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Fakultät Wirtschaftswissenschaften

der Universität Paderborn

Dissertation

Computergestützte Disposition im schienengebun-

denen Personentransport – ein kundenorientierter

Ansatz

zur Erlangung des akademischen Grades des

Dr. rer. pol.

eingereicht durch

Dipl. Wirt. Inform. Claus Biederbick

Dekan: Prof. Dr. Peter F. E. Sloane

Gutachter: 1. Prof. Dr. Leena Suhl

2. Prof. Dr. Ludwig Nastansky

verteidigt am 09.02.2006

Kurzzusammenfassung

In der vorliegenden Arbeit wird eine neue Art des Kundenbeziehungsmanagements für den

schienengebundenen Personenverkehr vorgestellt: die kundenorientierte Disposition (KD).

Statt der Pünktlichkeit eines Zugs wird primär die der Reisenden betrachtet: Erstens werden

Strategien entwickelt, welche unvermeidbar auftretende Konflikte im Bahnnetz im Kunden-

sinne auflösen. Zweitens werden Kunden selbst (z. B. über ihr Mobiltelefon) disponiert. Beide

Teile lassen sich unabhängig realisieren, eine gemeinsame Umsetzung ist aber von Vorteil.

Nach einer Istanalyse der Disposition wird eine Systemarchitektur aus intelligenten Soft-

wareagenten modelliert und prototypisch in ein Softwaresystem für die KD in großen Bahn-

netzwerken überführt.

System und Strategien werden mit mehreren Mio. Passagieren und dem Fahrplan der Deut-

schen Bahn AG simuliert. Mittels eines mathematischen Programms werden diverse Strate-

gien getestet. Bereits relativ einfache Strategien weisen bessere Ergebnisse auf als zwei Pra-

xis-Strategien. Dabei kann selbst mit komplexen Strategien ein Verkehrstag der Bahn sehr

schnell auf wenigen PCs simuliert werden.

Als 2. Komponente der KD wird schließlich die Interaktion mit Reisenden betrachtet. Es

zeigt sich, dass z. B. eine SMS-basierte Information mit einfachen Mitteln zu realisieren ist.

Nach einer Zusammenfassung werden zuletzt Aspekte einer Realisierung der KD und

mögliche Erweiterungen diskutiert. Insgesamt zeigt sich, dass die KD keine Vision sein muss.

Short abstract

With this thesis a new method of customer relationship management for railway companies

is introduced: customer-oriented dispatching (CD). Instead of focussing on timeliness of

trains, for CD timeliness of passengers is the primary objective: First of all, new dispatching

strategies capable of solving connection conflicts in a customer-oriented way are developed.

The second approach is to support this by dispatching single costumers through the net. Both

parts can be realized independently; however, a common implementation is more favourable.

Subsequently, all components and conditions of railway dispatching are examined. Given

this, a system architecture based on intelligent software agents as well as a prototyped soft-

ware system for CD is shown.

Both parts of CD are tested with millions of passengers travelling given a timetable of

Deutsche Bahn AG. Some of the tested strategies yield better results as two strategies used in

real-life. Even if more complex strategies are used, the simulation can be done efficiently on

cheap hardware.

To cover the second main part of CD, a real-time interaction system giving guidance to

passengers is outlined and implemented. It is shown that e. g. SMS-based information of pas-

sengers can be realized with simple means.

After a summary some aspects of possible realisation strategies this approach as well as

some extensions are discussed. All in all it is shown that CD must not remain a bare vision.

Zusammenfassung

Aufgrund ökonomischer und ökologischer Erwägungen ist eine der wichtigsten Aufgaben

eines intelligenten Verkehrsmanagements die Stärkung des schienengebundenen öffentlichen

Personenverkehrs gegenüber dem motorisierten Individualverkehr. Eine Möglichkeit dazu ist

die Erhöhung der Servicequalität durch verbessertes Informationsmanagement. Während die

Kommunikation mit dem Kunden vor der Reise weitestgehend optimiert ist, ist sie während

der Reise verbesserungswürdig: im jetzigen Bahnsystem ist es für Kunden fast unmöglich, zur

richtigen Zeit an beliebigen Orten an die für sie direkt relevanten Informationen zu kommen,

obwohl diese durchaus vorliegen.

Mit der vorliegenden Dissertationsschrift wird eine neue Methode des Kundenbezie-

hungsmanagements für den schienengebundenen Personenverkehr vorgestellt: die kunden-

orientierte Disposition. Es handelt sich dabei um Methoden, die, statt die Pünktlichkeit eines

Zugs in den Mittelpunkt zu stellen, die Pünktlichkeit der Reisenden als primäres Ziel betrach-

ten. Die kundenorientierte Disposition setzt dabei auf zwei Ebenen ein. Erstens werden darun-

ter Strategien verstanden, welche unvermeidbar auftretende Konflikte, zumeist Anschluss-

konflikte, im Bahnnetz im Sinne des Kunden aufzulösen versuchen. Einher geht zweitens die

Disposition der Kunden selbst unter Zuhilfenahme vorhandener mobiler Kommunikations-

endgeräte. Beide Bestandteile können im Prinzip unabhängig voneinander realisiert werden,

allerdings ist eine gemeinsame Implementierung weitaus vorteilhafter.

Zum Beweis der Sinnhaftigkeit dieses Konzepts werden zunächst alle Bestandteile und

Voraussetzungen der Disposition bei einer Bahngesellschaft untersucht, um Anforderungen

an ein Informations- und Kommunikationssystem in Form eines Entscheidungsunterstüt-

zungssystems für die kundenorientierte Disposition herzuleiten. Dabei werden, neben der

Analyse einiger Ansätze der Kundenorientierung und der Entscheidungsunterstützung aus der

Literatur, insbesondere die Gegebenheiten bei der Deutschen Bahn AG betrachtet.

Ausgehend von den Erkenntnissen dieser Analysephase wird im Anschluss eine aus intel-

ligenten Softwareagenten modellierte Systemarchitektur vorgestellt sowie ein darauf basie-

rendes Softwaresystem für die kundenorientierte Disposition in großen Bahnnetzwerken kon-

zipiert und prototypisch umgesetzt. Letzteres dient sowohl zum Test als auch zur praktischen

Demonstration der Umsetzbarkeit des Konzepts. Ergänzend wird ein flexibel einsetz- und

skalierbares Simulationssystem für den fahrplangebundenen Schienenverkehr entwickelt,

welches für das Dispositionssystem ein Surrogat für das Realsystem der Deutschen Bahn AG

darstellt.

In diesem System interagieren mehrere Softwareagenten, bspw. Disponenten, die durch

Anwendung von Dispositionsstrategien Züge und Passagiere derart durch das Netz lenken,

dass die Verspätung der Passagiere unter Beachtung verschiedener Zielkriterien minimiert

wird, Passagierrouter, die Reisende im Falle verpasster Anschlüsse mit einer neuen Route auf

dem dynamischen Netzwerk versorgen, Züge, die selbständig Sicherheitsabstände einhalten,

VI Zusammenfassung

und Reisende, die sich im Netzwerk in dem Sinne proaktiv verhalten, als dass sie versuchen,

ihre Prinzipale, d. h. menschliche Reisende, pünktlich an das gewünschte Ziel zu bringen.

Die Funktionsfähigkeit beider Hauptbestandteile der kundenorientierten Disposition wird

anschließend unter Beweis gestellt, indem das System mittels der Simulationstestumgebung

und einer realistischen Anzahl Passagiere (mehrere Millionen) auf dem Originalfahrplan der

Deutschen Bahn AG getestet wird.

Um dem ersten Anliegen der kundenorientierten Disposition Rechnung zu tragen, werden

zuerst (bahnseitige) Dispositionsstrategien, die speziell die Pünktlichkeit von Passagieren

berücksichtigen, entwickelt und im System integriert. Dabei handelt es sich um einige einfa-

che Dispositionsheuristiken, ein Verfahren zur Simulation verschiedener Strategien im lau-

fenden Betrieb sowie ein mathematisches Modell zur (Online-) Optimierung von Dispositi-

onsentscheidungen in einem Realitätsausschnitt im Bahnnetz. Als Bewertungsmaßstab für die

Güte einer Dispositionsentscheidung wird dabei jeweils die gewichtete, ungeplante Passa-

gierwartezeit gewählt. Das mathematische Modell wird anschließend zum Offline-

Algorithmus modifiziert, sodass damit – mit gewissen Einschränkungen – alle anderen denk-

baren Strategien einem Gütetest unterzogen werden können.

