Bachelorarbeit, 2016
39 Seiten, Note: 2,0
Diese Arbeit untersucht die Relokationsstrategien von Bike/Car-Sharing-Systemen. Sie analysiert die logistischen Herausforderungen, die mit der ungleichmäßigen Verteilung der Fahrzeuge verbunden sind, und präsentiert verschiedene Strategien zur Optimierung der Fahrzeugverlagerung. Die Arbeit befasst sich mit den verschiedenen Komponenten von Relokationsstrategien, ihren Anwendungsmöglichkeiten und den Problemen, die im Relokationsprozess auftreten können.
Das erste Kapitel führt in das Thema Bike/Car-Sharing-Systeme ein und beleuchtet die Bedeutung des Teilens in der modernen Gesellschaft. Kapitel zwei beschäftigt sich mit der begrifflichen Unterteilung von Car-Sharing- und Bike-Sharing-Systemen und beleuchtet die logistischen Herausforderungen, die mit diesen Systemen verbunden sind. Kapitel drei widmet sich den Relokationsproblemen in Bike/Car-Sharing-Systemen, insbesondere dem Standortplanungsproblem und dem Tourenplanungsproblem. In Kapitel vier werden verschiedene Relokationsstrategien vorgestellt und analysiert, darunter Datenanalytik, mathematische Optimierungsmodelle und Entscheidungsunterstützungssysteme. Das fünfte Kapitel fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich von Bike/Car-Sharing-Systemen.
Bike/Car-Sharing, Relokationsstrategien, Standortplanung, Tourenplanung, Datenanalytik, mathematische Optimierungsmodelle, Entscheidungsunterstützungssysteme, Simulationsmodelle, Mobilität, Nachhaltigkeit, urbane Verkehrsplanung.
Durch ungleiche Nutzungsmuster sammeln sich Fahrzeuge an bestimmten Orten an, während sie an anderen fehlen. Betreiber müssen sie umverteilen, um Nutzer nicht zu verlieren.
Benutzerbasierte Strategien setzen Anreize für Kunden, Fahrzeuge an unterversorgten Stationen abzugeben. Betreiberbasierte Strategien nutzen eigenes Personal oder Dienstleister für den Transport.
Die Hauptherausforderungen sind das Standortplanungsproblem (Wo werden Stationen benötigt?) und das Tourenplanungsproblem (Wie werden Fahrzeuge effizient bewegt?).
Datenanalytik hilft dabei, Bedarfsmuster vorherzusagen und mathematische Optimierungsmodelle zu füttern, um die effizientesten Routen für die Umverteilung zu finden.
Ja, die logistischen Anforderungen unterscheiden sich durch die Fahrzeuggröße, die Ladeinfrastruktur (bei E-Fahrzeugen) und die Flexibilität der Abstellorte.
Diese Systeme nutzen Simulationsmodelle, um verschiedene Szenarien durchzuspielen und den Betreibern optimale Handlungsanweisungen in Echtzeit zu geben.
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