Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers. / The network pricing problem consists in finding tolls to set on a subset of a network's arcs, so to maximize a revenue expression. A fixed demand of commuters, going from their origins to their destinations, is assumed. Each commuter chooses a path of minimal "disutility", a measure of discomfort associated with the use of a path and which takes into account fixed costs and tolls. A deterministic modelling of commuter behaviour is mostly found in the literature, according to which positive flow is only assigned to \og shortest\fg\: paths. Even though the determinist pricing model is amenable to global optimization by the use of enumeration techniques, it has often been criticized for its lack of realism. In this thesis, we consider a probabilistic extension of this model involving a logit dicrete choice model. This more realistic model is non-linear and non-concave, but still possesses strong combinatorial features. Our analysis spans three separate articles. In the first we tackle the problem from a theoretical perspective for the case of a single origin-destination pair and develop a first order analysis that exploits the logit assignment analytical properties. We show the validity of simplification rules to the network topology which yield a reduction in the problem dimensionality. This enables us to establish the problem's unimodality for a wide class of topologies. We also establish a parallel with the product-line pricing problem, for which we generalize some of our results. In our second article, we address the problem from a numerical point of view for the case where multiple origin-destination pairs are present. We work out algorithms that exploit both local information and the pricing problem specific combinatorial features. We provide theoretical results which put in perspective the deterministic and probabilistic models, as well as numerical evidence according to which a very simple combinatorial approximation can lead to the best solutions. Also, our experiments clearly indicate that under any reasonable setting, the logit pricing problem is much smoother, and admits less optima then its deterministic counterpart. The third article is concerned with an extension to an heterogeneous demand resulting from a mixed-logit discrete choice model. Commuter price sensitivity is assumed random and the corresponding revenue expression admits no closed form expression. We devise nonlinear and combinatorial approximation schemes for its evaluation and optimization, which allow us to obtain quasi-optimal solutions. Numerical experiments here indicate that the most realistic model yields the best solution, independently of how well the model can actually be solved. We finally illustrate how the output of the model can be used for economic purposes by evaluating the contributions to the revenue of various commuter groups.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CARDOSO_Diego_2013.pdf: 1706794 bytes, checksum: 52ad0ebf4915ad86f6ac9a9529176b01 (MD5) Previous issue date: 2013-05-20 / Financiadora de Estudos e Projetos / The goal of competition policy, also known as antitrust policy, is promoting the welfare and economic efficiency by preserving fair competition in markets. Merger control is one of the main responsibilities of antitrust institutions. Prohibitions and restrictions of merger operations affect market structures, thus making these decisions relevant to economic agents. This Master's thesis analyzes the decisions made by Brazilian antitrust institutions regarding merger processes. Data was collected from public documents issued from 2004 to 2011. Bivariate analysis, discrete choice models and classification decision trees show that these merger control decisions are consistent with Brazilian antitrust law. Consistent competition policy reduces uncertainty, aligns expectations and increases the efficiency of antitrust law enforcement. Therefore, this research contributes to better understanding Brazilian competition policy related to merger control and its decision drivers. / As políticas de defesa da concorrência, ou políticas antitruste, visam ao maior bem-estar social por meio da manutenção de ambientes concorrenciais que promovam a eficiência econômica. No Brasil, os órgãos que compõem o Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência são os responsáveis pelas decisões sobre os agentes econômicos a fim de atingir os objetivos das políticas antitruste. Nesse âmbito, as decisões que influenciam a estrutura de mercados por meio das restrições e vetos a processos como fusões e aquisições de empresas - os julgamentos de Atos de Concentração - apresentam elevada relevância. Este trabalho realiza uma avaliação das decisões do Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência relativas aos Atos de Concentração. Para tal, foram coletados dados a partir dos documentos públicos emitidos pelos órgãos antitruste no período entre 2004 e 2011. Por meio da aplicação de modelos de regressão de escolha discreta e árvores de decisão induzidas, verificou-se que tais decisões são consistentes com as regras antitruste brasileiras. A consistência com regras estabelecidas possibilita uma maior eficiência na aplicação das políticas de defesa da concorrência, uma vez que reduz as incertezas dos agentes econômicos, alinha as expectativas e facilita a condução dos processos. Nesse sentido, esta investigação contribui para uma melhor compreensão dos fatores que influenciam as decisões dos órgãos brasileiros de defesa da concorrência, oferecendo também indicativos que auxiliam na verificação da eficiência da aplicação de tais políticas.

