Transport and Epidemic Networks: Graphs, Optimization and Simulation (TENGOS)

• Antragsteller: Professor Christian Kühn, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Rolf Moeckel; Professor Dr. Maximilian Schiffer
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr ; Accounting und Finance ; Mathematik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458548755

Die andauernde COVID-19-Pandemie zeigt, dass die Aufrechterhaltung kritischer Infrastrukturen während einer solchen Situation unabdingbar ist, um eine Grundversorgung aufrechtzuerhalten und wirtschaftliche Schäden zu begrenzen. Dementsprechend balancieren Behörden ständig zwischen der Aufrechterhaltung der Funktionalität von Infrastruktur und der Eindämmung der epidemischen Ausbreitung. Für Verkehrsnetze, die für den Personen- und Güterverkehr von entscheidender Bedeutung sind, um die Wirtschaft und die tägliche Versorgung aufrechtzuerhalten, ist es nach wie vor eine inhärent komplexe Aufgabe, das richtige Gleichgewicht zwischen optimaler Funktionalität und der Eindämmung von Infektionen zu finden. Insbesondere, da Verkehrsnetze nach wie vor zentrale Infektionsherde darstellen – vor allem angesichts der Zielsetzung ein nachhaltiges und gemeinsam genutztes Verkehrssystem, basierend auf öffentlichen Verkehr und Ridesharing zu etablieren. In diesem Zusammenhang sind zwei Fragen von zentraler Bedeutung. Auf taktischer Ebene ist es von entscheidender Bedeutung zu verstehen, welche Kombination von Betriebsarten und Restriktionen es ermöglichen, Infektionen zu begrenzen, um einen sicheren Betrieb zu ermöglichen. Auf strategischer Ebene bleibt die Gestaltung von Transportnetzen eine zentrale Herausforderung. Die Transportnetze müssen einen nachhaltigen Betrieb während normaler Zeiten ermöglichen, aber auch einen robusten und widerstandsfähigen Betrieb in Extremsituationen unter Restriktionen zur Eindämmung der Epidemie gewährleisten. Um effizient zu sein, sollten sich die Netzwerke, wenn möglich, nicht auf parallele Infrastrukturen oder redundante Kapazitäten stützen. Um diese Fragen zu beantworten, untersuchen wir diese mehrschichtige Netzwerkdynamik durch Kopplung von Epidemienetzwerken und Transportnetzwerken, wobei jede Person, die in einem Transportnetzwerk reist, auch Teil eines Epidemienetzwerks ist. Um eine ganzheitliche Bewertung und Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen, kombinieren wir Methoden aus drei Disziplinen: Epidemiemodellierung, Transportoptimierung und Transportsimulation. Insbesondere kombinieren wir zwei dynamische Systeme um epidemische Netzwerke in Kombination mit flussbasierten Transportnetzmodellen zu analysieren. Wir entwickeln optimierungsbasierte Algorithmen, die es ermöglichen, robuste Transportnetze während Epidemien zu entwerfen und zu betreiben, untersuchen die reduzierte mehrschichtige Dynamik von Transportepidemien mit Hilfe von Differentialgleichungen und vergleichen unsere Ergebnisse mit Agenten-basierten Transportsimulationen. Dieser mehrdimensionale Ansatz ermöglicht es uns, die Auswirkungen von Änderungen in den Verkehrsnetzen und Betriebskonzepten zu quantifizieren. Wir verwenden diese algorithmische Umgebung auch, um neue Transportnetze und potenzielle Strategien zur Eindämmung von Epidemien zu entwerfen und zu testen, um somit effiziente und sichere Transportsysteme für eine neue Normalität zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen