Uno de los beneficios financieros más significativos de un modo de movilidad compartida como el uso compartido de viajes es el ahorro de costos. Por esta razón, muchos estudios se centran en la maximización del ahorro de costos en sistemas de movilidad compartida. El ahorro de costos proporciona un incentivo para que los pasajeros adopten el uso compartido de viajes. Sin embargo, si los ahorros de costos no se asignan adecuadamente a los pasajeros o el beneficio financiero de los ahorros de costos no es suficiente para atraer a los pasajeros a utilizar un modo de uso compartido de viajes, los pasajeros no aceptarán un modo de uso compartido de viajes aunque el ahorro de costos general sea significativo. En un estudio reciente, se propuso el concepto de uso compartido de viajes con descuento garantizado para proporcionar un incentivo a los pasajeros para aceptar servicios de uso compartido de viajes al garantizar un descuento mínimo para conductores y pasajeros. En este estudio, se propone un algoritmo para mejorar el rendimiento de los sistemas de uso compartido de viajes con descuento garantizado. Nuestro enfoque combina un esquema de autoadaptación basado en la tasa de éxito con un enfoque de computación evolutiva. Proponemos un nuevo algoritmo metaheurístico autoadaptativo basado en la tasa de éxito y la evolución diferencial para el Problema de Uso Compartido de Viajes con Descuento Garantizado (DGRP). Ilustramos la efectividad del algoritmo propuesto al comparar los resultados obtenidos utilizando nuestro algoritmo propuesto con otros algoritmos competitivos desarrollados para este problema. Los resultados preliminares indican que el algoritmo propuesto supera a otros algoritmos competitivos en términos de rendimiento y tasa de convergencia. Los resultados de este estudio son consistentes con la experiencia empírica de que dos personas trabajando juntas tienen más probabilidades de llegar a una decisión correcta que si trabajaran solas.