Traveling Bus Problem - Das Optimierungsproblem auf einem Busbetriebshof

Kontext

Die Digitalisierung und die Tendenz zur Automatisierung von Fahrbewegungen ermöglichen eine Senkung der Kosten in der Branche des öffentlichen Personennahverkehrs und zusätzlich eine Steigerung der Sicherheit auf der Straße. Hierfür bieten sich Betriebshöfe, als Herzstücke der ÖPNV-Fahrzeugflotten, als Ausgangspunkte an. Zum einen stellt ein Betriebshof einen abgeschlossenen, kontrollierbaren Bereich dar, weshalb dieser sich als Feld zum Testen von Fahrzeugen der SAE Stufe 4 (und höher) eignet. Zum anderen gilt innerhalb dieses Bereiches die StVO, wodurch er ein Sprungbrett für die Übertragung von automatisierten Fahrbewegungen auf den öffentlichen Bereich bildet.

Inhalt

Auf Betriebshöfen fallen für die Fahrzeuge mehrere Missionen - an verschiedenen Stationen - auf dem Gelände an. Diese Missionen variieren je nach Fahrzeugtyp, aber auch täglich pro Fahrzeug. Daher soll der optimale Ablauf ad hoc bei Einfahrt auf den Betriebshof für jedes Fahrzeug neu kalkuliert werden. Diese Berechnung findet zentral statt und wird im Anschluss als eine Reihe von Missionen an das einzelne Fahrzeug ausgegeben. Ein Optimum des abzufahrenden Weges und eine Abstimmung auf die Stationsbelegung bieten dabei enormes Potential der Zeiteinsparung.

Ziele

• Literaturrecherche zu Ansätzen von klassischen, agentenbasierten und Machine Learning basierten Routing-Algorithmen.
• Evaluation/Gegenüberstellung von Vertretern der drei genannten Ansätze hinsichtlich verschiedener Kriterien (verfügbare Rechenkapazität, Laufzeit, Umsetzbarkeit auf dem Fahrzeug, etc.)
• Implementierung der Algorithmen und anschließende Bewertung hinsichtlich Zeitersparnis bezüglich des insgesamten Fahrweges eines einzelnen Fahrzeugs

Voraussetzungen

• Programmierkenntnisse Python
• Eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Deutsch oder Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift