Development of a Multi-Criteria Optimization Model Based on Floating Truck Data for Individual Truck Parking Recommendations

Gutmann, Sebastian Alexander Benedikt

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Sebastian Alexander Benedikt Gutmann

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Originaltitel:: Development of a Multi-Criteria Optimization Model Based on Floating Truck Data for Individual Truck Parking Recommendations
Übersetzter Titel:: Entwicklung eines multikriteriellen Optimierungsmodells auf Basis von Floating Truck Daten für individuelle Lkw-Parkempfehlungen
Autor:: Gutmann, Sebastian Alexander Benedikt
Jahr:: 2022
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: TUM School of Engineering and Design
Betreuer:: Bogenberger, Klaus (Prof. Dr.)
Gutachter:: Bogenberger, Klaus (Prof. Dr.); Geistefeldt, Justin (Prof. Dr.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:: Truck Parking Recommendations; Multi-Criteria Optimization; Traffic Simulation
Übersetzte Stichworte:: Lkw-Parkempfehungen; Multikriterielle Optimierung; Verkehrssimulation
TU-Systematik:: BAU 850; BAU 875
Kurzfassung:: This thesis proposes a novel Truck Optimization Parking System, which provides truck-specific parking recommendations. Parking demand and supply are optimally matched by balancing the interests of truck drivers and road authorities. The proposed system is evaluated with a large-scale microscopic traffic simulation, which was calibrated and validated with real data. The results of this thesis simplify the parking search for drivers and improve the utilization of the parking infrastructure.
Übersetzte Kurzfassung:: In der Arbeit wird ein Truck Optimization Parking System entwickelt, welches Lkw-feine Stellplatzempfehlungen bereitstellt. Parknachfrage und -angebot werden optimal aufeinander abgestimmt, indem die Interessen von Fahrenden und Straßenverkehrsbehörden berücksichtigt werden. Das System wird mit einer mikroskopischen Verkehrssimulation basierend auf Realdaten evaluiert. Die Ergebnisse der Arbeit vereinfachen die Parkplatzsuche für Lkw-Fahrende und verbessern die Auslastung der Parkinfrastruktur.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1661683
Eingereicht am:: 27.06.2022
Mündliche Prüfung:: 13.12.2022
Dateigröße:: 22263124 bytes
Seiten:: 182
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221213-1661683-1-8
Letzte Änderung:: 16.01.2023
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