The transport system is in a dilemma. On the one hand, the transport system’s emissions are a main driver of global warming and other severe environmental problems. On the other hand, an efficient transport systems and the mobility (the ability to move) that it provides has been a vital prerequisite of social and economic development. Transport and spatial planners have the task to resolve this transport dilemma and find solutions that ensure the efficiency of the transport system and at the same time reduce its negative effects. A central instrument in this process is modeling, i.e. representing a real-world phenomenon of interest in a simplified way to make it available for analysis and to make predictions for future situations. This dissertation aims to advance the modeling of transport systems and the urban systems in which they are embedded to provide a toolbox to explore different comprehensive scenarios to reach societal goals like climate protection or making cities more livable. However, increased diversification of users, services and mobility tools have been making it harder to find appropriate aggregate-level descriptions of the system as very often actions and reactions in the transport system cannot be represented by formulas based on assumptions of linearity anymore. Therefore, transport models need to be expressive to represent the interactions in the transport system with a sufficient level of behavioral soundness and accuracy. To ensure expressiveness, individualized approaches, which put the individual as the central decision-making entity into the center of analysis and which we refer to as ‘person-centric modeling’, are used and advanced in this dissertation. In particular, agent-based modeling as a modern approach to represent complex systems by describing the behavior of the components of which the system consists serves as the main foundation for the methods developed in this dissertation. At the same time, many challenges in terms of mobility are, in fact, broader than what is typically thought of as ‘transport problems’. An analysis that only focuses on the immediate effects in the transport system may lead to results that do not represent real-world impacts correctly. Analogously, many transport problems are not solely solvable by transport policies, but demand a more holistic analysis of the more general urban structure from which mobility needs and the aforementioned problems arise. Therefore, models must be comprehensive, i.e. their modeling scope sufficiently large to include repercussions and relations into aspects related to the transport system. To achieve a person-centric integrated modeling of transport and urban systems, this dissertation, first, develops approaches to create agent-based transport simulation scenarios synthetically, i.e. based on basic input data and models without directly including observed travel patterns. These approaches involve different activity-based demand models (ABDMs) that are coupled with the agent-based transport simulation model MATSim. All approaches lead to MATSim transport simulation scenarios for given regions, but differ in terms of (1) their modeling scope, (2) the main direction of advancement in terms of transport simulation scenario generation, and (3) technical aspects in terms of model coupling. Amongst others, it is shown that it is possible to create a behaviorally expressive and policy-sensitive agent-based transport simulation scenario solely based on open data (MATSim Open Berlin Scenario). The approach is particularly useful for data-sensitive environments, where certain types of data are difficult to procure. Due to the exclusive use of open data as input, the created scenario could be made freely available and can be used by other researchers. The scenario generation procedure is also spatially transferable and facilitates the creation of agent-based transport simulation scenarios for arbitrary regions. Second, to include longer-term choices like household relocation, this dissertation presents an integration of MATSim with the land-use model SILO. Based on this integration, which is referred to as FABILUT (Flexible Agent-Based Integrated Land-Use Transport model), reactions and repercussions into the wider urban context around the transport system can be simulated and studied. The crucial advancement of the FABILUT model is that its model structure does not require