Optimization of Vehicle Sharing Systems : Unconstraining, System Analysis & Dynamic Pricing

Hardt, Cornelius

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Originaltitel:: Optimization of Vehicle Sharing Systems
Originaluntertitel:: Unconstraining, System Analysis & Dynamic Pricing
Übersetzter Titel:: Optimierung von Vehicle-Sharing-Systemen
Übersetzter Untertitel:: Unconstraining, Systemanalyse, Dynamisches Pricing
Autor:: Hardt, Cornelius
Jahr:: 2023
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: TUM School of Engineering and Design
Betreuer:: Bogenberger, Klaus (Prof. Dr.)
Gutachter:: Bogenberger, Klaus (Prof. Dr.); Pickl, Stefan (Prof. Dr.); Minner, Stefan (Prof. Dr.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:: vehicle sharing system, free floating; car sharing; pricing; dynamic; unconstraining; clustering; Analysis; MDP; ADP, MPC
Übersetzte Stichworte:: vehicle sharing systeme, free-floating, carsharing, pricing, dynamisch; unconstraining; clustering; Analyse; MDP; ADP, MPC
TU-Systematik:: BAU 850; BAU 875
Kurzfassung:: The thesis at hand explores the steps necessary to optimize a Vehicle Sharing System in free-floating mode. A novel unconstraining algorithm is presented to estimate real demand from rental data. A clustering is presented that reduces dimensionality in system analysis. Finally, a dynamic pricing is introduced, utilizing a Markov- Decision-Process Modelling and a full dynamic pricing policy. With the approach presented, increases of up to 10% in profit can be generated.
Übersetzte Kurzfassung:: Die vorliegende Arbeit untersucht die Schritte zur Optimierung eines Free-floating Sharing-Systems. Ein neuer Unconstraining-Algorithmus wird präsentiert der die tatsächliche Nachfrage aus Mietdaten abschätzen, sowie ein Clustering, welches die Dimensionen in der Systemanalyse reduziert. Schlussendlich wird ein Dynamisches Pricing vorgestellt basierend auf einem Markov-Decision-Prozess sowie einer Pricing Policy. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht Gewinnsteigerungen um bis zu 10%.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1685694
Eingereicht am:: 27.09.2022
Mündliche Prüfung:: 15.05.2023
Dateigröße:: 193480120 bytes
Seiten:: 252
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230515-1685694-1-0
Letzte Änderung:: 14.06.2023
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