Details

Autor(en) / Beteiligte

• Amberg, Boris
• Suhl, Leena
• Kliewer, Natalia

Titel

Ressourceneinsatzplanung im öffentlichen Personennahverkehr : Ähnlichkeitsaspekte in der fahrplanübergreifenden Optimierung

Erscheinungsjahr

2015

Verknüpfte Titel

Beschreibungen/Notizen

• Tag der Verteidigung: 28.11.2014
• Paderborn, Univ., Diss., 2014
• ger: Diese Dissertation behandelt mathematische Optimierungsmodelle und -methoden zur Ressourceneinsatzplanung bei regel- und unregelmäßig stattfindenden Aufgaben. Mit Fokus auf die Fahrzeugumlauf- und Dienstplanung im ÖPNV werden Modelle und Methoden entwickelt, die ein Handicap traditioneller Ansätze beheben: Traditionell werden als Optimierungsziel die Kosten des Ressourceneinsatzes zur Bedienung von Fahrten eines Fahrplans je Tag minimiert. Dies kann schon bei gering unterschiedlich zu bedienenden Fahrten an mehreren Tagen bewirken, dass sich die kosteneffizienten Pläne der einzelnen Tage stark unterscheiden. Da ähnliche Pläne die operative Stabilität verbessern, wird untersucht, wie sich kosteneffiziente und gleichzeitig ähnliche Pläne bestimmen lassen. Modelle und Methoden werden entwickelt, die zwei Vorgehensweisen abbilden: Zum einen werden die Planungsprobleme unterschiedlicher Tage getrennt voneinander gelöst, wobei Ähnlichkeit durch einen Referenzplan erreicht wird. Zum anderen erfolgt eine gleichzeitige Betrachtung mit Ähnlichkeitserzielung durch sich wiederholende Muster. Als Lösungsverfahren wird Column Generation eingesetzt. Die Pricing-Probleme zur Generierung kosteneffizienter und ähnlicher Ressourceneinsätze sind als ressourcenbeschränkte Kürzeste-Wege-Probleme auf Time-Space-Netzwerken formuliert. Die entwickelten Ansätze werden in Planungsvarianten untersucht, die unterschiedliche Verknüpfungsgrade bei der Planung von Umläufen und Diensten bieten. Es zeigt sich, dass die Ähnlichkeit kosteneffizienter Pläne gegenüber bisherigen Ansätzen deutlich verbessert werden kann, ohne die Kosten des Ressourceneinsatzes zu steigern. Zur praktischen Einsetzbarkeit werden Erweiterungen vorgeschlagen, die eine Vielzahl unternehmensspezifischer Regelungen zur Umlauf- und Dienstplanung abbilden.
• eng: This thesis deals with mathematical optimization models and methods for resource scheduling with regularly and irregularly occurring tasks. Focusing on vehicle and crew scheduling in public transport, models and solution methods are developed that can overcome a handicap of traditional optimization approaches: Traditionally the optimization goal is to minimize the costs of the scheduled resources for serving trips of a trip schedule for each individual day. Even if the trips to be served on several days are marginally different, traditional approaches may generate cost efficient schedules for the individual days that strongly differ from each other. As similar resource schedules improve the operational stability of a public transport company, this thesis examines how both cost efficient and similar resource schedules can be determined. Models and methods are developed representing two approaches: On the one hand resource scheduling problems of different days are solved separated from each other, while the similarity of the schedules is ensured with a reference schedule. On the other hand the scheduling problems are solved simultaneously, while the similarity is ensured with repeating patterns. As solution method column generation is used. The Pricing problems for generating cost efficient and similar scheduled resources are modelled and solved as resource constrained shortest path problems on time-space-networks. The developed approaches are examined in scheduling settings providing different levels of integration while scheduling vehicle blocks and crew duties. It is shown that the proposed approaches can significantly improve the similarity of cost efficient resource schedules compared to traditional approaches without any remarkable cost increase for the scheduled resources. For practical applicability extensions are proposed including a wide variety of companyspecific regulations for vehicle and crew scheduling.