Zu vergebende Bachelorarbeiten

Auto-Abos senken Zugangshürden durch den Wegfall hoher Vorabkosten. Dies demokratisiert Mobilität, riskiert aber induzierte Nachfrage durch den Ersatz des ÖPNV durch Privatautos. Diese Arbeit bewertet die widersprüchlichen Effekte, um einen konzeptionellen Rahmen für künftige empirische Forschung zu entwickeln.

In Ride-Pooling-Systemen können Kundenanfragen durch einen zentralen Betreiber Fahrzeugen zugewiesen werden. Unter bestimmten Steuerungsstrategien können neu eintreffende Anfragen die Reihenfolge von Abhol- und Absetzvorgängen der Fahrzeuge dynamisch durch sogenannte Einfügungen verändern. Dies kann zu Verzögerungen für Fahrgäste führen, die sich bereits an Bord befinden oder bereits geplante Fahrten erhalten haben. Ziel dieser Arbeit ist es, diese Verzögerungen in unterschiedlichen Netz- und Nachfrageszenarien mithilfe der Python-basierten Flottensimulation FleetPy zu untersuchen und deren Auswirkungen sowohl auf die Fahrgäste als auch auf den Flottenbetrieb zu analysieren.

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur Berechnung von Fahrgastbelastungen entlang von ÖPNV-Linien, zur Identifikation kritischer Querschnitte sowie zur Bestimmung der erforderlichen Kapazitäten anhand geeigneter Fahrzeuggrößen. Hierfür werden detaillierte Fahrgastdaten eines Busnetzes genutzt; das Verfahren wird konzeptionell entwickelt und in Python umgesetzt, wobei der Landkreis Hof in Bayern als Fallstudie dient.

In diesem Bachelorarbeit werden drei Ziele verfolgt: (1) aus einer bestehenden (Online-)Plattform Daten und Modelle zu duplizieren für (spezifizierte) Offline-Untersuchungen, (2) Verfahren zu implementieren, um Echtzeitdaten in Testbed(s) einzubinden, und (3) Datenaggregation zu untersuchen im Hinblick auf die Verkehrssteuerung.

On-Demand-Mobilitätsdienste verfügen nur über begrenzte Kapazitäten. Daher müssen sie Anfragen ablehnen, wenn diese nicht innerhalb der vorgegebenen Zeitlimits bedient werden können. In dieser Arbeit werden die marginalen Gewinne der Servicequote in Abhängigkeit von der Flottengröße sowie die wichtigsten Determinanten dieses Zusammenhangs für Ride-Hailing- und Ride-Pooling-Dienste analysiert. Darüber hinaus wird der Zusammenhang zwischen Servicequote und Servicequalität (z. B. Wartezeit und Fahrzeit) untersucht.