Ein kurzer Stau, eine klemmende Tür oder viele Fahrgäste, die an einer Haltestelle umsteigen: Bereits kleine Verzögerungen im Fahrplan von Bahn und Bus können zu großen Problemen führen. Künstliche Intelligenz (KI) soll künftig dabei helfen, die Pläne so zu gestalten, dass sie weniger anfällig sind.
Entwickelt wurde die KI von einem Team der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU), des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM und der Universität Kaiserslautern. Das Team suchte nach einem effizienten Weg, Fahrpläne darauf zu überprüfen, wie gut sie kleinere Störungen und Verspätungen ausgleichen können.
Fahrplanoptimierung war bisher sehr aufwendig
Bislang waren für solche Fahrplanoptimierungen aufwendige Computersimulationen nötig. Diese errechneten Reiserouten für eine Vielzahl von Fahrgästen unter verschiedenen Szenarien. Eine einzige Simulation könne dabei schnell mehrere Minuten Rechendauer benötigen, heißt es bei der MLU. Für eine Fahrplanoptimierung sind jedoch viele Tausend solcher Simulationen nötig.
Mit dem neuen Verfahren sei es möglich, die Robustheit eines Fahrplans innerhalb von Millisekunden sehr genau zu schätzen, sagt Matthias Müller-Hannemann vom Institut für Informatik der MLU. Die Forschenden aus Halle und Kaiserslautern trainierten ihre Künstliche Intelligenz mit zahlreichen Beispielen. Anhand von Fahrplänen für Göttingen und einen Teil des südlichen Niedersachsens habe das Team die neue KI überprüft und dabei sehr gute Ergebnisse erzielt.
Kompromisse aus Wünschen und Wirtschaftlichkeit
Die Möglichkeiten, um Verzögerungen im Vorfeld entgegenzuwirken, seien begrenzt: Die Fahrtzeiten zwischen und die Wartezeiten an Haltestellen könnten großzügiger gestaltet sowie größere Zeitpuffer an Endhaltestellen und zwischen aufeinanderfolgenden Fahrten eingeplant werden. Das alles geht jedoch auf Kosten der Wirtschaftlichkeit.
Das neue Verfahren könne nun dabei helfen, Fahrpläne so zu optimieren, dass sie einen sehr guten Kompromiss zwischen den Wünschen der Fahrgäste, der Robustheit der Fahrpläne gegenüber Störungen und den äußeren wirtschaftlichen Rahmenbedingungen der Verkehrsbetriebe darstellen. (wa)