Este trabalho teve como objetivo analisar a demanda potencial para um sistema de compartilhamento de bicicletas pedelecs no campus da USP de São Carlos, com foco nos deslocamentos de estudantes entre as duas áreas do campus. Para tanto, foi elaborado um conjunto de procedimentos, que constituem duas etapas: caracterização do público-alvo e análise da demanda potencial pelas bicicletas pedelecs compartilhadas. Na primeira etapa foi aplicado um questionário, elaborado com a técnica de preferência declarada, para verificar as preferências dos usuários em relação às pedelecs compartilhadas e ao ônibus operado pela USP. Os resultados desta consulta, que envolveu variáveis de condições meteorológicas, situação de ciclovias/ciclofaixas entre as áreas do campus e lotação do ponto de ônibus USP, foram posteriormente utilizados para calibrar um modelo logit e treinar uma Rede Neural Artificial (RNA). Na segunda etapa foi elaborada uma planilha eletrônica com os dados obtidos na coleta, a fim de analisar as probabilidades de escolha da pedelec (ao invés do ônibus USP). Nesta planilha também foram utilizados dados do histórico meteorológico de São Carlos no período entre 2011 e 2015. Alguns dos resultados obtidos são destacados na sequência. A probabilidade de escolha das pedelecs é, em média, três vezes maior quando existem ciclovias/ciclofaixas (em relação à ausência da referida infraestrutura cicloviária). A ocupação do ponto de ônibus USP também é impactante, pois as probabilidades de uso da bicicleta pedelec praticamente dobram quando o ponto está cheio. No caso da meteorologia, foi constatado que as maiores probabilidades ocorrem no Outono e no Inverno, ou seja, nas épocas em que se concentram os dias mais secos e com menores temperaturas. Para o período letivo de 2011 a 2015, considerando a situação atual (isto é, sem ciclovias/ciclofaixas entre as áreas), os valores de probabilidade de uso da pedelec correspondem a 9% com o ponto vazio e 19% com o ponto cheio. Se houvesse ciclovias/ciclofaixas, a probabilidade seria de até 54%. Desse modo, a estratégia de análise desenvolvida conceitualmente, bem como implantada em planilha eletrônica, se constitui em importante ferramenta de auxílio para a condução da política de transportes que a Prefeitura do campus irá adotar para os anos futuros. Além disso, evidencia uma possível demanda potencial para um sistema com pedelecs compartilhadas. / The objective of this study was to analyze the potential demand for a pedelec sharing system at the São Carlos campus of the University of São Paulo (USP), aiming at the displacements of students between the two campus Areas. The set of procedures developed to reach the objective has involved two steps: characterization of the target audience and analysis of the potential demand for shared pedelecs. The first step was accomplished with a questionnaire designed with a stated preference approach for identifying users\' preferences regarding shared pedelecs and the bus system operated by the university. The survey results, which involved variables of weather conditions, existence of bike paths/bike lanes between the campus Areas, and occupancy rates at the USP bus stop, were subsequently used to calibrate a logit model and to develop an Artificial Neural Network (ANN). The survey data were also used in the second step of the process, in which an electronic spreadsheet was created to analyze the probabilities of choosing the pedelec alternative (instead of the bus route operated by university). The spreadsheet was also fed with meteorological data of São Carlos in the period between 2011 and 2015. Some of the obtained outcomes are highlighted in the sequence. The probability of a pedelec being chosen is almost three times higher if bike paths/bike lanes do exist than if they do not exist. The occupancy rates of the bus stop are also particularly relevant. The probability of someone choosing a pedelec nearly doubles when the bus stop is crowded. Regarding the weather conditions, the highest probabilities are observed in the Fall and Winter seasons, i. e. in the driest and coldest days. For the entire academic period comprised between 2011 and 2015, the probabilities range from 9% (empty bus stop) to 19% (full bus stop), considering the current situation (i. e. no cycleways connect the two campus Areas). In the presence of this cycling infrastructure, however, the probability goes up to 54%. Thus, the strategy of analysis conceptually developed, and made available through an electronic spreadsheet, may be an important support tool for the implementation of transport policies by the campus administration. In addition, it highlights a likely potential demand for a system of shared pedelecs.

La présente thèse de doctorat a pour objectif d'examiner la place et l'importance de l'accessibilité dans les modèles de choix de localisation des ménages et des entreprises. Ces modèles sont deux éléments clés de la conception et la construction des modèles d'interaction transport – usages du sol. Il s’agit, plus précisément, d’analyser l’effet de divers choix méthodologiques d’un point de vue théorique et empirique afin de donner des réponses à des interrogations tout aussi théoriques, méthodologiques, empiriques et politiques. Pour y répondre, quatre articles de recherche constituent le travail principal de la thèse. Les quatre travaux produits ont pour objet l’étude de l’aire urbaine lyonnaise et utilisant des modèles de choix discrets pour expliquer les choix de localisation.Dans le premier article, l’objectif est d’analyser l’effet de la mesure d’accessibilité sur les résultats du modèle de choix de localisation résidentielle. Alors que l'accessibilité a toujours été importante au niveau théorique, certains travaux relativisent son importance au niveau empirique, considérant que d'autres attribues de localisation sont plus influentes. Cet article analyse si différentes méthodes de mesure de l'accessibilité peuvent conduire à des résultats divergents. La conclusion principale estque l'accessibilité est une variable indispensable pour les modèles de choix localisation résidentielle et ce quelle que soit la mesure. Sans la variable de l’accessibilité, le modèle donne des résultats incohérents.Dans le deuxième article, l’objectif est d’analyser les différences de préférences en matière d’accessibilité entre les entreprises nouvellement créées et les entreprises qui se relocalisent. L'accessibilité est l'un des facteurs les plus importants du choix de localisation d’une entreprise. Cependant, même si cela semble intuitif, les travaux analysant les différences entre les créations et les relocalisations sont peu nombreux. En utilisant des données pour huit secteurs d’activités économiques et en confrontant les créations aux relocalisations, les résultats démontrent que l’effet de l’accessibilité diffère d’un secteur économique à l’autre. Cette différence dépend du type d’activité économique du secteur mais aussi du type d’accessibilité.Dans le troisième article, l’objectif est d’évaluer la différence d’impact de l’accessibilité sur les choix de localisation des entreprises du secteur des services aux entreprises. En distinguant les services entre Front Office et Back Office selon leur fonction dans un modèle de choix de localisation, les résultats démontrent que l'effet de l'accessibilité diffère d'un sous-secteur économique à l'autre. Dans le quatrième papier, l'objectif est d'analyser l'évolution temporelle des préférences en matièred'accessibilité des choix résidentiels. De plus en plus de ménages choisissent d’acheter une résidence en banlieue, profitant ainsi de l’augmentation de l’accessibilité. En opposition, les jeunes ménages, appelés aussi «millennials», choisissent de louer dans les zones centrales. Distinguant les locataires des propriétaires, l'analyse des élasticités de périodes 1999, 2006 et 2013 confirme l'intuition initiale qui est que les locataires sont plus sensibles à l'accessibilité à l'emploi. Plus important encore, lapréférence des locataires évolue et croit au cours de la période analysée, alors que celle des propriétaires évolue de façon inverse. Nous suggérons aux planificateurs et aux concepteurs de modèles d’intégrer la dynamique temporelle dans leurs modèles afin d'anticiper au mieux les tendances futures. / This PhD thesis has as objective to examine the place and the importance of accessibility in location choice models of households and firms, two key construction elements of Land-Use Transport Interaction models. More specifically, the aim is to analyse the effect of various methodological choices from a theoretical and empirical point of view in order to give some answers to theoretical, methodological, empirical and policy issues. Having as a case study the urban area of Lyon and using discrete models to explain the location choices of households and firms, four research papers comprise the main work of this dissertation.In the first paper, the objective was to analyse the effect of the accessibility measure on the results of residential location choice model. While accessibility has always been important at theoretical level, at empirical level, some works questioned its importance, considering other location characteristics as more influential. This paper examines whether different accessibility measurement methods can lead to divergent results. The conclusion is that accessibility is an indispensable variable for residential location choice models and the conclusion remains the same whatever is the measure. Without accessibility, the model gives inconsistent results. Complex accessibility measures give better