Auf diese Weise wird die Leistungsfähigkeit der entwickelten Architektur bewiesen: Selbst

bei der Verwendung komplexerer Dispositionsstrategien wie der mathematischen Optimie-

rung kann die Simulation eines Verkehrstages der Bahn in wenigen Stunden – oder zumindest

in Echtzeit – auf wenigen PCs erfolgen. Überdies zeigt sich, dass einige der getesteten Strate-

gien trotz ihrer Einfachheit unter den gegebenen Annahmen bessere Ergebnisse zeitigen als

zwei in der Praxis eingesetzte Strategien.

Zur Abdeckung der zweiten Komponente der kundenorientierten Disposition werden

schließlich die Information der und die Interaktion mit Reisenden betrachtet. Es zeigt sich,

dass bspw. eine SMS- oder internetbasierte Information mit vergleichsweise einfachen Mit-

teln zu realisieren ist. Die Interaktion an sich kann nur erfolgen, falls dazu geeignete mobile

Endgeräte vorhanden sind und zudem genügend Zeit während einer Reise zur Verfügung

steht.

Nach einer detaillierten Zusammenfassung werden abschließend einige Aspekte einer Rea-

lisierung der kundenorientierten Disposition sowie notwendige Erweiterungen und For-

schungsarbeiten besprochen. Insgesamt zeigt sich, dass sowohl die Konzeption als auch das

entwickelte System allen gesetzten Zielen und Anforderungen dieser Arbeit gerecht werden

und die kundenorientierte Disposition – zumindest in Teilen – prinzipiell keine bloße Vision

sein muss.

Schlagwörter: Disposition im Schienenverkehr, Deutsche Bahn AG, Online-Optimierung,

Diskrete, ereignisorientierte Simulation, Intelligente Softwareagenten, Entscheidungsunters-

tützungssysteme, Multiagentensysteme und deren Simulation, Mathematische Programmie-

rung, Mobilkommunikation

Abstract

Due to economical and ecological reasons one of the most important goals of an intelligent

traffic management is the primacy of railway traffic compared with individual traffic.

One possible way to reach this is to increase service quality by improving the supply of in-

formation for passengers during their journeys, i.e., to improve the quality of on-trip informa-

tion. While there are many comfortable ways to communicate with a railway company before

boarding, it is difficult to gather personalised information when and where it is needed

mostly, e. g. in case of delays or missed connections, even if the necessary data is available.

With this thesis a new method of customer relationship management for railway companies

is introduced: customer-oriented dispatching. While traditional approaches focus on timeli-

ness of trains, for customer-oriented dispatching the timeliness of passengers is the primary

objective. This directly leads to two main ideas: The first one is to develop new dispatching

strategies capable of solving connection conflicts in a customer-oriented way, e. g. by mini-

mizing total passenger waiting times. The second one is to support this with methods to dis-

patch single costumers by proactively giving them the right information when they need it.

Both components could be realized independently; however, a common implementation is by

far more favourable.

For the proof of concept of customer-oriented dispatching this work is outlined as follows:

First of all, all components and conditions of railway dispatching are examined in detail in

order to deduce requirements of a decision support system for customer-oriented railway dis-

patching. Additionally to the analysis of some approaches of customer orientation and deci-

sion support from the literature a detailed view on dispatching organisation and processes at

German Railway (“Deutsche Bahn AG”) is given.

Given these insights, a system architecture based on intelligent software agents as well as a

prototyped software system for customer-oriented dispatching based on this architecture will

be shown. The latter serves both for the proof and a feasibility study of the concept.

Additionally to this, a flexible and scalable distributed simulation system for railways for

timetable-based rail traffic will be developed as a test bed for the dispatching components and

a surrogate for the real-life System of Deutsche Bahn.

The system as a whole contains several interacting software agents, e. g. Dispatchers using

special dispatching strategies to minimize delay times of passengers, passenger routers capa-

ble of calculating new routes in the dynamic network for passengers with missed connections

in real-time, trains proactively ensuring timeliness of their passengers and security of opera-

tions, and passenger agents communicating with their real-life equivalents and supporting

them reaching their destination.

Subsequently, both parts of customer-oriented dispatching are tested with millions of pas-

sengers travelling given an original timetable of Deutsche Bahn AG.

