Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr

Hintergrund

Der öffentliche Verkehr (ÖV) ist ein wesentlicher Bestandteil des Verkehrsangebots, das tagtäglich von Millionen Menschen genutzt wird. Dabei wollen Reisende ihre Ziele zuverlässig, sicher und komfortabel in angemessener Zeit und zu angemessenen Kosten erreichen. Daraus ergeben sich konkrete Anforderungen an die Angebotsqualität und schließlich Angebotsplanung im öffentlichen Personenverkehr.

Die Angebotsplanung im öffentlichen Verkehr beschäftigt sich mit der Erstellung von Liniennetzplänen, Fahrplänen, (Fahrzeug-)Umlaufplänen und (Fahrer-)Dienstplänen. In der Praxis werden diese Pläne in der Regel sequentiell erstellt und einzeln qualitativ bewertet. Eine planübergreifende Evaluierung der Qualität findet daher a priori nicht statt. Zudem können bislang potentiell auftretende Fahrzeug- oder Streckenstörungen nicht ausreichend im Planungsprozess berücksichtigt werden.

Vorgehensweise

Das Teilprojekt TP2 ist in vier Arbeitspakte unterteilt:

1. Analyse des logistischen Systems
2. Mathematische Optimierung
3. Stochastische Simulation
4. Kopplung von Optimierung und Simulation

Zu Beginn des Teilprojektes steht die Analyse des logistischen Systems im Vordergrund. Dazu werden die heutige Praxis zur Umlauf- und Dienstplanung und die  nachgelagerte Disposition analysiert. Weiterhin werden Test- und Störungsszenarien erzeugt,  Bewertungskriterien sowie Schnittstellen der Kopplung definiert.

Aufbauend auf der verbalen Systembeschreibung erfolgt in einem zweiten Arbeitspaket die mathematische Modellierung und die Entwicklung und Implementierung von Optimierungsverfahren. Zur Erzeugung von robusten Umlauf- und Dienstplänen soll der Ansatz von Puffer(-zeiten) verfolgt werden. Diese werden in Abhängigkeit der stochastischen Simulation bestimmt, die wiederum durch einen iterativen Kopplungsprozess mit der Optimierung verknüpft werden soll. Aufgrund der hohen Komplexität der gegebenen Probleme ist es erforderlich spezielle Lösungsverfahren unter Ausnutzung der genauen Problemstrukturen zu entwickeln.

Parallel zur mathematischen Optimierung wird in einem weiteren Arbeitspaket, das im ersten Schritt erarbeitete, logistische System in ein Simulationsmodell überführt. Hierbei fließen unter anderem die anfänglich definierten Störungsszenarien sowie Bewertungskriterien und Schnittstellendefinitionen zur Kopplung ein.

Abschließend werden im vierten Arbeitspaket die Ergebnisse der mathematischen Optimierung mit dem Simulationsmodell in einem iterativen Verfahren methodisch verknüpft. Für eine erfolgreiche Kopplung der zuvor entwickelten Optimierungs- und Simulationsansätze ist es notwendig die Haupttreiber bei der Lösungsfindung für eine robuste Planung zu identifizieren, ein Robustheitsmaß sowie Abbruchkriterien für das iterative Verfahren zu definieren.

Angestrebte Ergebnisse

Das langfristige Ziel der DFG-Forschergruppe „Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr“ ist,  den sequentiellen Prozess durch einen integrierten Planungsablauf zu ersetzten, um so ein kundenfreundliches und kostengünstiges ÖV-Angebot planen zu können. Dabei soll auch die Robustheit gegen Störungen mit einbezogen werden.

Das Forschungsthema des ITL liegt dabei im Teilprojekt TP2 „Kopplung von mathematischer Optimierung und stochastischer Simulation für eine robuste integrierte Umlauf- und Dienstplanung im öffentlichen Verkehr“.  Das Ziel in diesem Teilprojekt ist die Entwicklung von Modellen und Lösungsansätzen, die eine integrierte Umlauf- und Dienstplanung im öffentlichen Verkehr unter Berücksichtigung von potentiell auftretenden Störungen ermöglichen. Dabei liegt der Schwerpunkt in der Entwicklung eines iterativen Verfahrens, welches mathematische Optimierung mit Simulation koppelt.

Während des gesamten Forschungsvorhabens erfolgt eine enge Abstimmung und Zusammenarbeit mit den angrenzenden Teilprojekten der Universitäten Göttingen, Halle-Wittenberg und Stuttgart, dem Karlsruher Institut für Technologie und der RWTH Aachen.

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen

Weitere Informationen

http://math.uni-goettingen.de/FOR2083

Förderung und Partner

Universität Göttingen

Universität Halle-Wittenberg

Universität Stuttgart

Karlsruher Institut für Tech­no­lo­gie

RWTH Aachen