Online Control for Same Day Delivery with Mixed Autonomous Fleets

Diese Dissertation setzt sich mit der Steuerung von kurzfristigen Lieferentscheidungen einer gemischten Fahrzeugflotte im Kontext der Same Day Delivery auseinander. Für eine effizientere Abwicklung der stochastisch und zukünftig eintreffenden Kundenanfragen, wird die Belieferung durch eine gemischte Fahrzeugflotte betrachtet. Dabei werden ausschließlich autonome Lieferfahrzeuge für regelmäßige Transportfahrten zwischen Depot und Zwischenladestationen eingesetzt. Manuell  bzw. autonom gesteuerte Lieferfahrzeuge übernehmen anschließend die Auslieferung von den Zwischenladestationen zu den Kunden. Der Fokus der Dissertation ist die Entwicklungen von Touren zwischen Zwischenladestationen und Kunden für die manuell bzw. autonom gesteuerten Lieferfahrzeuge. Diese Touren müssen die Eigenschaften von den verschiedenen Fahrzeugtypen der gemischten Fahrzeugflotte berücksichtigen sowie sicherstellen, dass a) Kunden im Rahmen ihrer zugesagten Zeitfenster beliefert werden und b) zukünftig eintreffende Kundenanfragen durch ein geeignetes Flottenmanagement antizipiert werden. Die Problemstellung soll als dynamisches stochastisches Modell modelliert werden. Zur Lösungsfindung sollen Methoden der Approximativen Dynamischen Programmierung zum Einsatz kommen. Hier werden Ansätze der Optimierung, der Simulation und des maschinellen Lernens miteinander verbunden.