At first, several customer-oriented dispatching strategies are implemented, e. g. some sim-

ple rule based heuristics, a method of simulating different strategies in advance, and even a

Abstract

VIII

mixed integer program for online optimisation is presented. The quality of a dispatching deci-

sion is measured in terms of unplanned, weighted, and cumulated waiting times of every sin-

gle passenger. Afterwards, the mathematical model is changed slightly to show how it could

work as an offline algorithm to test the empirical quality of other dispatching strategies.

In this way, the efficiency of the developed architecture is proven: Even if more complex

dispatching strategies (like mathematical optimisation) are used, the simulation of one day of

timetable operations can be done in a few hours or, at least, in real time on a few Personal

Computers. Besides this, it is shown, that (ceteris paribus) some of the tested strategies yield

better results as two strategies used in real-life.

Finally, to cover the second main part, a real-time communication and interaction system

giving guidance to passengers during their trips is outlined and implemented. It is shown that

e. g. SMS- or Internet-based information of passengers can be realized with comparatively

simple means. The interaction can of course only take place, if suitable mobile communica-

tion devices are present, and if a sufficient span of time is available during a journey.

After a detailed summary some aspects of possible realisation strategies of customer-

oriented dispatching as well as necessary extensions and future research are discussed. All in

all it is shown that both the conceptual model and the developed system meet the require-

ments and aims defined in this work. Thus, customer-oriented dispatching must not remain –

at least partially – a bare vision.

Key words: Dispatching in Rail Traffic, Deutsche Bahn AG/German Railway, Online-

Optimization, Discrete Event Simulation, Intelligent Software Agents, Decision Support Sys-

tems, Multi Agent Systems and their Simulation, Mathematical Programming, Mobile Com-

munication

Vorwort

Alles wissenschaftliche Arbeiten ist nichts anderes als

immer neuen Stoff in allgemeine Gesetze zu bringen.

Alexander von Humboldt

Der Lehrstuhl Decision Support & Operations Research Lab der Universität Paderborn

kooperiert bereits seit einigen Jahren in diversen Projekten mit vielfältigen Zielsetzungen mit

der Deutschen Bahn, deren Systemhaus DB Systems und anderen Dienstleistungsunterneh-

men im Bereich Personen- und Gütertransport, sodass es letztlich für mich nicht mehr als

schlüssig war, im „Bereich Bahn“ zu promovieren. Die Disposition bot sich an, schließlich

wurde und wird dieser für die eigentliche Produktqualität wichtigste produktionsbegleitende

Prozess, in der Literatur recht stiefmütterlich behandelt. Zudem startete bald ein Projekt, in

dem es um die SMS-gestützte On-Trip-Information von Passagieren ging und dessen Ergeb-

nisse später Eingang fanden in das in dieser Arbeit beschriebene Gesamtkonzept.

Erste Ansätze dieser Arbeit gingen in Richtung der betriebswirtschaftlichen Aufarbeitung

des Prozesses: Was ist eigentlich „gute Disposition“? – Die Antwort ist ambivalent, da der

Nutzen einer Dispositionsentscheidung schwer zu messen ist. Eine reine Kostenbetrachtung

führt ebenso wenig zum Ziel wie die Messung der Pünktlichkeit von Zügen in Verbindung

mit einer vagen Anweisung, die Reichweite solcher Entscheidungen sei weitestgehend einzu-

schränken. Ersteres Vorgehen scheitert an enormen, schwer monetär zu bewertenden Image-

verlusten, wenn Passagiere – Kunden – zu spät kommen, oder gar Anschlüsse verpassen.

Letzteres liefert ebenfalls in der Praxis nur äußerst unzureichende Entscheidungsunterstüt-

zung für den Disponenten – ist aber dessen allgemein anerkannte und verwendete Ermessens-

grundlage.

In zweierlei Hinsicht ist diese Thesis ein gewagtes Unterfangen: Es gibt zum einen neben

der Besetzung des Amtes des Fußball-Bundestrainers in Deutschland kaum ein anderes The-

ma, welches die Gemüter so vieler Menschen so nachhaltig erregt, wie die Situation der Bahn.

