Optimierung integrierter Planungsprozesse im öffentlichen Personenverkehr

• Applicant: Professorin Dr. Leena Suhl
• Subject Area: Traffic and Transport Systems, Intelligent and Automated Traffic
• Term: from 2004 to 2008
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5428119

Der öffentliche Personenverkehr (ÖPV), sei es mit Flugzeug, Bahn oder Bus, basiert in der Regel auf festen Fahr- oder Flugplänen, die für eine gegebene Periode veröffentlicht und in einem oft sehr komplexen Verkehrsnetz ausgeführt werden. Die Produktionsplanung und -steuerung im ÖPV wird aufgrund ihrer mathematischen Komplexität in verschiedene, hierarchisierte Planungsstufen unterteilt: Basierend auf der Nachfrageprognose sowie der Netzwerk- und Kapazitätsplanung werden in der Produktplanung die Transportangebote und deren Kapazitäten festgelegt. In der Phase Produktionsplanung und -scheduling werden die Abfahrts- und Ankunftszeiten, beteiligte Flotten und deren Umläufe bestimmt. Zur operativen Planungsphase gehören Zuordnung der physischen Fahrzeuge, Besatzungseinsatzplanung sowie Scheduling der stationären Operationen. Weil die Schritte jedoch nicht unabhängig voneinander sind, könnte die Ressourcennutzung durch eine starke Rückkopplung, oder - weitaus besser - durch eine parallele Durchführung aller Planungsschritte i. d. R. signifikant verbessert werden. Darum besteht die primäre Zielsetzung dieses Forschungsprojektes darin, die Potenziale integrierter Planungssysteme zu untersuchen. Dabei sollen Problemstellungen, die mehrere Planungsschritte integrieren, betrachtet und deren Lösbarkeit durch neue Modellierungs- und Lösungstechniken verbessert werden, bspw. durch parallele oder iterative Lösungsmethoden zwischen Planungsphasen, aber insbesondere auch durch effizientere Lösung integrierter Modellformulierungen. Dabei soll ein besonderer Schwerpunkt auf exakt optimale Lösungsmethoden, insbesondere die gemischt-ganzzahlige mathematische Programmierung, gelegt werden. Durch Einbringung von die Problemstruktur ausnutzenden mathematischen Lösungstechniken direkt in die numerischen Routinen des State-of-the-Art-Optimierers MOPS versprechen sich die Autoren große Fortschritte in der Anwendbarkeit der Methodik.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Persons: Privatdozent Taieb Mellouli; Professor Dr. Uwe Suhl