Identifying Alternative Stops for First and Last Mile Urban Travel Planning

As we move into an increasingly connected world for urban travel planning, we need to expand our concept of itinerary planning to meet the multimodal and diverse needs of today\u27s traveler. Often, urban itinerary planning applications seek to minimize route travel time between two specific places at a certain time. Our approach provides travelers with a set of optimal nearby stops that presents a number of traveler preferences in an easily comprehensible and quickly calculable manner. We display first and last mile stops that fall on a Pareto front based on multiple criteria such as travel time, number of transfers, and frequency of service. Our algorithm combines stop and routebased information to quickly present the traveler with numerous nearby quality options for their itinerary decision-making. We expand this algorithm to include multimodal itineraries with the incorporation of free-floating scooters to investigate the change in stop and itinerary characteristics. We then analyze the results on the star-shaped urban transit network of Göttingen, Germany, to show what advantages stops on the Pareto front have as well as demonstrate the increased effect on frequency and service lines when incorporating a broadened multimodal approach

Multi-criteria decision support for the planning of multimodal itineraries

The importance of planning multimodal itineraries has grown in recent years. To adequately support travelers in their decision-making process and encourage the usage of multimodal mobility, it is crucial to fulfill their high expectations concerning state-of-the-art routing platforms. They expect that multiple preferences such as travel time, price, and number of transfers are incorporated into the search. As it is challenging for the traveler to assess the relevance of individual preferences on the complex multimodal solution space, they desire to choose from a set of diverse options provided by an integrated and multimodal mobility platform. Satisfying these expectations is challenging for mobility platform providers. To offer a seamless multimodal door-to-door mobility experience to travelers, a wide range of services have to be integrated into a multimodal setting. Moreover, taking multiple traveler preferences with competing characteristics into account requires multi-criteria decision support. In this thesis, we contribute to the field of multi-criteria decision support for planning multimodal itineraries while considering complex traveler requirements. First, we conduct a systematic literature review to gain comprehensive insights into the complex traveler requirements concerning mobility platforms. Subsequently, we propose multi-criteria decision support frameworks to incorporate specific traveler requirements while planning multimodal itineraries. We provide additional value for the traveler by identifying a set of alternative stops within walking distance by taking route and stop-based information into account. Additionally, we develop an effective scalable framework that enables the integration of a vast variety of individual preferences into the search and propose two approaches to enhance this framework further. By embedding the proposed frameworks into state-of-the-art mobility platforms, higher traveler orientation can be achieved.Die Planung von multimodalen Reiserouten hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Um die Nutzung multimodaler Mobilität zu fördern sowie Reisende angemessen bei ihrer Entscheidungsfindung zu unterstützen, ist es entscheidend, die hohen Erwartungen der Reisenden an aktuelle Mobilitätsplattformen zu erfüllen. Sie erwarten, dass verschiedene Präferenzen wie Fahrzeit, Preis und Anzahl der Umstiege in die Suche einbezogen werden. Da es für den Reisenden herausfordernd ist, die Auswirkungen individueller Präferenzen auf den komplexen multimodalen Lösungsraum zu bewerten, erwarten Reisende aus einer Vielzahl von Optionen wählen zu können, die ihm von einer integrierten und multimodalen Mobilitätsplattform zur Verfügung gestellt werden. Die Erfüllung dieser Erwartungen stellt eine Herausforderung für Anbieter von Mobilitätsplattformen dar. Um den Reisenden ein nahtloses multimodales Tür-zu- Tür-Mobilitätserlebnis zu bieten, gilt es eine Vielzahl von Mobilitätsdiensten in eine multimodale Umgebung zu integrieren. Darüber hinaus erfordert die Berücksichtigung mehrerer Reisendenpräferenzen mit konkurrierenden Eigenschaften die Notwendigkeit einer multikriteriellen Entscheidungsunterstützung. In dieser Arbeit tragen wir zur multikriteriellen Entscheidungsunterstützung für die Planung multimodaler Reiserouten bei gleichzeitiger Berücksichtigung komplexer Anforderungen der Reisenden bei. Zunächst führen wir eine systematische Literaturrecherche durch mit dem Ziel, umfassende Einblicke in die komplexen Anforderungen der Reisenden an Mobilitätsplattformen zu gewinnen. Anschließend führen wir multikriterielle Frameworks zur Entscheidungsunterstützung ein, um spezifische Anforderungen der Reisenden bei der Planung multimodaler Reiserouten zu berücksichtigen. Ein Mehrwert für die Reisenden ergibt sich, indem wir eine Reihe von alternativen Haltestellen in Gehdistanz identifizieren. Hierbei werden sowohl Routenals auch Haltestelleninformationen integriert. Weiterhin entwickeln wir ein effektives skalierbares Framework, das die Integration einer Vielzahl individueller Präferenzen in die Suche ermöglicht und führen zwei Ansätze zur weiteren Verbesserung dieses Frameworks ein. Durch die Integration der vorgeschlagenen Frameworks in aktuelle Mobilitätsplattformen wird eine höhere Ausrichtung auf die Bedürfnisse der Reisenden erreicht