Fast jeder hat sich schon einmal über sie geärgert, jeder hat eine Idee, wie man das System

nachhaltig verbessern oder gar revolutionieren könnte, und es vergeht kein Tag, an dem nicht

irgendeine Meldung in den Nachrichten das Vertrauen in die Bahn allgemein oder ihre Pünk-

tlichkeit, ihre Reformfähigkeit oder die Führungsqualität ihrer Manager im Speziellen er-

schütterte. Mit anderen Worten: Jeder hat eine Meinung, und jeder fühlt sich frei sie zu äu-

ßern; eine Unmenge von Experten entwickelt Tag für Tag neue Thesen zum Thema.

Zum anderen verknüpft die Arbeit zwei an sich umfangreiche Kernaufgaben der Bahn mi-

teinander: Kundenorientierung und Disposition. Allein die exakte Beschreibung aller damit

verbundenen Prozesse und Informationen würde den normalen Rahmen einer Dissertation

zweifellos sprengen: Ein System, das sich seit nunmehr 170 Jahren entwickelt hat und ständig

weiter entwickelt wird, kann nicht auf wenigen hundert Seiten beschrieben, geschweige denn

neu erfunden werden. Es ist ebenfalls unwahrscheinlich, dass der jetzige Dispositionsprozess

Vorwort

organisatorisch dramatisch verändert werden könnte; es ist, gemessen an der Veränderungs-

geschwindigkeit von Großkonzernen, sogar nicht einmal wahrscheinlich, dass die in dieser

Arbeit beschriebenen Erweiterungen der Passagierinformation in absehbarer Zeit umzusetzen

wären.

Trotzdem, so die These dieser Arbeit, wäre es durch den Einsatz moderner Technik,

durchdachter Systeme und intelligenter Algorithmen möglich, entscheidende Verbesserungen

der Disposition im Hinblick auf ihre Ausrichtung an den Bedürfnissen der Kunden zu erzie-

len. Diese These zu belegen soll Inhalt der folgenden Ausarbeitung sein.

Zu Beginn der Forschungsarbeiten, die Grundlage einiger Entwicklungen dieser Arbeit

sind, und die bis in die Mitte der neunziger Jahre zurückreichen, waren alle hier beschriebe-

nen Konzepte, Lösungsideen und Vorschläge mehr Vision als nahe liegende Erweiterungen

eines bestehenden Systems. Mittlerweile existiert jedoch eine Reihe interessanter Ansätze und

Initiativen der Bahn, die untermauern, dass sich der Transportdienstleister in wenigen Jahren

von einem staatlich gelenkten Koloss zu einem in großen Teilen serviceorientierten Zukunfts-

unternehmen – mit Schwächen zwar, aber auf einem guten Weg – befindet.

Besonderen Dank schulde ich Prof. Dr. Leena Suhl, die mir diese Arbeit ermöglicht hat,

Johannes Goecke für die großartige Zusammenarbeit in all den Jahren, Yuriy Shkonda für

seine Unermüdlichkeit im Detail, den vielen Korrekturlesern, allen voran Alexander Roth, Dr.

Markus P. Thiel und natürlich Constanze Schulte, ohne deren Beistand und Langmut mit mir

die Arbeit nicht hätte fertig werden können.

Paderborn, im Oktober 2005 Claus Biederbick

Inhalt

Abbildungsverzeichnis ....................................................................................................................................... XV

Tabellenverzeichnis ......................................................................................................................................... XVII

Abkürzungsverzeichnis ................................................................................................................................... XIX

I Einleitung ..................................................................................................................................................... 1

I.1 Motivation: Zur Notwendigkeit der Bahn als Bestandteil intelligenten Verkehrsmanagements ................... 3

I.1.1 Die Bedeutung leistungsfähiger Verkehrsinfrastruktur ................................................................... 3

I.1.2 Ansätze intelligenten Verkehrsmanagements .................................................................................. 5

I.2 Kundenorientierung im schienengebundenen Personentransport ................................................................. 6

I.3 Potenziale im Dispositionsprozess der Deutschen Bahn ............................................................................. 12

I.4 Die Idee der kundenorientierten Disposition............................................................................................... 14

I.4.1 Kundenorientierte Dispositionsstrategien ..................................................................................... 15

I.4.2 Disposition der Passagiere ............................................................................................................ 16

I.4.3 Vorteile kundenorientierter Disposition ........................................................................................ 17

