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Delay Management in Public Transportation: Capacities, Robustness, and Integration

dc.contributor.advisorSchöbel, Anita Prof. Dr.de
dc.contributor.authorSchachtebeck, Michaelde
dc.date.accessioned2010-02-17T15:27:30Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T13:23:08Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:55Zde
dc.date.issued2010-02-17de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B3CE-4de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2538
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2538
dc.description.abstractIn dieser Arbeit beschäftigen wir uns hauptsächlich mit dem Anschlusssicherungsproblem mit Kapazitätsrestriktionen, einem wichtigen Aspekt im operativen Betrieb öffentlicher Verkehrsunternehmen. Im Gegensatz zum meist in der Literatur untersuchten Anschlusssicherungsproblem ohne Kapazitätsrestriktionen berücksichtigen wir dabei explizit die begrenzte Kapazität der Gleissysteme sowie die Sicherheitsabstände, die Züge, die die gleiche Infrastruktur nutzen, zueinander einhalten müssen.Wir stellen eine auf dem Konzept der Ereignis-Aktivitäts-Netzwerke basierende graphentheoretische Modellierung des Anschlusssicherungsproblems mit Kapazitätsrestriktionen vor, leiten daraus ein ganzzahliges lineares Programm (ILP) ab und beweisen wichtige Eigenschaften des Modells und des ILP. Diese Eigenschaften erlauben es uns unter anderem, bekannte Ergebnisse für das Anschlusssicherungsproblem ohne Kapazitätsrestriktionen auf das Problem mit Kapazitätsrestriktionen zu übertragen. Darüber hinaus nutzen wir diese Eigenschaften zur Herleitung von Reduktionsverfahren, die die Größe einer Probleminstanz deutlich reduzieren können. Um auch in der Lage zu sein, sehr große, in der Praxis auftretende Probleminstanzen in akzeptabler Zeit zu lösen, schlagen wir unterschiedliche heuristische Lösungsverfahren vor. Für diese Verfahren beweisen wir verschiedene Fehlerabschätzungen und vergleichen sie numerisch anhand eines praxisnahen Datensatzes. Weiterhin zeigen wir, wie Fahrzeugumläufe in das Anschlusssicherungsproblem integriert werden können, und übertragen Ergebnisse, die wir für das Anschlusssicherungsproblem mit Kapazitätsrestriktionen hergeleitet haben, auf dieses integrierte Problem. Wir zeigen, dass das integrierte Problem bereits in einfachen Spezialfällen NP-schwer ist, identifizieren einen in polynomieller Zeit lösbaren Spezialfall und stellen ein generisches Lösungsverfahren vor.Neben dem Anschlusssicherungsproblem betrachten wir in dieser Arbeit auch Robustheitsaspekte. Wir fassen Ergebnisse einer Fallstudie zur Erstellung robuster Fahrpläne zusammen, stellen das Konzept der "recoverable robustness" vor, erweitern es zum Konzept der "multi-stage recoverable robustness" und zeigen, wie beide Konzepte auf spezielle Fahrplangestaltungsprobleme angewendet werden können, um verspätungsresistente Fahrpläne zu berechnen. Zum Abschluss stellen wir eine modular erweiterbare Programmsammlung vor, mit der die Auswirkungen von Planungsschritten im öffentlichen Verkehr auf nachfolgende Planungsschritte und auf den operativen Betrieb untersucht werden können; Beispiele hierfür sind die Untersuchung der Robustheit eines Linien- oder eines Fahrplans unter Verspätungen.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titleDelay Management in Public Transportation: Capacities, Robustness, and Integrationde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedAnschlusssicherung im Öffentlichen Verkehr: Kapazitäten, Robustheit und Integrationde
dc.contributor.refereeSchöbel, Anita Prof. Dr.de
dc.date.examination2009-12-17de
dc.subject.dnb510 Mathematikde
dc.description.abstractengIn this work, we mainly deal with capacitated delay management that is an important task during the daily operations of a public transportation company. Unlike uncapacitated delay management studied in most publications, it takes into account the limited capacity of the track system in a railway setting and security distances between two trains using the same infrastructure.We introduce a graph-theoretical model for this problem and derive a linear integer program, based on the graph-theoretical model. We prove some important properties of the model which allow us to extend results from the uncapacitated delay management problem to the capacitated case. Furthermore, we use these properties to develop reduction techniques which can significantly reduce the size of an input instance. To be able to solve large-scale real-world instances, we suggest heuristic solution procedures, prove worst-case error bounds, and numerically evaluate all solution approaches within a case study based on real-world data. We show how rolling stock circulations can be integrated in the delay management problem, extend results from capacitated delay management to this integrated problem, prove that it is NP-hard even in very special cases, identify a polynomially solvable case, and suggest a generic solution framework.Apart from delay management, we also consider robustness aspects. We report results from a case study on delay resistant timetabling, resume the concept of recoverable robustness, extend it to multi-stage recoverable robustness, and show how both concepts can be applied to special timetabling problems to compute recoverable-robust timetables. In the end, we present a programming framework for analyzing the impact of different planning stages in public transportation on subsequent planning stages and on the operational phase, for example for analyzing the robustness of a line plan or a timetable in case of delays.de
dc.contributor.coRefereeKnust, Sigrid Prof. Dr.de
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerAnschlusssicherungde
dc.subject.gerKapazitätsrestriktionende
dc.subject.gerganzzahlige Programmierungde
dc.subject.gerReduktionsverfahrende
dc.subject.gerHeuristikende
dc.subject.engdelay managementde
dc.subject.engcapacity constraintsde
dc.subject.enginteger programmingde
dc.subject.engreduction techniquesde
dc.subject.engheuristicsde
dc.subject.bk31.12de
dc.subject.bk31.80de
dc.subject.bk85.03de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2388-0de
dc.identifier.purlwebdoc-2388de
dc.affiliation.instituteFakultät für Mathematik und Informatikde
dc.subject.gokfullAHG 160: Optimization {Mathematics of Computing. Numerical Analysis}de
dc.subject.gokfullEJAB 060: Transportationde
dc.subject.gokfulllogistics {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Operations research and management science}de
dc.subject.gokfullEJAC 060: Large-scale problems {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Mathematical programming}de
dc.subject.gokfullEJAC 080: Special problems of linear programming {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Mathematical programming}de
dc.subject.gokfullEJAC 100: Integer programming {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Mathematical programming}de
dc.subject.gokfullEJAC 350: Programming involving graphs or networks {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Mathematical programming}de
dc.subject.gokfullEJAC 590: Approximation methods and heuristics {Operations researchde
dc.subject.gokfullmathematical programming: Mathematical programming}de
dc.subject.gokfullLCC 024: Operations Researchde
dc.subject.gokfullOptimierung {Wirtschaftsmathematik}de
dc.identifier.ppn62044004Xde


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