Iterative Fleet Mix Optimization Framework for Urban Air Mobility under Endogenous Demand--Supply Interactions

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Urban Air Mobility (UAM) requires a planning framework that captures how operational decisions shape passenger behavior and how behavioral responses feed back into service performance. Many UAM fleet planning studies treat demand as exogenous, so their models cannot represent behaviorally stable operations under changing supply conditions.
This thesis addresses this gap by developing a framework that internalizes endogenous demand--supply interaction and targets a behaviorally consistent operating point. This thesis proposes an iterative optimization framework that jointly updates demand, service frequency, and fleet deployment until the system reaches an equilibrium consistent with passenger choice behavior. The framework integrates hub-and-spoke network design, demand estimation based on service attributes, and fleet mix optimization with integer-feasible deployment decisions. The framework ensures numerical stability through attribute-level smoothing and behavioral waiting-time tolerance, and it avoids convergence heuristics that rely on relaxing integer constraints.
A case study in the Seoul Metropolitan Area compares compact and expanded vertiport networks and evaluates impacts on service frequency, fleet efficiency, and operational robustness. The results show that heterogeneous and route-specific aircraft deployment reduces demand oscillations across iterations and sustains reliable service levels across routes with different distance and demand profiles. Overall, the proposed framework provides a scalable basis for early-stage UAM network design and operations by explicitly internalizing demand--supply feedback.

국문 초록 (Abstract)

도심항공모빌리티(UAM) 운영은 기단 배치와 운항 빈도가 승객 선택행태를 변화시키고, 변화한 선택행태가 대기시간과 서비스 성능을 다시 변화시키는 수요–공급 피드백 문제이다. 기존 UAM 기단 계획 연구는 수요를 외생적으로 고정하는 경향이 커서 공급 조건 변화 하에서 행태적으로 안정적인 운영 상태를 충분히 설명하기 어렵다. 본 연구는 내생적 수요–공급 상호작용을 반영하기 위해 수요, 운항 빈도, 기단 배치를 반복적으로 갱신하여 균형 운영점에 수렴하는 반복 기반 기단 혼합 최적화 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 허브앤스포크(hub-and-spoke) 네트워크 설계, 서비스 속성 기반 수요 추정, 기종·노선별 기단 혼합 최적화를 하나의 반복 루프로 통합한다. 본 연구는 속성 수준 스무딩과 대기시간 허용치를 적용하여 반복 과정의 진동을 완화하고 수치적 안정성과 수렴성을 확보한다. 본 연구는 서울 수도권 사례에서 소규모 및 확장 버티포트 네트워크를 비교하여 이질적 기종을 반영한 노선 특화 배치가 수요 변동을 줄이고 안정적인 서비스 수준을 유지하는 데 기여함을 확인한다.

목차 (Table of Contents)

• 1 Introduction 9
• 1.1 Motivation 9
• 1.2 Contributions 11
• 1.3 Literature Review 12
• 1.3.1 Vertiport Location Optimization 12
• 1.3.2 Vertiport Network Design 13
• 1.3.3 Behavioral Demand Modeling for Urban Air Mobility 14
• 1.3.4 Fleet Deployment and Mix Optimization for UAM 16
• 2 Iterative Fleet Mix Optimization Framework 19
• 2.1 Framework Overview 19
• 2.2 Vertiport Siting and Hub-and-Spoke Network Design 22
• 2.3 Behavioral Demand Estimation Using Discrete Choice Modeling 24
• 2.4 Iterative Fleet Mix Optimization with Demand–Supply Feedback 26
• 3 Numerical Experiments 32
• 3.1 Case Study Configuration 32
• 3.2 Optimal Fleet Mix Results 37
• 3.3 Impact of Fleet Mix Heterogeneity 41
• 3.4 Impact of UAM Fare 42
• 4 Conclusion 45
• Appendix 47
• References 48
• Abstract in Korean 54