Dynamische Vanpool Dienstleistungen: Passagierpräferenzen, Operationsmodellierung und simulationsbasierte Quantifizierung von Auswirkungen

• Antragsteller: Professor Dr. Constantinos Antoniou
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 392047120

In diesem Projekt schlagen wir vor, grundlegende Probleme im Zusammenhang mit dem dynamischen Vanpooling aus den Perspektiven von Passagieren, Betreibern und politischen Entscheidungsträgern zu untersuchen. Insbesondere wollen wir (i) die Bevorzugung der Fahrgäste gegenüber verschiedenen Dienstattributen des dynamischen Vanpoolings, wie z. B. Abholverzögerung, Kreislauf der Strecken und Fahrpreise, quantifizieren; (ii) eine Simulationsplattform aufzubauen, die es uns ermöglicht, die Leistung des dynamischen Vanpoolings und seiner sozialen Auswirkungen quantitativ zu bewerten; (iii) Entwicklung eines Hochleistungs-Scheduling-Algorithmus, der eine Kerntechnologie für dynamisches Vanpooling ist. Es soll in der Lage sein, die Stochastizität sowohl in der Nachfrage als auch in der Reisezeit zu bewältigen und kann eine Flotte von Fahrzeugen in Megacities wie Shanghai koordinieren; und (iv) die sozialen und ökologischen Auswirkungen des dynamischen Vanpoolings zu bewerten und Wege zu identifizieren, um sie mit bestehenden Reisemodi zu integrieren, um den Mobilitätsbedürfnissen der Bewohner zu dienen. Das Ergebnis des vorgeschlagenen Projekts ermöglicht es uns, ein gründliches Verständnis der Präferenzen der Passagiere, der operativen Herausforderungen des dynamischen Vanpoolings und ihrer Auswirkungen auf den Aufbau grüner und nachhaltiger Städte zu entwickeln.Der gesamte methodische Ansatz für das Projekt kombiniert vier zusammenhängende Arbeitspakete (WPs). Das erste Arbeitspaket umfasst die Schätzung von Passagierpräferenzmodellen, die für die nachgeschalteten Aufgaben dieses Forschungsprojekts notwendig sind. Insbesondere sammeln wir die genaue Präferenz (smartphone-basierte Umfragedaten auf Basis eines spezialisierten elektronischen Fragebogens) und zeigten Präferenzdaten von Panda Bus und paaren sie mit Daten von Sensoren auf den Smartphones und den Fahrzeugen. Wir verwenden dann die Ausgänge dieses Arbeitspakets als Inputs zu den Arbeitspaketen 2 und 3. In WP2 erweitern wir den Stand der Technik in Verkehrsmodellierungs- und Simulationssystemen, so dass sie dynamische Vanpooling-Services erfassen können. In WP3 integrieren wir die Ausgänge von WP1 und entwickeln Algorithmen für eine optimale Terminierung der Servicefahrzeuge in einer Weise, die die Servicequalität für eine gegebene Flottengröße maximiert. In beiden Arbeitsplätzen 2 und 3 beschäftigen wir uns explizit mit der Nachfrage und liefern Unsicherheit. In WP4 nutzen wir die Ausgabe der Arbeitspakete 2 und 3 und entwickeln ein simulationsbasiertes Sensitivitätsanalyse-Framework für die netzweite Analyse der Auswirkungen des Vanpooling-Services. Das Simulations-basierte Empfindlichkeitsanalyse-Framework wird gegenüber der Analyse von Auswirkungen auf eine kleine Anzahl von verschiedenen Netzwerken bevorzugt, da seine Ergebnisse in Beziehungen zwischen jedem Aufprall und jedem der Modelleingaben verallgemeinert werden können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartner: Dr. Dimitrios Efthymiou; Professor Dr. Hai Jiang