Feedback

Ein Dekompositionsansatz für das taktisch-operative Management von Bike-Sharing-Systemen

Affiliation/Institute
Institut für Wirtschaftsinformatik
Ricker, Viola Hsiao-Han

Die Mobilitätsbedürfnisse der Menschen in Großstädten steigen und mit ihnen auch Straßenauslastung und Umweltverschmutzung. Bike-Sharing-Systeme bieten eine nachhaltige Alternative für den öffentlichen Personennahverkehr, die einige der Verkehrsprobleme entschärfen könnte. Dafür bedarf es großer Nutzerzahlen, die durch entsprechende Servicequalität erreicht werden können. Dabei besteht die Herausforderung darin, dass dem im Betrieb entstehenden Ungleichgewicht in der räumlichen Verteilung der Fahrräder im System entgegengewirkt wird. Damit den Kunden zu jeder Zeit Fahrräder und Fahrradstellplätze zur Verfügung stehen, müssen Maßnahmen zur Repositionierung der Fahrräder getroffen werden. Diese Maßnahmen bestehen aus dem Transport der Räder von Stationen mit Stellplatzbedarf zu Stationen mit Fahrradbedarf. Die vorliegende Arbeit untersucht das Problem der Repositionierung und stellt ein Konzept eines dekomponierten Optimierungsverfahrens vor, welches mittels antizipierender stochastischer und dynamischer Optimierung die Menge der für die Repositionierung relevanten Stationen ermittelt. Auf Basis dieses Ergebnisses schließt sich die heuristische Tourenplanung an.

Mobility requirements of people in large cities are increasing. Some consequences are congested roads and environmental pollution. Bike sharing systems provide a sustainable alternative for public transportation which could help reducing traffic problems. A good service level is needed to achieve a high number of users. The challenge is to counter the spatial imbalance of the bike distribution across the system. To ensure the availability of bikes and bike racks, bikes must be repositioned. Repositioning actions consist of bike transports from stations with a surplus to stations with a lack of bikes. This dissertation considers the repositioning problem and introduces a decomposed optimization approach which uses anticipatory stochastic optimization to determine the relevant stations for the repositioning actions. Based on these results, the subsequent routing problem is solved heuristically.

Cite

Citation style:
Could not load citation form.

Access Statistic

Total:
Downloads:
Abtractviews:
Last 12 Month:
Downloads:
Abtractviews:

Rights

Use and reproduction:
All rights reserved