results, especially for predictions, but simple measures are also relevant for residential location choices modelling.In the second paper, the objective was to analyse the differences of accessibility preferences between new and relocating firms. Accessibility is one of the most important attributes of a location choice of an economic establishment. However, even if it seems intuitive, works analysing any differences between creations and relocations are scarce. Using data from eighteconomic sectors and comparing creations to relocations, the results demonstrate that the effect of accessibility differs between in the same economic sector.In the third paper, the objective was to evaluate the difference of the accessibility impact on the location choices of firms of the business services sector. Distinguishing between Front Office and Back Office business services in a location choice model, the results demonstrate that the effect of accessibility differs between economic subsectors.In the fourth paper, the objective was to analyse the temporal evolution of the preferences for accessibility for residential choices. More and more people choose to buy a residence at the suburbs taking advantage of the accessibility increase. At the same time, young households, the so called millennials, choose to rent in central areas. Distinguishing between renters andowners, the analysis of the elasticities for 1999, 2006 and 2013 confirm the initial intuition. Renters were always more sensitive to accessibility to employment. More importantly, renters show an increasing preference for accessibility during the analysis period, while the owners the opposite. We suggest that planners and model developers should integrate temporal dynamics into their models in order to anticipate better future tendencies.

La modélisation du choix d'itinéraire est un sujet de recherche bien étudié avec des implications, par exemple, pour la planification urbaine et l'analyse des flux d'équilibre du trafic. En raison de l'ampleur des effets que ces problèmes peuvent avoir sur les communautés, il n'est pas surprenant que plusieurs domaines de recherche aient tenté de résoudre le même problème. Les défis viennent cependant de la taille des réseaux eux-mêmes, car les grandes villes peuvent avoir des dizaines de milliers de segments de routes reliés par des dizaines de milliers d'intersections. Ainsi, les approches discutées dans cette thèse se concentreront sur la comparaison des performances entre des modèles de deux domaines différents, l'économétrie et l'apprentissage par renforcement inverse (IRL). Tout d'abord, nous fournissons des informations sur le sujet pour que des chercheurs d'un domaine puissent se familiariser avec l'autre domaine. Dans un deuxième temps, nous décrivons les algorithmes utilisés avec une notation commune, ce qui facilite la compréhension entre les domaines. Enfin, nous comparons les performances des modèles sur des ensembles de données du monde réel, à savoir un ensemble de données couvrant des choix d’itinéraire de cyclistes collectés dans un réseau avec 42 000 liens. Nous rapportons nos résultats pour les deux modèles de l'économétrie que nous discutons, mais nous n'avons pas pu générer les mêmes résultats pour les deux modèles IRL. Cela était principalement dû aux instabilités numériques que nous avons rencontrées avec le code que nous avions modifié pour fonctionner avec nos données. Nous proposons une discussion de ces difficultés parallèlement à la communication de nos résultats. / Route choice modeling is a well-studied topic of research with implications, for example, for city planning and traffic equilibrium flow analysis. Due to the scale of effects these problems can have on communities, it is no surprise that diverse fields have attempted solutions to the same problem. The challenges, however, come with the size of networks themselves, as large cities may have tens of thousands of road segments connected by tens of thousands of intersections. Thus, the approaches discussed in this thesis will be focusing on the performance comparison between models from two different fields, econometrics and inverse reinforcement learning (IRL). First, we provide background on the topic to introduce researchers from one field to become acquainted with the other. Secondly, we describe the algorithms used with a common notation to facilitate this building of understanding between the fields. Lastly, we aim to compare the performance of the models on real-world datasets, namely covering bike route choices collected in a network of 42,000 links. We report our results for the two models from econometrics that we discuss, but were unable to generate the same results for the two IRL models. This was primarily due to numerical instabilities we encountered with the code we had modified to work with our data. We provide a discussion of these difficulties alongside the reporting of our results.

