DEVELOPMENT OF AN INTEGRATED RIDE-SHARED MOBILITY-ON-DEMAND (MOD) AND PUBLIC TRANSIT SYSTEM

The Mobility-on-Demand (MOD) services, like the ones offered by Uber and Lyft, are transforming urban transportation by providing more sustainable and convenient service that allows people to access anytime and anywhere. In most U.S. cities with sprawling suburban areas, the utilization of public transit for commuting is often low due to lack of accessibility. Thereby the MOD system can function as a first-and-last-mile solution to attract more riders to use public transit. Seamless integration of ride-shared MOD service with public transit presents enormous potential in reducing pollution, saving energy, and alleviating congestion. This research proposes a general mathematical framework for solving a multi-modal large-scale ride-sharing problem under real-time context. The framework consists of three core modules. The first module partitions the entire map into a set of more scalable zones to enhance computational efficiency. The second module encompasses a mixed-integer-programming model to concurrently find the optimal vehicle-to-request and request-to-request matches in a hybrid network. The third module forecasts the demand for each station in the near future and then generates an optimized vehicle allocation plan to best serve the incoming rider requests. To ensure its applicability, the proposed model accounts for transit frequency, MOD vehicle capacity, available fleet size, customer walk-away condition and travel time uncertainty. Extensive experimental results prove that the proposed system can bring significant vehicular emission reduction and deliver timely ride-sharing service for a large number of riders. The main contributions of this study are as follows: • Design of a general framework for planning a multi-modal ride-sharing system in cities with under-utilized public transit system; • Development of an efficient real-time algorithm that can produce solutions of desired quality and scalability and redistribute the available fleet corresponding to the future demand evolution; • Validation of the potential applicability of the proposed system and quantitatively reveal the trade-off between service quality and system efficiency

Energy adaptive buildings:From sensor data to being aware of users

Energie besparen is fundamenteel voor het realiseren van een duurzame energievoorziening. Het besparen van energie draagt bij aan milieudoelstellingen, verbetert de zakelijke positie van landen, en levert werkgelegenheid. Er zijn tal van mogelijkheden voor het behalen van aanzienlijke energiebesparingen in gebouwen gezien individuen en bedrijven gebaat zijn bij energiebesparingen en daardoor zelf de verantwoordelijkheid nemen. Het is bewezen dat het gedrag van gebouwgebruikers een grote impact heeft op de verwarming en ventilatie van ruimtes, en op het energieverbruik van verlichting en huishoudelijke apparaten. Huidige gebouwautomatiseringssystemen kunnen niet overweg met veranderingen in het gedrag van gebruikers en zijn daardoor niet in staat om het energieverbruik terug te dringen met behoud van gebruikerscomfort. Mijn promotieonderzoek wordt gedreven door het doel om een dergelijk energy adaptive building te realiseren dat intelligent systemen aanstuurt en zich aanpast aan de gebruiker en gebruikersactiviteiten door deze te leren, terwijl energieverspilling wordt teruggedrongen. Mijn focus ligt op het ontwikkelen van een framework, beginnende bij de hardware infrastructuur voor sensoren en actuatoren, het verwerken en analyseren van de sensordata, en de nodige informatie over de omgeving en gebruikersactiviteiten verkrijgen zodat het gebouw aangestuurd kan worden. Onze oplossing kan 35% besparen op het totale energieverbruik van een gebouw. Als een succesverhaal, besparen de software systemen zelfs 80% op het energieverbruik van de verlichting in het restaurant van de Bernoulliborg. Wij commercialiseren de resultaten verkregen in ons onderzoek door het oprichten van de start-up SustainableBuildings, een spin-off bedrijf van onze universiteit, om onze oplossing aan te bieden aan kantoorgebouwen.Saving energy is the foundation for achieving a sustainable energy supply. Saving energy contributes to environmental objectives, improves the competitiveness of a country’s businesses, and boosts employment. There are numerous opportunities for achieving significant energy savings in buildings since individuals and businesses have an interest themselves in saving energy and will shoulder the responsibility for doing so.Occupant behaviour has shown to have large impact on space heating and cooling demand, energy consumption of lighting and appliances. Current building automation systems are unable to cope with changes caused by occupants’ behaviour and interaction with the environment, therefore they fail to reduce unnecessary energy consumption while preserving user comfort.My PhD research is driven by the aim of realising such energy adaptive buildings that facilitate intelligent control, that learn and adapt to the building users and their activities, while reducing energy waste. My particular focus is on a framework, going from the hardware infrastructure for sensing and actuating, to processing and analysing sensor data, providing necessary information about the environment and occupants’ activities for the system to produce adaptive control strategies, regulating the environment accordingly.Our solution can save 35% of energy for a single building. As a success story, the software system saves 80 percent on energy spent for lighting in the restaurant of the Bernoulliborg.We are commercialising the results of our research by creating the SustainableBuildings start-up, a spin-off from our university, to offer the solutions to non-residential buildings, first in the Netherlands, and later extending wider