conceptually unnecessary aggregation. Beyond existing ILUT modeling approaches that are disaggregate in their model components, in FABILUT also the integration between transport and land use works on an agent-based level. FABILUT also extends the modeling scope on the temporal axis into the future as the embedded land-use model SILO describes the development of demography, households, residential locations, jobs, real-estate development on a year-by-year basis. FABILUT’s capabilities are illustrated in two scenarios, a hypothetical scenario that is of comprehensible size and serves for testing and demonstration, and a scenario of the Munich metropolitan area, which illustrates the applicability of the model for real-world studies. Based on the plausibility of the results of integrated policies in the two scenarios, FABILUT is shown to be suitable to analyze complex future policy questions. Third, this dissertation develops and discusses quantitative accessibility computations as a comprehensive analysis instrument in direct interaction with agent-based transport simulations. Accessibilities describe how easily people can reach activity facilities and opportunities based on given transport systems and services and the spatial arrangement of these facilities and opportunities. Accordingly, accessibility plays an important role in integrated urban modeling as a mediator between transport and spatial development. On the other hand, quantitative accessibility computations – taking the perspective of a resident of an urban area – can serve as a holistic analysis instrument that measures the total quality of locations based on the layout of opportunities in the region and the transport system allowing to reach these opportunities. Next to other use cases, we utilized the approach in a case study for Berlin and showed it to be suitable to analyze accessibilities provided by a novel SAV (shared autonomous vehicles) service and to test the effectiveness of a regulation aiming to provide equitable service in all parts of town. Finally, this dissertation also explores different technical and collaborative setups to reach a person-centric, integrated modeling of transport and urban systems. Based on various implemented and tested approaches, we find that an agent-based coupling that allows properties of individuals and individualized information to be exchanged flexibly between the model components is realistically only possible based on a technically tight, ideally code-based coupling., Das Verkehrssystem ist in einem Dilemma. Einerseits sind die Emissionen des Verkehrs eine der Hauptursachen für die globale Erwärmung und andere gravierende Umweltprobleme. Andererseits ist ein effizientes Verkehrssystem und die dadurch ermöglichte Mobilität (die Fähigkeit sich fortzubewegen) eine wesentliche Voraussetzung für soziale und wirtschaftliche Entwicklung. Verkehrs- und Raumplaner haben die Aufgabe dieses Verkehrsdilemma aufzulösen und Lösungen zu finden, die die Leistungsfähigkeit des Verkehrssystems sicherstellen und gleichzeitig seine negativen Auswirkungen reduzieren. Ein zentrales Instrument in diesem Prozess ist die Modellierung, d.h. die vereinfachte Abbildung eines realen Phänomens, um es der Analyse zugänglich zu machen und Vorhersagen für zukünftige Situationen treffen zu können. Ziel dieser Dissertation ist es, die Modellierung von Verkehrssystemen und der sie umgebenden räumlichen Systeme weiterzuentwickeln, um ein Instrumentarium zur Analyse komplexer Szenarien zur Erreichung gesellschaftlicher Ziele wie Klimaschutz oder lebenswerter Städte bereitzustellen. Die zunehmende Diversifizierung von Nutzern, Dienstleistungen und Mobilitätswerkzeugen erschwert jedoch die Beschreibung des Systems auf aggregierter Ebene, da Vorgänge im Verkehrssystem häufig nicht mehr durch Formeln auf Basis von Linearitätsannahmen dargestellt werden können. Daher müssen Verkehrsmodelle hinreichend deskriptiv und aussagekräftig („expressive“) sein, um das Nutzerverhalten im Verkehrssystem hinreichend realistisch darzustellen. Um dies zu ermöglichen, werden in dieser Dissertation individualisierte Ansätze verwendet und weiterentwickelt, die das Individuum als zentrale Entscheidungsinstanz in den Mittelpunkt der Analyse stellen und die wir als „personenzentrierte Modellierung“ bezeichnen. Insbesondere die agentenbasierte Modellierung als moderner Ansatz zur Darstellung komplexer Systeme