Motivados por aplicaciones en viajes compartidos y entregas de camiones, estudiamos el problema de emparejar un número de solicitudes y asignarlas a autos. Se da un número de autos, cada uno de los cuales consiste en una ubicación y una velocidad, y se da un número de solicitudes, cada una de las cuales consiste en una ubicación de recogida y una ubicación de entrega. Servir una solicitud significa que un auto primero debe visitar la ubicación de recogida de la solicitud y luego visitar la ubicación de entrega. Cada auto solo puede servir como máximo solicitudes. Cada asignación puede generar múltiples rutas de servicio diferentes y tiempos de servicio correspondientes, y nuestro objetivo era servir el máximo número de solicitudes con el tiempo de viaje mínimo (llamado ) y servir el máximo número de solicitudes con la latencia total mínima (llamado ). Además, estudiamos el caso especial donde las ubicaciones de recogida y entrega de una solicitud coinciden. Ambos problemas y son APX-difíciles cuando . Proponemos un algoritmo, llamado algoritmo de transporte (TA), que es un -aproximado (respectivamente, -aproximado) algoritmo para (respectivamente, ); se demuestra que estos límites son ajustados. También consideramos el caso especial donde cada auto sirve exactamente dos solicitudes, es decir, . Además del TA, investigamos otro algoritmo, llamado algoritmo de emparejar y asignar (MA). Además, llamamos al algoritmo que produce la mejor de las dos soluciones encontradas por el TA y MA el CA. Mostramos que el CA es una dos-aproximación (respectivamente, ) para (respectivamente, ), y estas proporciones son mejores que las proporciones de los algoritmos individuales, el TA y MA.