Das Papier präsentiert ein Modellierungs- und Optimierungsframework für ein Elektrisches Autonomes Mobilität-auf-Abruf-System, das Fahrgemeinschaften ermöglicht. Es umfasst die Position und den Ladezustand der Fahrzeuge, optimiert die Flottenbetriebsprobleme und die Ladeinfrastrukturplatzierung. Eine Fallstudie mit Manhattan-Taxidaten zeigt, dass die optimale Platzierung der Ladeinfrastruktur den Energieverbrauch der Flotte und die Fahrzeugstunden um etwa 1% im Vergleich zu einer heuristischen Platzierung reduzieren kann. Fahrgemeinschaften können diese Kosten erheblich stärker senken, um bis zu 45%. Die Wahl des Fahrzeugs beeinflusst den Energieverbrauch der Flotte, wobei leichtere Zwei-Sitzer für Gebiete mit geringer Nachfrage und schwerere Vier-Sitzer für Gebiete mit hoher Nachfrage am besten geeignet sind.
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