durch die Beschreibung des Verhaltens der Einzelkomponenten, aus denen das System besteht, dient als wesentliche Grundlage für die in dieser Dissertation entwickelten Methoden. Gleichzeitig sind viele Herausforderungen im Bereich der Mobilität weitreichender als das, was typischerweise als „Verkehrsprobleme“ bezeichnet wird. Eine Analyse, die sich nur auf die unmittelbaren Auswirkungen im Verkehrssystem konzentriert, ist daher in vielen Fällen unzureichend. Analog dazu sind viele Verkehrsprobleme nicht allein durch verkehrliche Maßnahmen lösbar, sondern erfordern eine ganzheitlichere Analyse der städtischen Struktur, aus der sich die Mobilitätsbedürfnisse und die oben genannten Probleme ergeben. Daher muss der Analyseumfang von Modellen hinreichend groß sein („comprehensive“), um Zusammenhänge zu Aspekten, die mit dem Verkehrssystem interagieren, berücksichtigen zu können. Um eine personenzentrierte integrierte Modellierung von Verkehr und urbanen Systemen (Person- centric, integrated modeling of transport and urban systems) zu erreichen, werden in dieser Dissertation, erstens, Ansätze entwickelt, um agentenbasierte Verkehrssimulationsszenarien synthetisch zu erstellen, d.h. basierend auf grundlegenden Eingangsdaten und Modellen ohne direkte Einbeziehung von beobachteten Verkehrsverhaltensmustern. Diese Ansätze umfassen verschiedene aktivitätenbasierte Nachfragemodelle (ABDMs), die mit dem agentenbasierten Verkehrssimulationsmodell MATSim gekoppelt werden. All diese Ansätze führen zu MATSim-Verkehrssimulationsszenarien für bestimmte Regionen, unterscheiden sich aber in Bezug auf (1) ihren Analyseumfang, (2) den Beitrag zur Weiterentwicklung der Methoden zur Erstellung von Verkehrssimulationsszenarien und (3) die technische Umsetzung der Modellkopplung. Unter anderem wird gezeigt, dass es möglich ist, ein maßnahmensensitives, agentenbasiertes Verkehrssimulationsszenario zu erstellen, das ausschließlich auf offenen Daten basiert (MATSim Open Berlin Scenario). Der Ansatz ist besonders nützlich für Regionen mit hohen Datenschutzstandards, in denen bestimmte Arten von Daten schwer zugänglich sind. Durch die ausschließliche Verwendung von offenen Daten als Input kann das erstellte Szenario frei verfügbar gemacht und von anderen Forschern genutzt werden. Das Verfahren zur Szenarienerstellung ist auch räumlich übertragbar und erleichtert die Erstellung von agentenbasierten Verkehrssimulationsszenarien für beliebige Regionen. Zweitens wird in dieser Dissertation eine Integration von MATSim mit dem Landnutzungsmodell SILO vorgestellt, welche es ermöglicht längerfristige Entscheidungen wie den Umzug von Haushalten abzubilden. Auf der Grundlage dieser Integration, genannt FABILUT (Flexible Agent-Based Integrated Land-Use Transport model), können Reaktionen und Rückwirkungen zwischen dem Verkehrssystem und dem städtischen Kontext simuliert und untersucht werden. Der entscheidende Fortschritt von FABILUT besteht darin, dass seine Modellstruktur keine konzeptionell unnötige Aggregation erfordert. Im Gegensatz zu bestehenden ILUT-Modellierungsansätzen, die zwar in ihren Modellkomponenten disaggregiert sind, erfolgt in FABILUT auch die Integration zwischen Verkehr und Landnutzung auf agentenbasierter Ebene. FABILUT erweitert den Analyseumfang auch auf der zeitlichen Achse, da das integrierte Landnutzungsmodell SILO die Entwicklung von Demographie, Haushalten, Wohnstandorten, Arbeitsplätzen und Immobilienmarkt von Jahr zu Jahr beschreibt. Die Fähigkeiten von FABILUT werden in zwei Szenarien veranschaulicht, einem hypothetischen Szenario von überschaubarer Größe, das zur Erprobung und Demonstration dient, und einem Szenario des Großraums München, das die Anwendbarkeit des Modells für realistische Analysen verdeutlicht. Anhand der Plausibilität der Ergebnisse integrierter Maßnahmen in den beiden Modellen wird gezeigt, dass FABILUT für die Analyse komplexer Zukunftsszenarien geeignet ist. Drittens werden in dieser Dissertation quantitative Erreichbarkeitsberechnungen als ganzheitliches Analyseinstrument im direkten Zusammenspiel mit agentenbasierten Verkehrssimulationen entwickelt und diskutiert. Erreichbarkeiten beschreiben, wie leicht Menschen bei gegebenen Verkehrssystem und räumlicher Struktur relevante Ziele erreichen können. Dementsprechend spielen Erreichbarkeiten eine wichtige Rolle als Vermittler in der integrierten Modellierung von Verkehr und Raumentwicklung. Andererseits