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Ridepooling als Mobilitätsangebot für die allgemeine Bevölkerung

Autor: Arne Schulz

Im Kampf gegen den Klimawandel ist die Vermeidung von CO2-Emissionen essenziell. Neben anderen Bereichen trägt auch der Verkehrssektor und damit unsere tägliche Mobilität wesentlich zu der hohen CO2-Konzentration in der Atmosphäre bei. Glücklicherweise stehen uns bereits zahlreiche Möglichkeiten zur Emissionsvermeidung im alltäglichen Personenverkehr zur Verfügung. Neben CO2-neutralen Antriebsstoffen wie regenerativ erzeugtem Strom liegt ein wesentliches Potential in der geteilten Nutzung der Fahrzeuge. Durch Carsharing kann die absolute Anzahl der Fahrzeuge und damit der Ressourcenverbrauch in der Herstellung reduziert werden.

Ein Problem, das durch Carsharing nicht gelöst wird, ist die häufig sehr geringe Auslastung der Fahrzeuge. Von typischerweise fünf Plätzen eines PKWs sind oft nur ein oder zwei besetzt. An diesem Punkt setzt das Ridepooling an. Beim Ridepooling werden die Fahrtwege unterschiedlicher Personen zu einer Fahrt zusammengefügt. Während der Vorteil mit der besseren Auslastung des Fahrzeugs auf der Hand liegt, ist der Nachteil, dass die einzelne Person gegebenenfalls einen Umweg in Kauf nehmen muss, damit eine andere Person abgeholt oder an ihr Ziel gebracht werden kann. In einer Großstadt wiegt der Nachteil des Umwegs für die Kunden aufgrund der Alternativen (ÖPNV, eigener PKW, Carsharing, Taxi, E-Scooter, Bikesharing) noch stärker. Der Anbieter muss also attraktiv genug für die Kunden sein und gleichzeitig eine hinreichend hohe Poolingrate erreichen, um wirtschaftlich arbeiten zu können.

Um ein derartiges System zu evaluieren, haben wir einen Adaptive Large Neighbourhood Search Algorithmus für die Zuordnung von Kunden zu Fahrzeugen und die Planung der Touren entwickelt, der zu vielversprechenden Ergebnissen führt.

Der dazugehörige Artikel im OR Spectrum steht unter folgendem Link frei zum Download zur Verfügung: https://link.springer.com/article/10.1007/s00291-021-00656-7

Resident scheduling in teaching hospitals

Autor: Sebastian Kraul

There are currently almost 60,000 medical residents in one of 57 specialist training programs in Germany. The cost pressures of hospitals and the changing view of the medical profession regarding the work-life balance have led to recruitment problems and low employee satisfaction in many places. A promising approach to counter this problem is through objective and structured training planning.

My dissertation mainly deals with medical residents‘ strategic and tactical-operative training scheduling. In addition to relieving the medical staff currently responsible for the planning process, a focus was to increase the predictability of a structured training. This allows hospitals to increase the quality of their training and, consequently, their attractiveness to other hospitals. In addition, supervisors from different departments can better assess the knowledge of residents and thus keep the level of service, which is particularly important in hospitals, permanently high even when changing residents.

From the residents‘ point of view, a well-structured training planning, in addition to ensuring the program duration, enables a high degree of information. Residents are therefore no longer surprised by a short-term department change – they are currently informed one or two weeks in advance about a change – and have a direct insight into their training progress.

In addition to the mathematical modeling of the problems and the development of exact and heuristic solution approaches, our cooperation partner München rechts der Isar made a practice-oriented verification of the methods by cross-checking the actual training schedules in close coordination with the responsible planner. It showed that the developed methods led to results usable in practice. In particular, we were able to identify bottlenecks in the hospital’s surgical portfolio, which strongly impacts training. Finally, the interactions within and outside the training process were analyzed, especially regarding fairness, continuity, and uncertainty.

Additional information on the results can be found on my project page on Research Gate.