title: Models and algorithms for shared mobility systems
Creators: name: Enzi, Miriam
Publisher: name: :none
Year: 2021

description: Das Mobilitätsverhalten - insbesondere in Städten - verändert sich. Während vor wenigen Jahren das Privatauto das vorherrschende Verkehrsmittel war, wird heutzutage die vielfältige Infrastruktur in Städten ausgiebig genutzt. Die Anbindung der öffentlichen Verkehrsmittel wird zunehmend gerne genutzt, das Fahrrad wird dem Auto immer öfter vorgezogen, oder es wird auf Sharing-Systeme in Kombination mit anderen Verkehrsmitteln zurückgegriffen. Der Wandel wird durch Großprojekte in diversen europäischen Städten unterstützt. Dabei wird weitgehend auf "grüne'' Verkehrsmittel gesetzt, Parkplätze werden zu Nutzflächen für Stadtbewohnerinnen und Stadtbewohner. Die Entwicklungen wirken sich sowohl auf das private, wie auch auf das unternehmerische Mobilitätsverhalten und die angebotenen Möglichkeiten im jeweiligen Bereich aus. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Modellierung von Shared-Mobilitätssystemen in Firmen und führt effiziente Lösungsverfahren solch komplexer Probleme ein. Es werden drei Modelle diskutiert: (1) das Vehicle-Sharing Problem, (2) das Multimodal Car- and Ride-Sharing Problem, sowie (3) das Bi-Objective Multimodal Car-Sharing Problem. Wir beginnen mit einem System, in dem Fahrzeuge gemeinschaftlich genutzt werden und zielen dabei auf optimale Ressourcennutzung ab. Das Vehicle-Sharing Problem wird mittels bewährter und effizienter Formulierungen modelliert. Das Konzept des reinen Car-Sharings wird mit der Idee einer Fahrgemeinschaft innerhalb eines Unternehmens im Multimodal Car- and Ride-Sharing Problem erweitert und mittels Column Generation gelöst. Des Weiteren werden Präferenzen der User in einer zusätzliche Zielfunktion berücksichtig und somit ein Zweiziel-Problem aufgebaut. Wir diskutieren unterschiedliche Varianten des Bi-Objective Multimodal Car-Sharing Problems und nehmen, zur Lösung der herausforderndsten Variante, einen Branch-And-Cut Algorithmus zur Hand. Die Modelle und Algorithmen werden mit realistischen Instanzen getestet. Die Daten basieren auf Statistiken zum Arbeits- und Mobilitätsverhalten am Beispiel der Stadt Wien. Die einzelnen Kapitel beinhalten nicht nur ausführliche algorithmische Tests, sondern auch umfassende Diskussionen bezüglich unternehmerischer Auswirkungen und gibt darüber hinaus sozio-ökonomische Einblicke.
description: The way we use and see mobility is changing. Especially in urban areas, the people tend to seize the multimodal character of a city. Some always take a bike, others prefer public transportation, others prefer taxis or personal cars. Nevertheless, the latter one is decreasing in its importance and as the prevailing mode of transport. Many users switch to more environmentally friendly modes of transport and/or use sharing systems. We can see that cities prominently state their mobility plans and concepts. This trend is not only visible in our private lives but increasingly important in a corporate context. Thus, companies aim to have an overall green and sustainable profile. Instead of supporting further developments in corporate mobility privileging a few selected users, we aim at providing sustainable corporate mobility concepts, inspired by the changes also seen in our private environment. In this thesis we model shared mobility systems for a closed group of users, and propose efficient solution techniques to solve complex problems. We first introduce the vehicle-sharing problem where one or multiple types of shared vehicles may be shared. We model it as a minimum-cost flow problem and a multi-commodity flow problem. A thorough discussion gives insights into managerial implications regarding the employment of sharing systems in a company. Then, secondly, we extend the idea of vehicle-sharing by allowing users to co-ride with each other and introduce the multimodal car- and ride-sharing problem. We employ a two-layer decomposition approach, where the first layer is solved by complete enumeration and the second layer by a column generation approach to find car routes through a day. We solve realistic instances in reasonable time, making a daily planning of such car- and ride-sharing system possible. Thirdly, we introduce the bi-objective multimodal car-sharing problem where we include the user preferences in a second objective. We study four variants of the problem and solve the most challenging one with a branch-and-cut approach. All models and algorithms are tested using generated data based on gathered statistics considering Viennese work patterns. Throughout the thesis we provide holistic algorithmic tests but also socio-economic insights and managerial implications.