können quantitative Erreichbarkeitsberechnungen als Analyseinstrument dienen, das die Gesamtqualität von Standorten auf der Grundlage des Angebots im Raum und des Verkehrssystems misst. Die Methodik wird u.a. in einer Fallstudie für Berlin verwendet, womit ihre Eignung zur Analyse von Erreichbarkeiten auf Basis eines Angebots geteilter autonomer Fahrzeuge (SAVs) und zur Prüfung der Wirksamkeit eines regulatorischen Eingriffs zur Schaffung gleichwertiger Bedingungen in verschiedenen Stadtteilen gezeigt wird. Schließlich werden in dieser Dissertation auch verschiedene technische und kollaborative Ansätze zur personenzentrierten, integrierten Modellierung von Verkehr und urbanen Systemen untersucht. Basierend auf verschiedenen implementierten und getesteten Ansätzen wird festgestellt, dass eine agentenbasierte Kopplung, die es erlaubt, Eigenschaften von Individuen und individualisierte Informationen flexibel zwischen den Modellkomponenten auszutauschen, realistischerweise nur auf Basis einer technisch engen, idealerweise codebasierten Modellkopplung möglich ist., Het vervoerssysteem staat voor een dilemma. Enerzijds zijn de emissies van het vervoerssysteem een belangrijke oorzaak van de opwarming van de aarde en andere ernstige milieuproblemen. Anderzijds zijn een betrouwbaar vervoerssysteem en de mobiliteit (het vermogen om zich te verplaatsen) die het verschaft een essentiële voorwaarde voor sociale en economische ontwikkeling. Vervoers- en ruimtelijke planners hebben de taak dit vervoersdilemma op te lossen en oplossingen te vinden die de efficiëntie van het vervoerssysteem waarborgen en tegelijkertijd de negatieve effecten ervan verminderen. Een centraal instrument in dit proces is modellering, d.w.z. het op vereenvoudigde wijze weergeven van een reëel relevant fenomeen om het beschikbaar te maken voor analyse en om voorspellingen te doen voor toekomstige situaties. Dit proefschrift heeft tot doel de modellering van vervoerssystemen en van de stedelijke systemen waarin zij zijn ingebed te bevorderen om een instrumentarium te bieden voor het verkennen van ver- schillende uitgebreide scenario’s om maatschappelijke doelen te bereiken, zoals klimaatbescherming of het leefbaarder maken van steden. Door de toenemende diversificatie van gebruikers, diensten en mobiliteitsinstrumenten is het echter moeilijker geworden om passende beschrijvingen van het systeem op geaggregeerd niveau te vinden, aangezien acties en reacties in het vervoerssysteem vaak niet meer kunnen worden weergegeven met formules die gebaseerd zijn op veronderstellingen van lineariteit. Daarom moeten vervoersmodellen expressief zijn om de interacties in het vervoersysteem voldoende robuust en naukeurig weer te geven. Om expressiviteit te garanderen worden in dit proefschrift geïndividualiseerde benaderingen gebruikt en ontwikkeld, die het individu als centrale beslissingsentiteit in het centrum van de analyse plaatsen en die wij "persoonsgerichte modellering" noemen. In het bijzonder dient agentgebaseerde modellering als een moderne benadering om complexe systemen te representeren door het gedrag te beschrijven van de componenten waaruit het systeem bestaat, als de belangrijkste basis voor de in dit proefschrift ontwikkelde methoden. Tegelijkertijd zijn veel uitdagingen op het gebied van mobiliteit in feite breder dan wat doorgaans als "vervoersproblemen" wordt beschouwd. Een analyse die zich alleen richt op de onmiddellijke effecten in het vervoerssysteem kan leiden tot resultaten die de reële effecten niet correct weergeven. Evenzo kunnen veel vervoersproblemen niet uitsluitend door vervoersbeleid worden opgelost, maar vereisen zij een meer holistische analyse van de meer algemene stedelijke structuur waaruit de mobiliteitsbehoeften en de bovengenoemde problemen voortvloeien. Daarom moeten de modellen alomvattend ("comprehensive") zijn, d.w.z. dat hun modelleringsbereik groot genoeg moet zijn om repercussies en relaties op te nemen met betrekking tot aspecten die verband houden met het vervoerssysteem. Om te komen tot een persoonsgerichte geïntegreerde modellering van vervoer en stedelijke systemen (Person-centric integrated modeling of transport and urban systems), ontwikkelt dit proefschrift ten eerste benaderingen om synthetisch agentgebaseerde vervoerssimulatiescenario’s te creëren, d.w.z. gebaseerd op basisgegevens en modellen zonder direct rekening te houden met