Universität Koblen Landau         

Makroskopische multikriterielle Modelle für Transportvorgänge bei urbanen Events

Das Mathematische Institut der Universität Koblenz-Landau am Campus Koblenz ist am Verbundprojekt MultikOSi mit der Forschungsgruppe um Prof. Dr. Stefan Ruzika beteiligt. Kernaufgabe der Koblenzer Mathematiker ist die Modellierung und Optimierung des Anreiseverkehrs zu einem urbanen Event. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf multikriteriellen Modellkomponenten, die die widerstrebenden Ziele Offenheit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit zusammenführen. Untersucht werden alle gängigen und steuerbaren Anreisearten. Die mathematisch fundierten und computergestützten Ergebnisse der Koblenzer Mathematiker, die in Zusammenarbeit mit Stadtsoziologen, Veranstaltern und weiteren Mathematikern und Informatikern entstehen, sollen Veranstaltungsplaner bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojekts erhalten Doktoranden des Mathematischen Instituts die Möglichkeit zur Promotion.

\"harl

 

Basierend auf offenen Daten aus Quellen wie OpenStreetMap werden unter anderem Fragestellungen wie "Wie sehen optimale Anfahrtswege für Rettungkräfte mit kurzen Umwegen aus?" beantwortet (vgl. [5]). 

Die berechneten Lösungen werden dem Anwender auf einer Karte der Umgebung visualisiert und mit weiteren Informationen angereichert. 

 \"demons

 

Im von IMS entwickelten Webinterface wird die optimierte Routenführung für Shuttlebusse angezeigt. Die Auswahl der Haltestellen erfolgt multikriteriell in Kooperation mit den Projektpartnern in der Mathematik an der TU Kaiserslautern. Darüber hinaus können im Webinterface optimierte und simulierte Fahrpläne angezeigt und analysiert werden. Die berechneten Fahrpläne werden im Rahmen des ganzheitlichen Projektansatzes von den Müncher Partnern für Personenstromsimulationen genutzt.
\"spider 

Zur Visualisierung multikriterieller Ergebisse werden unter anderem sogenannte Netzdiagramme, welche auch als Spinnennetz oder Radardiagramm bekannt sind, verwendet. 

Für jede zu optimierende Zielfunktion hat das Diagramm eine eigene Achse, diese haben alle eine gemeinsame Orientierung. Hierdurch wird der multikriterielle Charakter der Lösungen visualisiert: Will man erreichen, dass eine Zielfunktion besser wird, so müssen die anderen Kriterien in der Güte sinken.

 


 

Veröffentlichungen

[1] Tobias Kuhn and Stefan Ruzika. Toward a methodology of combining optimization models. Decision Analysis and Multiple Criteria Decision Making, Proceedings of the Joint GOR- and DASIG-Conference 2013, Operations Research, Shaker Verlag, 2013.
[2] Tobias Kuhn and Stefan Ruzika. A coverage-based box-algorithm to approximate optimization problems with three objective functions, Report in Wirtschaftsmathematik Nr.,152/2014, TU Kaiserslautern, 2014.
[3] Hisao et al. Interwoven Systems and Multiobjective Optimization. Report on Dagstuhl Seminar 15031, "Complexity in Multiobjective Optimization", 2015.
[4] Carolin Torchiani, Michael Seitz, David Willems, Stefan Ruzika, and Gerta Köster. Fahrgastwechselzeiten von Shuttlebussen. Technischer Bericht, TU München, 2015.
[5] Carolin Torchiani, Jan Ohst, David Willems, and Stefan Ruzika. Shortest paths with shortest detours. In preperation.
[6] Tobias Kuhn, Carlos Fonseca, C, Luís Paquete, Stefan Ruzika, José Rui Figuera. Hypervolume Subset Selection in Two Dimensions: Formulations and Algorithms. Submitted.
[7]  José Rui Figueira, Carlos Fonseca, Pascal Halffmann, Kathrin Klamroth, Luís Paquete, Stefan Ruzika, Britta Schulze, Michael Stiglmayr, and David Willems. Easy to say they’re hard, but hard to see they’re easy. Submitted.