Go to page

Bibliographic Metadata

  • Title
    Sequential decision-making in urban mobility and logistics : real-time optimization under uncertainty / von Peter Dieter, M. Sc. ; Gutachter Prof. Dr. Guido Schryen, Prof. Dr. Lin Xie
  • Author
    Dieter, Peter
  • Degree supervisor
    Schryen, Guido ; Xie, Lin
  • Published
    Paderborn, 2025
  • Description
    1 Online-Ressource (i, 40 Seiten)
  • Institutional Note
    Kumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 2025
  • Annotation
    Tag der Verteidigung: 25.02.2025
  • Defended on
    2025-02-25
  • Language
    German
  • Document Types
    Dissertation (PhD)
  • Keywords (GND)
    Paderborn
  • URN
    urn:nbn:de:hbz:466:2-54009 
  • DOI
    10.17619/UNIPB/1-2189 
Links
Files
Classification
Zusammenfassung
  • Diese Dissertation untersucht sequentielle Entscheidungsfindung in der urbanen Mobilität und Logistik mit besonderem Fokus auf Taxi Ride Sharing (TRS) und Last-Mile Delivery (LMD). Beide Bereiche stehen vor einer steigenden Nachfrage nach schnellen und kosteneffizienten Dienstleistungen, was eine Echtzeit-Optimierung unter Unsicherheit erfordert. Die Forschung wendet Methoden des Operations Research an, darunter heuristische Optimierung, die Integration von maschinellem Lernen und antizipatorische Entscheidungsfindung, um Effizienz und Servicequalität zu verbessern. Durch die Entwicklung neuer Verfahren für dynamische Fahrzeugroutenplanung, Auftragszuweisung und Passagierbündelung liefert diese Arbeit praxisrelevante Erkenntnisse für Dienstleister und trägt zu nachhaltigeren und effizienteren urbanen Transportsystemen bei.
Abstract
  • This dissertation explores sequential decision-making in urban mobility and logistics, with a particular focus on Taxi Ride Sharing (TRS) and Last-Mile Delivery (LMD). Both domains face increasing demand for fast and cost-efficient services, requiring real-time optimization under uncertainty. The research applies operations research techniques, including heuristic optimization, machine learning integration, and anticipatory decision-making, to improve efficiency and service quality. By developing novel methods for dynamic vehicle routing, order assignment, and passenger aggregation, this work provides actionable insights for service providers, contributing to more sustainable and efficient urban transport systems.
Content
Stats
  • The PDF-Document has been downloaded 3 times.
License/Rightsstatement