This thesis addresses the operational problems of autonomous ride-pooling, where a fleet of autonomous vehicles provides a mobility service on-demand, and customers can share trips. Algorithms are developed to dynamically assign customers and schedules to fleet vehicles, reposition idle vehicles to meet future demand, and incorporate trip reservations in a mixed operation. A simulation framework is developed to evaluate the proposed methods in case studies for Chicago, Munich, and Manhattan.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation befasst sich mit den betrieblichen Problemstellungen von autonomen Ride-Pooling. Eine Flotte autonomer Fahrzeuge bedient dabei Fahrtwünsche auf Anfrage, während Fahrten geteilt werden können. Es werden Algorithmen entwickelt, um Kunden und Fahrpläne dynamisch den Fahrzeugen der Flotte zuzuweisen, ungenutzte Fahrzeuge vorhersagebasiert zu repositionieren, und Reservierungen in den Betrieb zu integrieren. Anhand von Simulationen werden die entwickelten Algorithmen in Fallstudien für Chicago, München und Manhattan bewertet.
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Diese Dissertation befasst sich mit den betrieblichen Problemstellungen von autonomen Ride-Pooling. Eine Flotte autonomer Fahrzeuge bedient dabei Fahrtwünsche auf Anfrage, während Fahrten geteilt werden können. Es werden Algorithmen entwickelt, um Kunden und Fahrpläne dynamisch den Fahrzeugen der Flotte zuzuweisen, ungenutzte Fahrzeuge vorhersagebasiert zu repositionieren, und Reservierungen in den Betrieb zu integrieren. Anhand von Simulationen werden die entwickelten Algorithmen in Fallstudien...
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