I.5 Ziele und Aufbau der Arbeit ........................................................................................................................ 18

I.5.1 Zielsetzung und -abgrenzung ........................................................................................................ 18

I.5.2 Aufbau der Arbeit ......................................................................................................................... 20

I.6 Wissenschaftlicher Beitrag .......................................................................................................................... 22

II Bestandsaufnahme: Die Disposition im Kontext eines Bahnsystems .................................................... 25

II.1 Die Deutsche Bahn AG ...................................................................................................................... 25

II.2 Bestandteile eines Bahnsystems ......................................................................................................... 28

II.2.1 Permanente Entitäten eines Bahnsystems: Topologie/Netzwerk................................................... 29

II.2.2 Temporäre Bestandteile: Züge und Passagiere .............................................................................. 30

II.2.3 Der Fahrplan als verbindendes Element ........................................................................................ 33

II.3 Produktionsplanung und -steuerung im schienengebundenen Personenverkehr ............................... 35

II.3.1 Besonderheiten des Bahnprodukts ................................................................................................ 37

II.3.2 Der allgemeine Planungsprozess ................................................................................................... 38

II.3.3 Strategische Planungsebene .......................................................................................................... 40

II.3.4 Taktische Planungsebene .............................................................................................................. 43

II.3.5 Operative Planungsebene .............................................................................................................. 47

II.4 Disposition im Schienenverkehr in Theorie und Praxis ..................................................................... 49

II.4.1 Begriffliche Grundlagen ................................................................................................................ 50

II.4.2 Disposition als Online- bzw. Echtzeitoptimierungsproblem ......................................................... 58

II.4.3 Methoden und Systeme zur computerbasierten Entscheidungsunterstützung für die Disposition 63

II.4.4 Disposition in der Praxis: Organisation und Ablauf bei der Deutschen Bahn AG ........................ 77

II.5 Fazit – Anforderungen an die kundenorientierte Disposition ............................................................ 96

II.5.1 Schwachstellen und Potenziale im derzeitigen Dispositionsprozess ............................................. 96

II.5.2 Allgemeine Anforderungen an die kundenorientierte Disposition ................................................ 98

II.5.3 Systemabgrenzung ...................................................................................................................... 101

Inhalt

XII

III Konzeptuelles Rahmenwerk für die computergestützte kundenorientierte Disposition ................... 103

III.1 Softwarearchitektur auf Basis intelligenter Agenten ........................................................................ 103

III.1.1 Grundlagen intelligenter Softwareagenten ............................................................................. 104

III.1.2 Agentenbasierte Architektur eines Systems für die kundenorientierte Disposition ................ 114

III.1.3 Logische Gesamtsystemarchitektur ........................................................................................ 116

III.1.4 Disposition innerhalb einer Region ........................................................................................ 117

III.1.5 Zusammenwirken der Dispositionsbestandteile ..................................................................... 119

III.1.6 Der Dispositionsagent als Kernkomponente .......................................................................... 120

III.1.7 Ein Agent zum Online Re-Scheduling von Passagieren: Der Passagierrouter ....................... 129

III.1.8 Weitere Agenten im System ................................................................................................... 130

III.2 Simulation als Testumfeld für die kundenorientierte Disposition .................................................... 132

III.2.1 Grundlagen diskreter, ereignisorientierter Simulation ............................................................ 133

III.2.2 Das Simulationstestbed „TrainSim“ ....................................................................................... 144

IV Bahnseitige Strategien für die kundenorientierte Disposition ............................................................. 165

IV.1 Grundlagen ...................................................................................................................................... 166

IV.1.1 Lösungsverfahren für die Dispositionsproblematik ................................................................ 166

IV.1.2 Definition und Klassifikation von Dispositionsstrategien ...................................................... 169

IV.2 Bewertungsmaßstäbe „guter“, kundenorientierter Disposition ....................................................... 172

IV.3 Modellbildung: Das Bahnsystem aus Sicht der kundenorientierten Disposition ............................. 175

IV.4 Einfache Heuristiken zur Entscheidungsfindung ............................................................................. 177

IV.4.1 Strategiekonstruktion .............................................................................................................. 177

IV.4.2 Implementierung .................................................................................................................... 185

IV.4.3 Ergebnisse der Experimentation ............................................................................................. 187