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People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions. / Les gens consacrent une importante part de leur existence à prendre diverses décisions, pouvant affecter leur demande en transport, par exemple les choix de lieux d'habitation et de travail, les modes de transport, les heures de départ, le nombre et type de voitures dans le ménage, les itinéraires ... Les choix liés au transport sont généralement fonction du temps et caractérisés par un grand nombre de solutions alternatives qui peuvent être spatialement corrélées. Cette thèse traite de modèles pouvant être utilisés pour analyser et prédire les choix discrets dans les applications liées aux réseaux de grandes tailles. Les modèles et méthodes proposées sont particulièrement pertinents pour les applications en transport, sans toutefois s'y limiter. Nous modélisons les décisions comme des séquences de choix, dans le cadre des choix discrets dynamiques, aussi connus comme processus de décision de Markov paramétriques. Ces modèles sont réputés difficiles à estimer et à appliquer en prédiction, puisque le calcul des probabilités de choix requiert la résolution de problèmes de programmation dynamique. Nous montrons dans cette thèse qu'il est possible d'exploiter la structure du réseau et la flexibilité de la programmation dynamique afin de rendre l'approche de modélisation dynamique en choix discrets non seulement utile pour représenter les choix dépendant du temps, mais également pour modéliser plus facilement des choix statiques au sein d'ensembles de choix de très grande taille. La thèse se compose de sept articles, présentant divers modèles et méthodes d'estimation, leur application ainsi que des expériences numériques sur des modèles de choix discrets de grande taille. Nous regroupons les contributions en trois principales thématiques: modélisation du choix de route, estimation de modèles en valeur extrême multivariée (MEV) de grande taille et algorithmes d'optimisation non-linéaire. Cinq articles sont associés à la modélisation de choix de route. Nous proposons différents modèles de choix discrets dynamiques permettant aux utilités des chemins d'être corrélées, sur base de formulations MEV et logit mixte. Les modèles résultants devenant coûteux à estimer, nous présentons de nouvelles approches permettant de diminuer les efforts de calcul. Nous proposons par exemple une méthode de décomposition qui non seulement ouvre la possibilité d'estimer efficacement des modèles logit mixte, mais également d'accélérer l'estimation de modèles simples comme les modèles logit multinomiaux, ce qui a également des implications en simulation de trafic. De plus, nous comparons les règles de décision basées sur le principe de maximisation d'utilité de celles sur la minimisation du regret pour ce type de modèles. Nous proposons finalement un test statistique sur les erreurs de spécification pour les modèles de choix de route basés sur le logit multinomial. Le second thème porte sur l'estimation de modèles de choix discrets statiques avec de grands ensembles de choix. Nous établissons que certains types de modèles MEV peuvent être reformulés comme des modèles de choix discrets dynamiques, construits sur des réseaux de structure de corrélation. Ces modèles peuvent alors être estimées rapidement en utilisant des techniques de programmation dynamique en combinaison avec un algorithme efficace d'optimisation non-linéaire. La troisième et dernière thématique concerne les algorithmes d'optimisation non-linéaires dans le cadre de l'estimation de modèles complexes de choix discrets par maximum de vraisemblance. Nous examinons et adaptons des méthodes quasi-Newton structurées qui peuvent être facilement intégrées dans des algorithmes d'optimisation usuels (recherche linéaire et région de confiance) afin d'accélérer le processus d'estimation. Les modèles de choix discrets dynamiques et les méthodes d'optimisation proposés peuvent être employés dans diverses applications de choix discrets. Dans le domaine des sciences de données, des modèles qui peuvent traiter de grands ensembles de choix et des ensembles de choix séquentiels sont importants. Nos recherches peuvent dès lors être d'intérêt dans diverses applications d'analyse de la demande (analyse prédictive) ou peuvent être intégrées à des modèles d'optimisation (analyse prescriptive). De plus, nos études mettent en évidence le potentiel des techniques de programmation dynamique dans ce contexte, y compris pour des modèles statiques, ouvrant la voie à de multiples directions de recherche future.

