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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81815

Wettbewerb bei Ridehailing-Diensten: Auswirkungen auf Fahrtentfernungen und Dienstleistung (Orig. engl.: Competition in ride-hailing service operations: Impacts on travel distances and service performance)

Autoren	M. Hryhoryeva L. Leclercq
Sachgebiete	5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr 5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 1, 2024, S. 439-459, 16 B, 1 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Der Wettbewerb auf dem Ridehailing-Markt (Herbeirufen von Fahrten, meist über eine App oder digitale Plattform) kann sich auf die Verkehrsüberlastung auswirken und die Qualität der Dienste verschlechtern. Kunden können beantragen, mit einem Ridehailing-Fahrzeug seines bevorzugten Unternehmens zusammengebracht zu werden, das möglicherweise nicht das nächstgelegene freie Fahrzeug ist. Dadurch kann sich sowohl die Wartezeit der Kunden beim Zusammenführen und Abholen als auch die Fahrtstrecke des Fahrzeugs zu den Kunden verlängern, was zu Verkehrsstaus führt. Neuere Studien konzentrieren sich auf den langfristigen Wettbewerbseffekt, indem sie das Netzwerkgleichgewicht berücksichtigen. In dieser Arbeit wird auf einen kürzeren Zeitraum abgezielt und untersucht, wie der Wettbewerb den Vermittlungsprozess zwischen Fahrgästen und Fahrpersonal, die daraus resultierenden Fahrten der Fahrzeuge zum Kunden und ganz allgemein das System auf der betrieblichen Ebene beeinflusst. Zu diesem Zweck wird ein Modellierungs- und Simulationsrahmen vorgeschlagen, der auf dem Makroskopischen Fundamentaldiagramm (MFD) basiert. Es wird das so genannte M-Modell verwendet, eine Kontinuumsannäherung an das fahrtbasierte MFD. Im Vergleich zum akkumulationsbasierten Ansatz überwacht es explizit die verbleibende Fahrtstrecke aller Fahrzeuge. Es wird die mathematische Zerlegung des M-Modells erweitert und Autorin und Autor von der Universität Gustave Eiffel in Lyon konzentrieren sich auf die genaue dynamische Schätzung der Fahrtlängen für die verschiedenen Fahrzeugzustände auf der Grundlage des unmittelbaren Systemzustands. Zu diesem Zweck wird vorgeschlagen, einen zusätzlichen Proxy-Simulationsrahmen zu schaffen, der die Nachfrageanforderungen und die Bewegungen der Fahrzeuge nachbildet. Es wird vorgeschlagen, die Matching-Funktion durch Stichproben von Beobachtungen in einem Proxy-Grid-Netz zu kalibrieren. Schließlich bewerten und vergleichen die Autoren verschiedene Matching-Prozesse, die unterschiedliche Wettbewerbsszenarien definieren: Wettbewerb, Kooperation und Wettbewerb mit teilweiser Kooperation (Coopetition). Das Kooperationsszenario zeigt die besten Ergebnisse bei der Serviceleistung.