Estimación de los factores de penalización del tiempo en la función de costo generalizado a bordo del Sistema Masivo Transmilenio

Abstract

La planeación del transporte y puntualmente la planeación del transporte público de pasajeros, busca ofrecer a los usuarios alternativas o sistemas que mejoren sus condiciones actuales de viaje, en términos de tiempo de viaje, nivel de servicio, comodidad y seguridad, por lo tanto, es de esperarse que los usuarios seleccionen el tipo de sistema o ruta que minimice sus costos de viaje. La complejidad de los sistemas de transporte y la necesidad de representar las decisiones de los usuarios, ha demostrado la conveniencia de contar con herramientas analíticas que les permitan a los planeadores, disponer de un adecuado conocimiento de los sistemas y alternativas, para poder hacer predicciones sobre el comportamiento de los usuarios. Dentro de estas herramientas, el uso de modelos ha sido de gran utilidad en la identificación de soluciones o políticas, orientadas a lograr los objetivos propuestos para el sistema, constituyéndose en una gran ayuda para los procesos de planeación y toma de decisiones. El uso de modelos dentro de la planeación del transporte tiene importancia en la medida en que permita un mejor entendimiento del comportamiento del sistema analizado, y contribuya a la generación y análisis de alternativas. Los modelos de transporte y especialmente los modelos de asignación de demanda, están basados en minimizar la función de costo generalizado de viaje, la cual se traduce como la sumatoria de todos los costos que asume un usuario para realizar un desplazamiento desde un origen a un destino, convertidos en tiempo. Con la entrada en operación del Sistema Masivo, los usuarios que pasaron del colectivo al nuevo sistema, percibieron un gran cambio en los tiempos de viaje y calidad del servicio ofrecido por el nuevo sistema (sistema innovador); sin embargo, con el paso del tiempo este referente de comparación del usuario ya no lo hace frente al sistema colectivo, sino sobre el mismo servicio del masivo; por lo cual, cualquier incremento en el tiempo de viaje efectivo empleado para su movilización, es castigado dentro de su percepción de calidad del servicio, a extremo de cambiar su modo de viaje. Este aspecto es de gran importancia a la hora de reflejar y pronosticar el comportamiento de la demanda de los viajes; puesto que no estimar de manera adecuada los factores de penalización del tiempo efectivo de viaje entre otros factores que inciden en el proceso de modelación de la demanda, puede inducir a un error en la planeación y toma de decisiones. / Abstract. Transportation planning and timely planning of public transport of passengers, seeks to offer alternatives to users or systems to improve their current travel conditions, in terms of travel time, level of service, comfort and safety, therefore, is expect users to select the type of system or route to minimize travel costs. The complexity of transportation systems and the need to represent the users' decisions, has demonstrated the desirability of analytical tools that allow planners, have an adequate knowledge of systems and alternatives, in order to make predictions about the behavior of users. Within these tools, the use of models has been useful in identifying solutions or policies aimed at achieving the goals set for the system, constituting a great help for planning processes and decision making. The use of models in transportation planning is important as it allows a better understanding of system behavior analyzed, and contribute to the generation and analysis of alternatives. Transport models and especially the demand allocation models are based on minimizing the role of generalized travel cost, which translates as the sum of all costs that takes a user to perform a movement from a source to a destination converted to time. With the coming into operation of mass system, users of the group went to the new system, they noticed a big change in travel time and quality of service offered by the new system (system innovation), but over time this benchmark comparison of the user no longer faces the collective system, but about the same mass service, for which any increase in actual travel time used for mobilization, is punished in their perception of service quality at end of changing their mode of travel. This aspect is of great importance when we reflect and predict the behavior of the demand for travel, since they do not adequately estimate the penalty factors of actual travel time and other factors that affect the modeling process demand may induce an error in planning and decision making.