90B20 Traffic problems
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Umsteigen ohne Warten
(2017)
Wir stellen einen mathematischen Optimierungsansatz zur Berechnung von periodischen Taktfahrplänen vor, bei dem die Umsteigezeiten unter
Berücksichtigung des Passagierverhaltens minimiert werden. Wir untersuchen damit den Einfluss wichtiger Systemparameter und Verhaltensmuster auf die Beförderungsqualität.
Wir illustrieren anhand des Liniennetzes der Stadt Potsdam das Potenzial mathematischer Methoden der Angebotsplanung. Wir zeigen,
dass das "bestmögliche" Verkehrsangebot stark von planerischen Vorgaben beeinflusst wird, mit denen man die Erreichung unterschiedlicher und teilweise gegenläufiger Ziele steuern kann. Die Komplexität des Systems führt zum Auftreten von Rückkoppelungseffekten, die man nicht mit Hilfe von Daumenregeln beherrschen kann. Vielmehr ist der Einsatz moderner Planungsverfahren in einer interdisziplinären Zusammenarbeit von politischen Entscheidungsträgern, Verkehrsingenieuren und Mathematikern notwendig, um die aktuellen Herausforderungen in der Verkehrsplanung zu meistern. Der Artikel dokumentiert einen Beitrag zum 7. ÖPNV Innovationskongress des Ministeriums für Verkehr und Infrastruktur des Landes Baden-Württemberg, der vom 9.-11. März 2015 in Freiburg stattfand.
We consider multi-commodity flow problems in which capacities are installed on paths. In this setting, it is often important to distinguish between flows on direct connection routes, using single paths, and flows that include path switching. We derive a feasibility condition for path capacities supporting such direct connection flows similar to the feasibility condition for arc capacities in ordinary multi-commodity flows.
The concept allows to solve large-scale real-world line planning problems in public transport including a novel passenger routing model that favors direct connections over connections with transfers.
The treatment of transfers is a major challenge in line planning. Existing models either route passengers and lines sequentially, and hence disregard essential degrees of freedom, or they are of
extremely large scale, and seem to be computationally intractable. We propose a novel direct connection approach that allows an integrated optimization of line and passenger routing, including accurate estimates of the number of direct travelers, for large-scale real-world instances.
Im Zuge der Übernahme von 6 Linien der Havelbus Verkehrsgesellschaft
mbH durch die ViP Verkehr in Potsdam GmbH ergab sich 2009 die Notwendigkeit der
Entwicklung eines neuen Linien- und Taktplans für das Jahr 2010.
Das Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin (ZIB)
entwickelt in einem Projekt des DFG-Forschungszentrums Matheon ein Verfahren zur mathematischen Linienoptimierung. Dieses Tool wurde bei der Optimierung des ViP Linienplans 2010 in
einer projektbegleitenden Studie eingesetzt, um Alternativen bei
verschiedenen Planungs- und Zielvorgaben auszuloten.
In dem Artikel wird eine Auswertung der Ergebnisse mit dem Verkehrsanalysesystem Visum der PTV AG beschrieben. Die Auswertungen bestätigen, dass mit Hilfe von mathematischer Optimierung eine weitere Verkürzung der Reisezeit um 1%, eine
als um 6% verkürzt empfundene Reisezeit, 10% weniger Fahrzeit im
Fahrzeug und eine gleichzeitige Kostenreduktion um 5% möglich sind.
Wir stellen in dieser Arbeit ein mathematisches Optimierungsmodell zur Bestimmung eines optimalen Linienplans vor, das sowohl die Fahrzeiten und die Anzahl der Umstiege berücksichtigt als auch die Kosten des Liniennetzes. Dieses Modell deckt wichtige praktische Anforderungen ab, die in einem gemeinsamen Projekt mit den Verkehrsbetrieben in Potsdam (ViP) formuliert wurden. In diesem Projekt wurde der Linienplan 2010 für Potsdam entwickelt. Unsere Berechnungen zeigen, dass die mathematische Optimierung in nichts einer "Handplanung" des Liniennetzes nachsteht. Im Gegenteil, mit Hilfe des Optimierungsprogramms ist es möglich, durch Veränderung der Parameter mehrere verschiedene Szenarien zu berechnen, miteinander zu vergleichen und Aussagen über minimale Kosten und Fahrzeiten zu machen.
We propose a novel integer programming approach to transfer minimization for line planning problems in public transit. The idea is to incorporate penalties for transfers that are induced by “connection capacities” into the construction of the passenger paths. We show that such penalties can be dealt with by a combination of shortest and constrained shortest path algorithms such that the pricing problem for passenger paths can be solved efficiently. Connection capacity penalties (under)estimate the true transfer times. This error is, however, not a problem in practice. We show in a computational comparison with two standard models on a real-world scenario that our approach can be used to minimize passenger travel and transfer times for large-scale line planning problems with accurate results.
The optimization of fare systems in public transit allows to pursue objectives such as the maximization of demand, revenue, profit, or social welfare. We propose a non-linear optimization approach to fare planning that is based on a detailed discrete choice model of user behavior. The approach allows to analyze different fare structures, optimization objectives, and operational scenarios involving, e.g., subsidies. We use the resulting models to compute optimized fare systems for the city of Potsdam, Germany.
Die Angebotsplanung im öffentlichen Nahverkehr umfasst die Aufgaben der Netz-, Linien-,Fahr- und Preisplanung. Wir stellen zwei mathematische Optimierungsmodelle zur Linien- und Preisplanung vor. Wir zeigen anhand von Berechnungen für die Verkehrsbetriebe in Potsdam(ViP), dass sich damit komplexe Zusammenhänge quantitativ analysieren lassen. Auf diese Weise untersuchen wir die Auswirkungen von Freiheitsgraden auf die Konstruktion von Linien und die Wahl von Reisewegen der Passagiere, Abhängigkeiten zwischen Kosten und Reisezeiten sowie den Einfluss verschiedener Preissysteme auf Nachfrage und Kostendeckung.
The \emph{fare planning problem} for public transport is to design a system of fares that maximize the revenue. We introduce a nonlinear optimization model to approach this problem. It is based on a d iscrete choice logit model that expresses demand as a function of the fares. We illustrate our approach by computing and comparing two different fare systems for the intercity network of the Netherlands.
In this paper we introduce the fare planning problem for public transport which consists in designing a system of fares maximizing revenue. We propose a new simple general model for this problem. It i s based on a demand function and constraints for the different fares. The constraints define the structure of the fare system, e.g., distance dependent fares or zone fares. We discuss a simple example with a quadratic demand function and distance dependent fares. Then we introduce a more realistic discrete choice model in which passengers choose between different alternatives depending on the numb er of trips per month. We demonstrate the examples by computational experiments.