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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81049

Zukunftsstrategien für den Verkehr mithilfe von agentenbasierten Modellen: die Rolle der Mobility-on-Demand-Dienste (Orig. engl.: Planning for the future of transport with agent-based modelling: The role of on-demand mobility services)

Autoren G.O. Kagho
Sachgebiete 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle
6.7.2 Verkehrsbeeinflussung außerorts, Verkehrsmanagement, Fahrerassistenzsysteme

Zürich: ETH Zürich, 2024, Dissertation, No. 29883, XXII, 224 S., zahlr. B, T, Q, Anhang. − Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.org/10.3929/ethz-b-000659048

Autonome Fahrzeugtechnologie in Kombination mit Mobility-on-Demand-Diensten (MoD), auch bekannt als Shared Automated Vehicles (SAVs), werden als eine Möglichkeit zur Schaffung eines effizienten und nachhaltigen Verkehrssystems in Betracht gezogen. Insbesondere Fahrgemeinschaften können die Vorteile von öffentlichen Verkehrsmitteln und Privatfahrzeugen kombinieren. Zur Simulation dieser Systeme werden häufig agentenbasierte Modelle eingesetzt, um die Dynamik zwischen Nachfrage und Angebot zu erfassen. Die Modellierung eines solchen Systems erfordert jedoch umfangreiche Daten und komplexe Strategien, die die Wechselwirkungen zwischen Verhaltensparametern und Modellkomponenten berücksichtigen. Dies bedeutet, dass es keinen perfekten Simulationsansatz gibt, der ein vollständiges Modell der realen Welt liefern kann. Daher zielte die Dissertation darauf ab, Strategien für eine wirksame Simulation von MoD zu entwickeln und zu testen, sowie bewährte Verfahren für die Verwendung solcher Modelle zu definieren. Die Fallstudien in der Dissertation präsentieren verschiedene Strategien für agenten-basierte Verkehrssimulationen im Bereich von MoD-Dienstleistungen. Sie adressieren diverse Herausforderungen wie zum Beispiel die Datenverfügbarkeit, deren Aussagekraft und Zuverlässigkeit, sowie den Einfluss von verkehrspolitischen Maßnahmen mit Bezug auf die soziale Gleichberechtigung. Zunächst werden die Gründe für die Anwendung von MoD-Simulationen beschrieben und diskutiert.