La utilización eficiente de recursos en el transporte urbano requiere la integración de los sistemas de transporte de pasajeros y de carga. La investigación actual se centra en responder dinámicamente tanto a los pedidos de pasajeros como a los de paquetes, típicamente planificando inicialmente las rutas de los pasajeros y luego insertando dinámicamente las solicitudes de paquetes. Sin embargo, este enfoque pasa por alto la flexibilidad inherente en los tiempos de entrega de paquetes en comparación con las estrictas limitaciones de tiempo del transporte de pasajeros. Este estudio introduce un enfoque novedoso para mejorar la utilización de recursos de taxis proponiendo un modelo compartido para el transporte de personas y paquetes, denominado modelo SARP-LTW (Problema de compartir un viaje con ventanas de tiempo flexibles para paquetes). Nuestro modelo acomoda ventanas de tiempo flexibles para las entregas de paquetes y define inicialmente las rutas de entrega de paquetes para cada taxi antes de cada jornada laboral, lo que se realiza antes de atender las solicitudes de pasajeros. Una vez que comienza la jornada laboral de cada taxi, todos los taxis priorizarán atender las solicitudes de viaje de pasajeros dinámicas, minimizando el retraso para estas solicitudes, con el único requisito de asegurar que todos los paquetes preprogramados puedan ser entregados a sus destinos. Este enfoque de servicio dual tiene como objetivo optimizar las ganancias mientras se equilibra la sensibilidad temporal de los pedidos de pasajeros con la flexibilidad en la entrega de paquetes. Además, mejoramos el algoritmo de búsqueda adaptativa de gran vecindario al introducir un mecanismo de actualización de información de colonia de hormigas (AC-ALNS) para resolver el SARP-LTW de manera eficiente. El análisis numérico del conocido conjunto de instancias de referencia de Solomon demuestra que el modelo SARP-LTW supera al modelo SARP en tasa de ganancias, ingresos y estabilidad de ingresos, con mejoras del 48%, 46% y 49%, respectivamente. Nuestro enfoque propuesto permite a las empresas de taxis maximizar la utilización de vehículos, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando los ingresos.