Die prognostizierte Zunahme des Verkehrsvolumens auf den Verkehrsnetzen stellt eine große Herausforderung für öffentliche Einrichtungen sowie Automobilhersteller und kommerzielle Verkehrsdienstleister dar. Laut dem Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur steigt allein der Individualverkehr auf dem deutschen Straßennetz bis 2025 um circa 20 Prozent. Um diesen Anstieg zu bewältigen, müssen umfangreiche Investitionen in die Infrastruktur getätigt sowie innovative Anlagen der Verkehrssteuerung und Verkehrsdienste entwickelt werden.
Aufgrund der Entwicklung der Informationstechnologie und des steigenden Anteils an Fahrzeugen mit Endgeräten zur Navigation sind in den letzten Jahren verschiedene Dienste entstanden, welche die individuelle Routenführung verbessern. Alle diese Dienste versuchen die Routenführung für den Nutzer des Dienstes ohne Berücksichtigung der Auswirkungen auf das Gesamtsystem zu verbessern. Dies führt in der Regel dazu, dass die Hauptrouten und die nächstbesten Alternativ- routen stark belastet werden und somit eine Staumeidung bis zur Entwicklung eines weiteren Staus vollzogen wird. Dabei bleiben niedrig priorisierte Alternativrouten zu- meist ungenutzt. Um das Stauvorkommen zu reduzieren und somit eine Erhöhung des Reisekomforts für alle Verkehrsteilnehmer zu erzielen, muss eine homogene Aufteilung der steuerbaren Verkehrsteilnehmer erfolgen.
In dieser Arbeit wird ein Modell entwickelt, welches den Einfluss auf das Gesamtsystem und die Optimierung der Routenwahl vernetzter Verkehrsteilnehmer abbildet. Dazu wird ein Modell zur mikroskopischen Verkehrsflusssimulation in heuristische Optimierungsmethoden integriert, so dass der Einfluss der Routenwahl eines Verkehrsteilnehmers qualitativ messbar wird und somit optimiert werden kann.
Aktualisiert: 2020-12-08
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Das Buch beschäftigt sich mit Routensuchalgorithmen, die eine optimale Route zwischen genau einem Startpunkt und genau einem Zielpunkt berechnen. Die Verfahren verwenden einen Restdistanzschätzer zur Beschleunigung der Suche und können zusätzlich auf dynamische Veränderungen der Kosten innerhalb des Graphenmodells effizient reagieren. Verschiedene Anwendungen wie zum Beispiel die Fahrzeugnavigation oder auch das Routing von Datenpaketen im Internet bedienen sich solcher Methoden der Routensuche. Dabei wird meist von einem Start zu einem Zielpunkt eine optimale Route gesucht und es können Störungen oder Sperrungen im Netz auftreten, die zu Routenveränderungen führen. Die Aufgabe der hier betrachteten Verfahren besteht darin auf Grund von einer schon berechneten optimalen Route eine Neue zu berechnen, sofern eine Veränderung im Netz die Gültigkeit der zuerst berechneten Route beeinflusst. Neben der Betrachtung existierender dynamischer Algorithmen wird für das beschriebene Problem auch ein neues Verfahren namens Dynamic A* vorgestellt. In verschiedenen Szenarien werden anschließend diese dynamischen Verfahren untersucht und miteinander verglichen. Dazu dienen eine reale Straßenkarte und ein künstlich erzeugtes Grid als Grundlage. Die Ergebnisse dieser verschiedenartigen Tests zeigen dann einige Eigenschaften der betrachteten Verfahren.
Aktualisiert: 2019-12-20
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