Reliable route planning in urban intermodal transport
Abstract: Intermodal transport combines multiple modes in a single journey and is a promising concept for the reduction of private car traffic in cities. However, the connection of several modes, such as public transit, shared e-scooters and walking, increases travel time uncertainties. As passengers value reliability, providing transparency about reliable routes is a crucial step for increasing the attractiveness of intermodal transport. This thesis investigates reliable route planning in urban intermodal transport from a theoretical and a practical perspective. The theoretical part introduces a routing problem that considers the characteristics of intermodal transport. The problem generalizes the reliable, the time-dependent and the constrained shortest path problem. The presented solution method builds on multi-objective A* search. Its correctness is shown and its runtime is evaluated in a theoretical analysis and in numerical experiments. The practical part models a real-world intermodal network with a comprehensive set of modes. Analyses of optimal routes through this network show two main benefits of reliable route planning. First, passengers can save a considerable amount of time by following the reliable planner’s advice. Second, the results indicate an overall shift from cars to the other, more sustainable modes. Further analyses investigate the effects of network interventions and the interactions between shared e-scooters and traditional modes. These analyses demonstrate that the presented methodology for modeling real-world networks and analyzing reliable routes can also serve as a tool in research and practice for transport analyses and decision support
Abstract: Intermodaler Verkehr kombiniert mehrere Verkehrsmittel auf einer Route und ist ein vielversprechendes Konzept für die Reduzierung des privaten Autoverkehrs in Städten. Die Verbindung mehrerer Verkehrsmittel, wie öffentlicher Nahverkehr, E-Scooter-Sharing und Fußweg, erhöht jedoch die Unsicherheit hinsichtlich der Reisezeit. Da Fahrgäste Wert auf Zuverlässigkeit legen, ist Transparenz über zuverlässige Routen ein wesentlicher Faktor um die Attraktivität des intermodalen Verkehrs zu steigern. Diese Dissertation betrachtet zuverlässige Routenplanung im intermodalen Stadtverkehr aus theoretischer und praktischer Sicht. Der theoretische Teil führt ein Routenplanungsproblem ein, das die Eigenschaften des intermodalen Verkehrs berücksichtigt. Es verallgemeinert das zuverlässige und das zeitabhängige Kürzeste-Wege-Problem sowie die Variante mit Nebenbedingungen. Das vorgestellte Lösungsverfahren baut auf multikriterieller A*-Suche auf. Die Korrektheit des Verfahrens wird gezeigt und seine Laufzeit wird theoretisch und numerisch untersucht. Der praktische Teil modelliert ein reales, intermodales Netzwerk mit einem breiten Verkehrsmittelmix. Analysen optimaler Routen in diesem Netzwerk zeigen zwei Hauptvorteile zuverlässiger Routenplanung. Erstens können Fahrgäste wesentlich Zeit sparen, wenn sie dem Rat des zuverlässigen Planers folgen. Zweitens deuten die Ergebnisse auf eine Verschiebung des Verkehrs vom Auto zu nachhaltigeren Verkehrsmittel hin. Weitere Analysen untersuchen die Effekte von Netzwerkeingriffen und die Wechselwirkungen zwischen E-Scooter-Sharing und traditionellen Verkehrsmitteln. Diese Analysen zeigen, dass die vorgestellte Modellierungs- und Analysemethodik auch für Transportanalysen und zur Entscheidungsunterstützung in Forschung und Praxis eingesetzt werden kann
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
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Online-Ressource
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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Universität Freiburg, Dissertation, 2021
- Schlagwort
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Zuverlässigkeit
Routenplanung
Zuverlässigkeit
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wo)
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Freiburg
- (wer)
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Universität
- (wann)
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2021
- Urheber
- Beteiligte Personen und Organisationen
- DOI
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10.6094/UNIFR/221465
- URN
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urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2214656
- Rechteinformation
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Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
15.08.2025, 07:26 MESZ
Datenpartner
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Beteiligte
Entstanden
- 2021
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