Modelling On-demand Mobility Services with Agent-based Travel Demand Model Systems and Implementation of a Ridehailing Case Study

This thesis develops a comprehensive framework for modelling on-demand mobility service provision within large-scale, multimodal, long-term Agent-Based Microsimulation model systems of person activity and travel. Conventional model systems lack the required flexibility to accommodate operations and spatiotemporal features of highly dynamic mobility services. This gap is addressed by formally introducing service provision as a major generic model component within such models. The generic framework developed is demonstrated through an extended ridehailing case study.A comprehensive literature review addresses existing ambiguity in on-demand mobility service definitions and characterises their operational activities (matching, rebalancing, dynamic pricing). Focus is shifted from modelling individual services in isolation towards key generic operational activities integrated into a generic service provision process. This supports modelling a range of on-demand mobility services as well as service-specific configurations (within-service variation). Current modelling efforts have predominantly been conducted for autonomous vehicles (AVs), creating a gap in modelling human-driven vehicle fleets. Given the high degree of uncertainty regarding AV adoption timelines, formal representations of drivers’ activity and behaviour are required to model many current services. This gap is addressed by developing explicit models of drivers’ decision-making processes. Moreover, the proposed modelling framework is flexible enough to seamlessly accommodate AV and non-AV services, by representing vehicle technology as an attribute of vehicle fleets. The flexible framework can also accommodate a Mobility as a Service (MaaS) environment, which is not constrained to operate in a centralised manner, as direct interactions among users and service providers are supported – the model system is fully functional without MaaS. Applicability of the framework is demonstrated through extensive implementation efforts for a ridehailing case study, namely: data mining methods to infer supply levels and driver activity logs; in-depth analyses of generic operational tasks (matching, rebalancing, and dynamic pricing); driver activity models of key decisions of independent human drivers (entry/exit/re-entry to the system); and a model implementation of a holistic ridehailing service provision process with human-driven vehicle agents, designed to circumvent data scarcity challenges. Future work involves testing the framework through implementation of other on-demand mobility services in addition to the ridehailing use case (bikeshare, demand responsive transit, etc.). La presente tesis reporta el desarrollo de un amplio marco conceptual para el modelamiento de procesos de provisión de servicio de servicios de movilidad en-demanda, en el ámbito de sistemas de modelamiento de viajes y actividad, y enfocados en microsimulación basada en agentes a larga escala, multimodal, y a largo plazo. Actualmente, los sistemas de modelamiento convencionales carecen de la flexibilidad necesaria para acomodar operaciones y aspectos espaciotemporales de servicios de movilidad cuya naturaleza es altamente dinámica. Esta brecha se puede cerrar al introducir la provisión de servicio formalmente, como un componente principal y genérico dentro de modelos de viajes. El marco conceptual desarrollado, y su generalidad, son demostrados por medio de un caso de estudio de servicios de movilidad tipo “Uber”.La ambigüedad existente respecto a las definiciones asignadas a servicios de movilidad en-demanda se esclarece mediante una extensa revisión de literatura, caracterizando actividades operacionales de dichos servicios (emparejamiento de vehículos y usuarios, rebalanceo de la flota y precios dinámicos). Esta tesis se aleja de un enfoque de modelamiento de servicios de manera individual, para dar lugar a la definición de actividades operacionales genéricas y su integración dentro de un proceso de provisión de servicio genérico. Dicho enfoque permite modelar un amplio rango de servicios de movilidad en-demanda, así como configuraciones específicas de cada servicio individual (variaciones de un mismo servicio). Los esfuerzos reportados en materia de modelamiento en la actualidad se han enfocado predominantemente en vehículos autónomos (AVs, por sus siglas en inglés), creando una brecha en la literatura en lo que respecta a flotas operadas por conductores humanos. Dado el alto grado de incertidumbre que existe respecto al tiempo que tomaría una adopción masiva de AVs, se necesita representar formalmente los patrones de actividad y comportamiento de los conductores en los servicios de movilidad pertinentes. La presente tesis cierra esta brecha al desarrollar modelos explícitos de los procesos de toma de decisiones de conductores. En este sentido, al representar la tecnología como un atributo de la flota vehicular, el marco conceptual de modelamiento propuesto es lo suficientemente flexible como para acomodar servicios basados en AVs, así como en conductores humanos. El marco conceptual es también lo suficientemente flexible como para acomodar escenarios de Movilidad como un Servicio (MaaS, por sus siglas en inglés), los cuales no están limitados a operar de manera centralizada. En específico, se permiten interacciones directas entre usuarios y proveedores de servicio – el sistema de modelamiento es completamente funcional en la ausencia de MaaS. La aplicabilidad de esta tesis se demuestra por medio de una extensa implementación enfocada en un caso de estudio de servicios de movilidad tipo “Uber”. Incluyendo métodos de mineo de datos para inferir niveles de oferta y registros de actividad de conductores; estimación de modelos de actividad de conductores que capturan decisiones clave tomadas por conductores humanos independientes (entrar/salir/regresar al sistema); y la implementación de un modelo holístico del proceso de provisión de servicio de un servicio de movilidad tipo “Uber”, el cual opera con flotas vehiculares conducidas por agentes humanos – dicho modelo tiene la capacidad de superar las barreras impuestas por la falta de disponibilidad de datos. Trabajo futuro involucraría la puesta a prueba de el marco conceptual de modelamiento propuesto para la implementación de varios modelos de servicios de movilidad como bicicletas compartidas, sistemas de transporte público en demanda, etcétera.

Keywords: Agent-Based Modelling
Human drivers
Mobility Services
Ridehailing
Ridesourcing
Service Provision
Advisor: Miller, Eric J