In this thesis, we study models for Autonomous Micromobility-on-Demand (AMoD), wherein a fleet of self-driving vehicles provides on-demand mobility jointly with micromobility transportation mode. Intending to reduce users' average trip times we first offer an intermodal network flow model and with the aim to reduce both average travel time and cost, we present a multimodal network flow model for AMoD that captures the interaction between AMoD and micromobility. Then we present a method for the model implementation so that it guarantees the best performance for the solver. Subsequently, we present real-world case studies for the transportation networks, which allow us to quantify the general benefit of AMoD, as well as its impact on different modes of transportation. Our studies give insight into the cooperation between AMoD and micromobility where we can impact users of the micromobility vehicles by changing the parameters related to AMoD and Vice-Versa. Dealing with a linear problem (LP), the solutions ensure global optimality.

In questa tesi, studiamo modelli per la micromobilità autonoma su richiesta (Autonomous mobility-on-Demand (AMoD)), in cui una flotta di veicoli a guida autonoma fornisce mobilità su richiesta insieme alla modalità di trasporto di micromobilità. Con l'intenzione di ridurre i tempi di percorrenza medi degli utenti, offriamo innanzitutto un modello di flusso di rete intermodale e con l'obiettivo di ridurre sia i tempi medi di viaggio che i costi, presentiamo un modello di flusso di rete multimodale per AMoD che coglie l'interazione tra AMoD e micromobilità. Quindi presentiamo un metodo per l'implementazione del modello in modo che garantisca le migliori prestazioni per il risolutore. Successivamente, presentiamo casi di studio del mondo reale per le reti di trasporto, che ci consentono di quantificare il beneficio generale dell'AMoD, nonché il suo impatto sui diversi modi di trasporto. I nostri studi forniscono informazioni sulla cooperazione tra AMoD e micromobilità in cui possiamo avere un impatto sugli utenti dei veicoli di micromobilità modificando i parametri relativi ad AMoD e vice-versa. Affrontando un problema lineare (LP), le soluzioni garantiscono l'ottimalità globale.

Autonomous mobility-on-demand and micromobility transportation networks : mathematical modelling and case study

ABBASI KOUMLEH, SEYYED JALALADDIN
2021/2022

Abstract

In this thesis, we study models for Autonomous Micromobility-on-Demand (AMoD), wherein a fleet of self-driving vehicles provides on-demand mobility jointly with micromobility transportation mode. Intending to reduce users' average trip times we first offer an intermodal network flow model and with the aim to reduce both average travel time and cost, we present a multimodal network flow model for AMoD that captures the interaction between AMoD and micromobility. Then we present a method for the model implementation so that it guarantees the best performance for the solver. Subsequently, we present real-world case studies for the transportation networks, which allow us to quantify the general benefit of AMoD, as well as its impact on different modes of transportation. Our studies give insight into the cooperation between AMoD and micromobility where we can impact users of the micromobility vehicles by changing the parameters related to AMoD and Vice-Versa. Dealing with a linear problem (LP), the solutions ensure global optimality.
SALAZAR, MAURO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
6-ott-2022
2021/2022
In questa tesi, studiamo modelli per la micromobilità autonoma su richiesta (Autonomous mobility-on-Demand (AMoD)), in cui una flotta di veicoli a guida autonoma fornisce mobilità su richiesta insieme alla modalità di trasporto di micromobilità. Con l'intenzione di ridurre i tempi di percorrenza medi degli utenti, offriamo innanzitutto un modello di flusso di rete intermodale e con l'obiettivo di ridurre sia i tempi medi di viaggio che i costi, presentiamo un modello di flusso di rete multimodale per AMoD che coglie l'interazione tra AMoD e micromobilità. Quindi presentiamo un metodo per l'implementazione del modello in modo che garantisca le migliori prestazioni per il risolutore. Successivamente, presentiamo casi di studio del mondo reale per le reti di trasporto, che ci consentono di quantificare il beneficio generale dell'AMoD, nonché il suo impatto sui diversi modi di trasporto. I nostri studi forniscono informazioni sulla cooperazione tra AMoD e micromobilità in cui possiamo avere un impatto sugli utenti dei veicoli di micromobilità modificando i parametri relativi ad AMoD e vice-versa. Affrontando un problema lineare (LP), le soluzioni garantiscono l'ottimalità globale.
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