Ranking-basierter Algorithmus optimiert Fahrzeugverlagerung im Car‑Sharing

Die Studie befasst sich mit dem Problem der Fahrzeugverlagerung in freien Car‑Sharing‑Netzen und stellt eine Lösung vor, die sich auf Strategien zur Neupositionierung von Fahrzeugen und die Überführung von Personal mithilfe von Rollern konzentriert.

Zunächst wird das Einsatzgebiet in Zonen unterteilt, die Regionen mit ähnlichen zeitlichen Fahrzeugverfügbarkeiten und Nachfragegruppen zusammenfassen. Dadurch lässt sich ein diskretes Optimierungsverfahren anwenden.

Anschließend wird ein schneller, rankingbasierter Algorithmus vorgeschlagen, der Entscheidungen anhand der Fahrzeugzahl pro Zone, der prognostizierten Nachfrageverteilung und geschätzter Fahrtdauern trifft.

Die Tests wurden mit realen Daten eines großen polnischen Car‑Sharing‑Anbieters durchgeführt.

Die Leistung des Algorithmus wurde gegen ein Basis‑Szenario ohne Optimierung sowie gegen ein exaktes Mixed‑Integer‑Programming-Modell (MIP) bewertet. Als Kennzahl diente die Gesamtreisezeit.

Unter identischen Bedingungen erzielte der Ranking‑Algorithmus im Vergleich zur Basis 8,44 % und der MIP‑Solver 19,6 % Einsparungen bei der Reisezeit. Der MIP‑Ansatz berücksichtigt zudem Trip‑Auswahlentscheidungen, die in der Praxis nicht zulässig sind.

Die Analyse zeigt, dass je nach Größe des Personals die vorgeschlagene Lösung die Effizienz der Fahrzeugverlagerung deutlich steigern kann.