{"id":52111,"date":"2026-03-31T10:46:09","date_gmt":"2026-03-31T08:46:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/promotionsstipendium\/20022-054\/"},"modified":"2026-03-31T10:46:09","modified_gmt":"2026-03-31T08:46:09","slug":"20022-054","status":"publish","type":"promotionsstipendium","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/promotionsstipendium\/20022-054\/","title":{"rendered":"Erforschung der Dynamik von On-Demand Ridepooling Systemen und ihr Einfluss auf ein nachhaltiges Mobilit\u00e4tskonzept mittels Simulation, Optimierung und Datenanalyse"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align:justify;\">Die Umstellung auf nachhaltige Mobilit\u00e4t ist eines der zentralen Themen heutiger Politik. Dabei m\u00fcssen eine Reihe sozialer, \u00f6kologischer und \u00f6konomischer Anforderungen erf\u00fcllt werden. Zum einen muss der Aussto\u00df von Treibhausgasen schnell und drastisch reduziert werden, zum anderen soll die gesellschaftliche Teilhabe aller Verkehrsteilnehmer*innen in l\u00e4ndlichen, sowie urbanen R\u00e4umen nicht eingeschr\u00e4nkt werden. Mobility-on-Demand Konzepte wie Ridepooling bieten eine M\u00f6glichkeit diese Ziele zu kombinieren und schnell umzusetzen.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Bei On-Demand Ridepooling werden \u00e4hnliche Fahrten verkn\u00fcpft, um die Auslastung der Fahrzeuge zu erh\u00f6hen, und somit die gefahrene Gesamtstrecke zu reduzieren. Als Teil des \u00f6ffentlichen Verkehrssystems kann Ridepooling als Bindeglied zwischen Taxisystemen und Linienverkehr betrachtet werden. Einerseits korrespondiert es mit Taxisystemen, da die Fahrzeuge auf Abruf verf\u00fcgbar sind, anderseits \u00e4hnelt es Linienverkehr, da mehr als eine Anfrage zeitgleich bearbeitet wird. Es kann als Stand-alone-System verwendet werden oder in Kombination mit anderen \u00f6ffentlichen Verkehrsmitteln (multimodaler Verkehr).<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">In meinem Promotionsprojekt soll die Dynamik von Ridepooling umfassend untersucht werden, um zu kl\u00e4ren, ob und in welcher Form Ridepooling die gew\u00fcnschten Ziele, z.B. bzgl.\u00a0 Nachhaltigkeit, erreicht. Diese Untersuchung ist in drei Bereiche aufgeteilt.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Im ersten Teil soll die Dynamik von Stand-alone-Ridepooling analysiert werden. Das Ziel ist, ein besseres Verst\u00e4ndnis dar\u00fcber zu bekommen, wann Fahrten geteilt werden (\u00dcbergang Taxi zu Ridepooling) und wann und wie sich zyklische Routen entwickeln (\u00dcbergang Ridepooling zu Linienverkehr). Beide \u00dcberg\u00e4nge konnten bereits in stark vereinfachten Ridepooling-Simulationen von Dr. Molkenthin sowie in meiner Masterarbeit beobachtet werden. Eine systematische Analyse soll zu einem besseren Verst\u00e4ndnis der zugrundeliegenden Mechanismen f\u00fchren, und so eine Grundlage f\u00fcr die Parameterwahl bilden. Hierzu ist geplant, Methoden aus der statistischen Physik zu verwenden, indem die \u00dcberg\u00e4nge als Phasen\u00fcberg\u00e4nge in noch zu bestimmenden Ordnungsparametern beschrieben werden. Parameter sind hier z.B. der Dispatcher Algorithmus oder die Fahrzeuganzahl. Um die Anzahl an Parameterkombinationen zu senken, sollen einzelne Parameter durch Parameterreduktion zu effektiven Parametern zusammengefasst werden.\u00a0 Die Auswirkungen einer Parameterkombination auf ein Ridepooling-System sollen mit einer Ridepooling-Simulation getestet werden. Um die Simulationsanzahl weiter zu senken, sollen au\u00dferdem Samplingverfahren wie genetische Algorithmen oder Markow-Chain Monte-Carlo Algorithmen (MCMC) eingesetzt werden. Einen MCMC Algorithmus verwendete ich bereits in meiner Masterarbeit.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Der zweite Teil soll sich mit der bisher sp\u00e4rlich untersuchten Frage besch\u00e4ftigen, ob Ridepooling eher als Stand-alone-System oder in Kombination mit anderen \u00f6ffentlichen Verkehrsmitteln eingesetzt werden sollte. Auch hier sollen Phasen\u00fcberg\u00e4nge und Phase Mixing untersucht werden. Phase Mixing kann hier z.B. bedeuten, dass nur einzelne Fahrzeuge des Systems mit anderen \u00f6ffentlichen Verkehrsmitteln interagieren. Es sollen hier auch die Ergebnisse und Methoden aus dem ersten Teil genutzt werden.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Auf Basis dieser Ergebnisse k\u00f6nnen im letzten Teil f\u00fcr bestimmte Regionen exakt konfigurierte Ridepooling-Systeme erstellt werden. F\u00fcr diese Systeme soll ermittelt werden, wie sich die CO2-Emissionen, Fahrzeit, Wartezeit, Verkehrs- und Fahrzeugaufkommen im Vergleich zu Individualverkehr mit dem eigenen PKW verhalten. Aus den Kostenanalysen sollen Funktionen abgeleitet werden, mit denen z.B. die CO2-Emissionen in Abh\u00e4ngigkeit von der Anzahl der Fahrzeuge des Systems dargestellt werden kann. Als Datensatz zum Modellieren der Mobilit\u00e4tsbed\u00fcrfnisse werden 34 Millionen Transportnachfragen aus Berlin aus dem Jahr 2017 verwendet werden. Dies stellt eine erhebliche Verbesserung gegen\u00fcber anderen Studien dar, welche z.B. nur Taxianfragen verwenden.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Umstellung auf nachhaltige Mobilit\u00e4t ist eines der zentralen Themen heutiger Politik. Dabei m\u00fcssen eine Reihe sozialer, \u00f6kologischer und \u00f6konomischer Anforderungen erf\u00fcllt werden. 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