Мanagement System of Smart City in the context of Big Data

У концепту паметних градова, користе се различите дигиталне технологије које пружају могућности прикупљања и процесирања геопросторних података. У том смислу потребно је податке добијене различитим технологијама, међусобно интегрисати у јединствену цјелину која је идентификована smart city концептом. Сходно томе, потребно је управљати структуираним, полуструктуираним и неструктуираним подацима. Успостављање система управљања који ће пружити могућности јединствене интеграције подразумијева потребу за рјешавањем тзв. 5V проблема. Проблеми система за управљање подацима се углавном се односе на: количину (volume) , различитост (variety), брзина (velocity), варијабилност (varibility) и вриједност (value). Предмет истраживања подразумијева успостављање новог концепта система управљања великим серијама просторно – временских података у оквиру паметног града који ће бити заснован на Big Data концепту трансформације, складиштења и процесирања геоподатака. Концепт користи приступ у рјешавању проблема употребом Big Data алгоритама паралелизације процеса, који обезбјеђују значајно боље перформансе система. Предложени модел је biG dAta sMart cIty maNagEment SyStem (GAMINESS). Moдел управљања великим серијама просторно – временских података у контексту паметног града обезбијеђује: идентификацију стандарда под којим се врши дистрибуција података, прикупљање геоподатака који су у структуираној, полуструктуираној и неструктуираној форми, увођење комплексних типова података у потпуности заснованих на Big Data програмском окружењу Apache Spark, аутоматизоване процедуре превођења геоподатака у структуирану форму, успостављање интегралног система складиштења и управљања геоподацима и систем децентрализованог одлучивања у геосензорском пакету.U konceptu pametnih gradova, koriste se različite digitalne tehnologije koje pružaju mogućnosti prikupljanja i procesiranja geoprostornih podataka. U tom smislu potrebno je podatke dobijene različitim tehnologijama, međusobno integrisati u jedinstvenu cjelinu koja je identifikovana smart city konceptom. Shodno tome, potrebno je upravljati struktuiranim, polustruktuiranim i nestruktuiranim podacima. Uspostavljanje sistema upravljanja koji će pružiti mogućnosti jedinstvene integracije podrazumijeva potrebu za rješavanjem tzv. 5V problema. Problemi sistema za upravljanje podacima se uglavnom se odnose na: količinu (volume) , različitost (variety), brzina (velocity), varijabilnost (varibility) i vrijednost (value). Predmet istraživanja podrazumijeva uspostavljanje novog koncepta sistema upravljanja velikim serijama prostorno – vremenskih podataka u okviru pametnog grada koji će biti zasnovan na Big Data konceptu transformacije, skladištenja i procesiranja geopodataka. Koncept koristi pristup u rješavanju problema upotrebom Big Data algoritama paralelizacije procesa, koji obezbjeđuju značajno bolje performanse sistema. Predloženi model je biG dAta sMart cIty maNagEment SyStem (GAMINESS). Model upravljanja velikim serijama prostorno – vremenskih podataka u kontekstu pametnog grada obezbijeđuje: identifikaciju standarda pod kojim se vrši distribucija podataka, prikupljanje geopodataka koji su u struktuiranoj, polustruktuiranoj i nestruktuiranoj formi, uvođenje kompleksnih tipova podataka u potpunosti zasnovanih na Big Data programskom okruženju Apache Spark, automatizovane procedure prevođenja geopodataka u struktuiranu formu, uspostavljanje integralnog sistema skladištenja i upravljanja geopodacima i sistem decentralizovanog odlučivanja u geosenzorskom paketu