IV.5 Simulation ‚im Kleinen’ zur What-If-Analyse .................................................................................. 197

IV.5.1 Modellierung .......................................................................................................................... 198

IV.5.2 Ergebnisse der Experimentation ............................................................................................. 199

IV.6 Entscheidungsunterstützung durch mathematische Optimierung .................................................... 201

IV.6.1 Das Bahnsystem als mathematisches Programm .................................................................... 201

IV.6.2 Implementierung des Optimierungsagenten ........................................................................... 215

IV.6.3 Ergebnisse der Experimentation ............................................................................................. 218

IV.7 Offline-Analyse mittels mathematischer Optimierung ..................................................................... 226

IV.7.1 Anpassung des mathematischen Modells ............................................................................... 227

IV.7.2 Ergebnisse der Experimentation ............................................................................................. 227

V Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse der kundenorientierten Disposition . 241

V.1 Theoretische Grundlagen ................................................................................................................. 242

V.1.1 Grundkonzepte des Mobile Computing....................................................................................... 242

V.1.2 Netzwerk-Technologien für mobile Endgeräte ........................................................................... 243

V.1.3 Dienste für mobile Endgeräte ...................................................................................................... 248

V.1.4 Klassen mobiler Endgeräte .......................................................................................................... 251

V.1.5 Verbreitung mobiler Endgeräte ................................................................................................... 254

Inhalt

XIII

V.2 KIIS – Ein Kommunikationssystem für Reisende ............................................................................. 254

V.2.1 Ziele der Reisendenunterstützung ............................................................................................... 255

V.2.2 Die System-Architektur des KIIS ................................................................................................ 255

V.2.3 Funktionsumfang ......................................................................................................................... 255

V.2.4 Implementierung ......................................................................................................................... 257

V.3 Prototypische Implementierung im realen IT-Umfeld der Bahn: E-Info ......................................... 262

VI Schlussbetrachtungen: Chancen und Risiken kundenorientierter Disposition .................................. 265

VI.1 Zusammenfassung ............................................................................................................................ 265

VI.2 Aspekte der Realisierung im Bahnsystem......................................................................................... 268

VI.2.1 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen ........................................................................................... 269

VI.2.2 Einführungsstrategien ............................................................................................................. 269

VI.3 Forschungsbedarf ............................................................................................................................ 272

VI.4 Fazit ................................................................................................................................................. 273

Literatur............................................................................................................................................................. 275

Glossar ............................................................................................................................................................... 289

Anhang: Ergänzende theoretische Betrachtungen ......................................................................................... 305

A.1 Berechnung der Reisedauer für verschiedene Verkehrsmittel ......................................................... 305

A.2 Vorgehensweise bei der „Verkehrsprognose 2015“ ........................................................................ 306

A.3 Nähere Erläuterungen zum ETCS .................................................................................................... 307

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Stufen kundenorientierter Disposition ............................................................................................ 15

Abbildung 2: Aufbau der vorliegenden Arbeit ...................................................................................................... 21

Abbildung 3: Aufbau Deutsche Bahn AG ab 2005 (s. [DB 2005a] ...................................................................... 27

Abbildung 4: Verschiedene virtuelle Netze der Deutschen Bahn AG .................................................................. 32

Abbildung 5: Beispiel für einen Fahrplan der Deutschen Bahn AG – im Bild mit aktuellen Zuglaufinformationen

(s. [DB 2005e]) ..................................................................................................................................................... 34

Abbildung 6: Der allgemeine Planungsprozess als Wasserfallmodell in Hierarchieform. .................................... 39

Abbildung 7: Ablaufdiagramm der Planung bei Fernbahnen (in Anlehnung an [Bussieck/Zimmermann 1997]

und [Assad 1980]) ................................................................................................................................................. 40

Abbildung 8: Der Regelkreis der Disposition im Schienenverkehr ...................................................................... 51

Abbildung 9: Aufbau des ISTP-Systems (aus [Heth 1999], S. 7) ......................................................................... 70

Abbildung 10: Zugtabelle des ISTP-Clients (aus [Heth 1999], S. 8) .................................................................... 70

Abbildung 11: Ausschnitt aus der Netzansicht (aus [Heth 1999], S. 9) ................................................................ 71

Abbildung 12: Die Zeit-Wege-Linie der Strecke Kassel -Frankfurt (aus [Heth 1999], S. 10) .............................. 72

