TY  - THES
AB  - 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.
AU  - Dieter, Peter
CY  - Paderborn
DO  - 10.17619/UNIPB/1-2189
DP  - Universität Paderborn
LA  - ger
N1  - Tag der Verteidigung: 25.02.2025
N1  - Kumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 2025
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2025
SP  - 1 Online-Ressource (i, 40 Seiten)
T2  - Department 3: Wirtschaftsinformatik
TI  - Sequential decision-making in urban mobility and logistics: real-time optimization under uncertainty
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-54009
Y2  - 2025-07-14T14:57:18
ER  -