Autonomes Fahren (AF) wird potenziell die Präferenzen für die im Auto verbrachte Zeit stark beeinflussen und dementsprechend den Wert der Reisezeit, der ein Schlüsselelement von Kosten-Nutzen-Analysen im Verkehr ist. Die Untersuchung dieses Aspekts des AF ist daher entscheidend für die Analyse potenzieller Auswirkungen der Technik auf die zukünftige Verkehrsnachfrage. Trotz der steigenden Anzahl an Studien zu diesem Thema, gibt es noch erhebliche Forschungslücken. Der Fokus der Dissertation ist die potenziellen Änderungen des Reisezeitwerts, die durch das AF entstehen, zu messen sowie ihre Determinanten zu analysieren. Es wurden sowohl qualitative Ansätze als auch quantitative Methoden verwendet. Dabei wurden zwei Konzepte von AF betrachtet: privates und geteiltes autnomes Fahrzeug. Die Ergebnisse der Analysen zeigen einen niedrigeren Wert der Reisezeitersparnis beim AF im Vergleich zum manuellen Fahren, allerdings nur auf Pendelwegen. Das private Fahrzeug wird als eine attraktivere Option als ein geteiltes Fahrzeug wahrgenommen, jedoch unterscheiden sich die Nutzerpräferenzen für geteilte Fahrzeug stark zwischen den durchgeführten Studien. Individuelle Charakteristiken, wie Erfahrung mit Fahrassistenzsystemen, beeinflussen stark die Wahrnehmung der Zeit im AF; andere sozio-demographischen Faktoren, wie Alter und Geschlecht haben vor allem einen indirekten Effekt auf den Reisezeitwert indem sie Einstellungen potenzieller Nutzer beeinflussen. Die Verbesserung des Fahrterlebnisses durch das AF und das Vertrauen in die Technik sind wichtige Determinanten der Reisezeitwahrnehmung. Fahrvergnügen und andere wahrgenommene Vorteile vom manuellen Fahren gleichen in einem gewissen Ausmaß den Nutzen vom AF aus. Es wurden Reisezeitwerte für unterschiedliche potenzielle Nutzersegmente berechnet. Abschließend wurden politische Implikationen, Empfehlungen für die Entwicklung von AF sowie Empfehlungen für künftige Studien und potenziellen Forschungsgebiete abgeleitet. / Autonomous driving will potentially strongly affect preferences for time spent in a vehicle and, consequently, the value of travel time savings (VTTS). As VTTS is a key element of cost-benefit analysis for transport, these interrelations are crucial for analysing the potential impact of the technology on future travel demand. Despite the increasing number of studies dedicated to this topic there are still many unanswered questions. The focus of the thesis is to measure potential changes in the VTTS resulting from the introduction of autonomous driving and analyse their determinants. Qualitative approaches and quantitative methods were used. Two concepts of AVs were considered: a privately-owned AV (PAV) and a shared AV (SAV). The analysis results suggest lower VTTS for autonomous driving compared to manual driving, but only on commuting trips. A PAV is perceived as a more attractive option than an SAV, but user preferences for SAVs vary between the conducted studies. Individual characteristics, such as experience with advanced driver assistance systems, strongly affect the perception of time in an AV; other socio-demographic factors, such as age and gender, affect mode choices and the VTTS mainly indirectly by influencing the attitudes of potential users. The improvement in travel experiences due to autonomous driving and trust in the technology are important determinants of the perception of travel time. Enjoyment of driving and other perceived benefits of manual driving partially counterbalance the utility of riding autonomously. VTTS for different potential user segments were calculated. In conclusion, several policy implications, development recommendations for AVs as well as recommendations for future studies and potential research avenues are derived from the findings.

