport |
| DOI | 10.1016/j.jclepro.2022.134156 |
Lien avec la problématique
Cet article contribue à la compréhension de la complémentarité offre↔demande dans les systèmes de covoiturage urbain/périurbain, en lien avec l’utilisation d’un réseau structurant (PUDO, hubs, lignes) pour concentrer les flux.