waargenomen reispatronen. Deze benaderingen omvatten verschillende activiteitgebaseerde vraag- modellen (ABDM’s) die gekoppeld zijn aan het agentgebaseerde vervoerssimulatiemodel MATSim. Alle benaderingen leiden tot MATSim-vervoersimulatiescenario’s voor bepaalde regio’s, maar ver- schillen in (1) hun modelleringsbereik, (2) de belangrijkste richting van vooruitgang in termen van het genereren van vervoersimulatiescenario’s, en (3) technische aspecten in termen van modelkoppel- ing. Er wordt onder meer aangetoond dat het mogelijk is om een gedragsexpressief en beleidsgevoelig agentgebaseerd vervoerssimulatiescenario te creëren dat uitsluitend gebaseerd is op open gegevens (MATSim Open Berlin Scenario). De aanpak is bijzonder nuttig voor gegevensgevoelige omgevin- gen, waar bepaalde soorten gegevens moeilijk te verkrijgen zijn. Door het exclusieve gebruik van open data als input kan het gecreëerde scenario vrij beschikbaar worden gesteld en door andere onderzoekers worden gebruikt. De procedure voor het genereren van scenario’s is ook ruimtelijk overdraagbaar en vergemakkelijkt het opstellen van agentgebaseerde vervoerssimulatiescenario’s voor willekeurige regio’s. Ten tweede, om keuzes op langere termijn zoals de verhuizing van huishoudens op te nemen, presenteert dit proefschrift een integratie van MATSim met het landgebruikmodel SILO. Op basis van deze integratie, die FABILUT (Flexible Agent-Based Integrated Land-Use Transport model) wordt genoemd, kunnen reacties en repercussies in de bredere stedelijke context rond het transportsysteem worden gesimuleerd en bestudeerd. De cruciale vooruitgang van FABILUT is dat de modelstructuur geen conceptueel onnodige aggregatie vereist. In tegenstelling tot bestaande ILUT-modelbenaderingen die in hun modelcomponenten zijn opgesplitst, wordt in FABILUT ook de integratie tussen vervoer en landgebruik op een agentgebaseerd niveau uitgevoerd. FABILUT breidt ook de modellering in de tijd uit naar de toekomst, aangezien het ingebouwde landgebruikmodel SILO de ontwikkeling van demografie, huishoudens, woonlocaties, banen en vastgoedontwikkeling op jaarbasis beschrijft. De mogelijkheden van FABILUT worden geïllustreerd in twee scenario’s, een hypothetisch scenario van begrijpelijke omvang dat dient om te testen en te demonstreren, en een scenario van het grootstedelijk gebied van München, dat de toepasbaarheid van het model voor studies in de echte wereld illustreert. Op basis van de plausibiliteit van de resultaten van geïntegreerd beleid in de twee scenario’s wordt aangetoond dat FABILUT geschikt is om complexe toekomstige beleidsvragen te analyseren. Ten derde ontwikkelt en bespreekt dit proefschrift kwantitatieve bereikbaarheidsberekeningen als een uitgebreid analyse-instrument in directe interactie met agentgebaseerde vervoerssimulaties. Bereikbaarheid beschrijft hoe gemakkelijk mensen faciliteiten en mogelijkheden voor activiteiten kunnen bereiken op basis van gegeven transportsystemen en diensten en de ruimtelijke ordening van deze faciliteiten en mogelijkheden. Bijgevolg speelt toegankelijkheid een belangrijke rol in geïntegreerde stedelijke modellering als bemiddelaar tussen vervoer en ruimtelijke ontwikkeling. Anderzijds kunnen kwantitatieve bereikbaarheidsberekeningen – vanuit het perspectief van een bewoner van een stedelijk gebied – dienen als een holistisch analyse-instrument dat de totale kwaliteit van locaties meet op basis van de lay-out van de mogelijkheden in de regio en van het vervoerssysteem waarmee deze mogelijkheden kunnen worden bereikt. Naast andere use cases hebben we de aanpak gebruikt in een case study voor Berlijn en aangetoond dat die geschikt is om de toegankelijkheid van een nieuwe SAV-dienst (gedeelde autonome voertuigen) te analyseren en om de effectiviteit te testen van een regeling die gericht is op een billijke dienstverlening in alle delen van de stad. Ten slotte verkent dit proefschrift ook verschillende technische en collaboratieve opstellingen om tot expressieve, uitgebreide modellen van vervoer en stedelijk systeem te komen. Op basis van verschillende geïmplementeerde en geteste benaderingen vinden we dat een agentgebaseerde koppeling die het mogelijk maakt eigenschappen van individuen en geïndividualiseerde informatie flexibel uit te wisselen tussen de modelcomponenten realistisch gezien alleen mogelijk is op basis van een technisch strakke, idealiter op code gebaseerde koppeling.