Eine große Herausforderung für Verkehrsmodelle stellt die korrekte Abbildung der Entscheidungsmuster bei der Zielwahl dar. Diese bestimmt die räumlichen Strukturen der Nachfrage und steht in engem Zusammenhang mit zentralen Ergebnissen der Nachfragemodellierung. Rund ein Drittel der Alltagswege in Deutschland sind Einkaufs- und Erledigungwege. Zahlreiche Arbeiten zeigen die Bedeutung von habitualisierten Verhaltensmustern bei der Wahl eines Einkaufsortes. Die Motive der Geschäftswahl gelten als sehr vielfältig. Besondere Bedeutung wird zudem den Primäraktivitätenorten zugeschrieben. Gleichwohl erfolgt die Abbildung der Zielwahl in der Nachfragemodellierung zumeist sehr vereinfachend. Gewöhnlich wird von einem Versorgungseinkauf mit der Geschäftsgröße und der Anreisezeit ausgegangen. Diese Arbeit zeigt anhand empirischer Auswertungen Möglichkeiten einer verhaltensorientierten Abbildung der Einkaufszielwahl in mikroskopischen Personenverkehrsmodellen auf. Im Fokus stehen die Variabilität der Geschäftswahl, die ausschlaggebenden Motive sowie die räumlichen Bezugspunkte der Suche. Am Beispiel des Erwerbs von Nahrungs- und Genussmitteln, von Textilien sowie von Unterhaltungselektronik werden Unterschiede zwischen Einkaufswaren verschiedener Fristigkeit, aber auch zwischen verschiedenen Personengruppen herausgearbeitet. Simulationsrechnungen mit dem Nachfragemodell TAPAS zeigen, dass eine Differenzierung der Einkaufsart sowie die Nutzung eines motivgestützen Erreichbarkeitsmaßes die Modellierungsergebnisse stark verbessern. Die Arbeit stellt erweiterte Indikatoren für eine Berücksichtigung der räumlichen Bezugspunkte bei der Beurteilung der Modellierungsergebnisse bereit. Auch stehen mit den Analysen der Aktivitätenräume, der Umwegfaktoren, der Lage der Einkaufsorte sowie der kumulierten Reiseweiten Informationen zur Verfügung, die generell für die Definition adäquater Suchräume und Bezugspunkte für die Modellierung städtischer Untersuchungsgebiete genutzt werden können. / A major challenge in travel demand modelling is the correct representation of decision patterns underlying the choice of destinations. This choice determines the spatial structures of demand and is closely related to central modelling results. Around one third of everyday trips in Germany are for shopping and errands. Numerous studies show the importance of habitualised behavioral patterns when choosing a shopping location. The motives for choosing a shop are considered to be very diverse. Particular importance is attributed to primary activity locations. Nevertheless, the representation of the target choice in demand modelling is usually very simplified. Usually, a supply purchase is implicitly assumed, with the size of the shop and travel time from the previous location being the most important choice criteria. Using empirical analyses, this dissertation shows possibilities for a behavior-oriented depiction of shopping location choice in microscopic passenger transport models. These are discussed in terms of their usability for modeling. The analyses focus on the variability of destinations, the decisive motives and the spatial reference points of the location search. Using the example of the purchase of food and beverages, textiles and consumer electronics, differences between shopping goods of different periodicity and also different groups of people are presented. Simulation calculations with the demand model TAPAS show that a differentiation of the type of purchase and the use of a motive-based accessibility measure greatly improves the modelling results. The dissertation provides extended indicators for a consideration of spatial reference points in the evaluation of the modelling results. Furthermore, the analyses of activity areas, diversion factors, the location of shopping locations and cumulative travel distances provide information that can be generally used to define adequate search areas and reference points for the modelling of urban study areas.Einkaufsverhalten