Desarrollar una herramienta para estimar la cantidad adecuada en la venta de espacios de estacionamiento y maximizar las ganancias

Abstract

Esta investigación se centra en determinar la cantidad óptima de asignaciones de parqueo a vender a los estudiantes de la Universidad del Valle de Guatemala en su sede central, utilizando simulaciones computacionales. Se desarrolló un modelo de simulación basado en agentes, el cual permite explorar fenómenos sociales de manera efectiva. Para la simulación se definieron cuatro horarios: matutino (6:30 AM a 1:00 PM), vesper tino (10:00 AM a 4:30 PM), nocturno (3:30 PM a 10:00 PM) y horario completo (6:30 AM a 10:00 PM). Estos horarios se eligieron para garantizar una distribución equilibrada y partir de un caso ideal y controlado. A través de la simulación, se evaluaron 208 distribuciones horarias diferentes para poblaciones estudiantiles variables. El modelo implementado considera no solo la ocupación de los espacios de parqueo, sino también el beneficio económico para la universidad, maximizando la cantidad de plazas vendidas mientras se mantiene un equilibrio entre la demanda y la oferta. A lo largo del estudio, se realizaron simulaciones para diferentes cantidades de espacios de parqueo, desde 25 hasta 150, observando que la capacidad máxima se relaciona directamente con la cantidad de plazas disponibles. Finalmente, se aplicaron regresiones polinómicas para modelar los resultados, obteniendo una función que permite estimar el número óptimo de asignaciones sin necesidad de realizar simulaciones para cada escenario. Este enfoque permite a la universidad ajustar su política de venta de asignaciones de parqueo de manera eficiente y adaptable a cambios en la demanda. Los resultados de esta investigación proporcionan una herramienta valiosa para la gestión de estacionamientos en la Universidad del Valle de Guatemala, optimizando el uso de los recursos y aumentando la satisfacción de los estudiantes y de la institución

This research focuses on determining the optimal number of parking allocations to be sold to students at Universidad del Valle de Guatemala’s main campus through computatio nal simulations. A simulation model based on agents was developed to effectively explore social dynamics related to parking demand. Four time slots were defined for the simulation: morning (6:30 AM to 1:00 PM), afternoon (10:00 AM to 4:30 PM), evening (3:30 PM to 10:00 PM), and full-day (6:30 AM to 10:00 PM), ensuring a balanced distribution of usage. The simulation evaluated various population sizes, progressively increasing the number of users to identify the maximum capacity under which no student was rejected and the university’s revenue was maximized without violating municipal regulations. After conduc ting simulations with parking capacities of 25, 50, 75, 90, 100, and 150 spaces, polynomial regression models were applied to identify patterns and predict optimal allocation for larger parking lots. The results show that a cubic polynomial regression accurately predicts the optimal num ber of allocations for different parking capacities, achieving a high determination coefficient (R2 = 0.99993). These findings suggest that simulations for each individual parking lot may not be necessary, as the regression model provides reliable estimations. This model can be adapted to different schedules, making it a flexible tool for optimizing parking allocations while maximizing the university’s revenue.