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