Los servicios de transporte en vehículos han crecido rápidamente, presentando desafíos como la congestión del tráfico, la distribución ineficiente de la carga de trabajo de los conductores y preocupaciones ambientales como el mayor consumo de combustible y las emisiones. Este estudio desarrolla un modelo de asignación de transporte en vehículos no lineal que aborda estos problemas al considerar el nivel de servicio, la carga de trabajo de los conductores y el consumo de combustible. Se empleó un método lineal por tramos para manejar un modelo de programación no lineal, y se modificó el método para funcionar de forma autónoma sin intervención del operador. El rendimiento del modelo fue evaluado utilizando un conjunto de datos públicamente accesible de viajes en taxi en Manhattan, centrándose en indicadores como el tiempo de espera de los pasajeros, la distribución de la carga de trabajo de los conductores y el consumo de combustible. Las simulaciones numéricas demostraron mejoras significativas: una reducción del 15% en el tiempo de espera promedio de los pasajeros, una mejora del 20% en el equilibrio de las cargas de trabajo de los conductores y una disminución del 10% en el consumo total de combustible, contribuyendo a la reducción de emisiones y al impacto ambiental. El método lineal por tramos modificado resultó efectivo en la optimización de asignaciones de transporte en vehículos, proporcionando una solución más eficiente y sostenible. El modelo también mostró robustez en el manejo de grandes conjuntos de datos, asegurando la escalabilidad y aplicabilidad a diversos entornos urbanos. Estos hallazgos resaltan el potencial del modelo para mejorar la eficiencia operativa y promover la sostenibilidad en los servicios de transporte en vehículos. Al integrar consideraciones sobre el nivel de servicio, la carga de trabajo de los conductores y el consumo de combustible, el modelo ofrece un enfoque holístico para abordar los principales desafíos enfrentados por la industria del transporte en vehículos. Este estudio proporciona información valiosa para el desarrollo futuro de servicios de transporte en vehículos e implementaciones de sistemas de transporte en vehículos, promoviendo prácticas que sean tanto eficientes como respetuosas con el medio ambiente.