Abbildung 13: Konfliktlösung basierend auf Expertenwissen (vgl. [Fay 2000a]) ................................................ 73

Abbildung 14: Architektur eines Entscheidungsunterstützungswerkzeugs für Disponenten (nach [Suhl/Mellouli

1999]). ................................................................................................................................................................... 75

Abbildung 15: Sperrzeitentreppe zweier Züge, Quelle: [Gröger 2002], S. 17 ...................................................... 83

Abbildung 16: Arbeitsterminal eines Zugdisponenten bei der Regio AG Nord ................................................... 95

Abbildung 17: Arbeitsweise von Interface Agenten nach ([Maes 1994], S. 33) ................................................. 111

Abbildung 18: Client-Server und Mobile Agenten nach [White 1996] .............................................................. 114

Abbildung 19: Globale, logische Dispositionsarchitektur ................................................................................... 117

Abbildung 20: Systemarchitektur innerhalb einer Region .................................................................................. 118

Abbildung 21: Kommunikationsbeziehungen zwischen Dispositionsbestandteilen ........................................... 120

Abbildung 22: Schematischer Aufbau eines Expertensystems am Beispiel des Disponenten ............................ 123

Abbildung 23: Anzeige von Zugverspätungen für einen ICE sowie ein Umsteigerprotokoll mit

Anschlusskonflikten. ........................................................................................................................................... 125

Abbildung 24: Ablauf eines diskreten, ereignisorientierten Simulationsmodells (vgl. [Law/Kelton 2000]) ...... 138

Abbildung 25: „Steps of a sound simulation study” (vgl. [Law/Kelton 2000], S. 84) ........................................ 143

Abbildung 26: Beispielgraph des Passagierrouters ............................................................................................. 151

Abbildung 27: Latest-First-Matches in einem Anschlussnetzwerk ..................................................................... 152

Abbildung 28: Ereignis „Ausfahrt Bahnhof“ ...................................................................................................... 156

Abbildung 29: Ankunftsereignis an einer Kante ................................................................................................. 157

Abbildung 30: Ereignisdiagramme „Einfahrt Kante“ und „Ausfahrt Kante“ ..................................................... 158

Abbildung 31: Ankunft an einem Bahnhof ......................................................................................................... 159

Abbildung 32: Diagramm „Einfahrt Bahnhof“ ................................................................................................... 159

Abbildungen

XVI

Abbildung 33: Einteilung verschiedener Dispositionsstrategien nach dem Informationsbedarf ......................... 171

Abbildung 34: Kostenfunktionen verschiedener Kategorien von Reisenden im Vergleich ................................ 174

Abbildung 35: Beispiel für generierte positive Zugverspätungen im Verlauf einer Simulation ......................... 189

Abbildung 36: Übersicht Ankunftspünktlichkeit ................................................................................................ 192

Abbildung 37: Übersicht Passagierverspätungen ................................................................................................ 194

Abbildung 38: Gewichtungsfunktion für Passagierwartezeiten .......................................................................... 195

Abbildung 39: Übersicht gewichtete Passagierwartezeiten ................................................................................ 197

Abbildung 40: Durchschnittliche Simulationsdauern für einfache Dispositionsstrategien ................................. 200

Abbildung 41: Auswirkung eines veränderten Zeithorizontes des Simulationsmodells ..................................... 200

Abbildung 42: Verschiedene Warteprofile und ihre lineare Approximation ...................................................... 209

Abbildung 43: Allgemeiner Aufbau eines Optimierungssystems ....................................................................... 216

Abbildung 44: Aufbau des Optimierungssystems (Systemspezifikation) ........................................................... 216

Abbildung 45: Benutzungsoberfläche der Maske „Projekteinstellungen“ .......................................................... 217

Abbildung 46: Kostenfunktionen ........................................................................................................................ 229

Abbildung 47: Verhalten der Strategie 13 für verschiedene Parameter q im Zeitraum 1.................................... 231

Abbildung 48: Verhalten der Strategie 13 für verschiedene Parameter q im Zeitraum 3.................................... 232

Abbildung 49: Verhalten der Strategie 16 bei wechselndem q (Zeitraum 3) ...................................................... 235

Abbildung 50: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 1) ............................................ 236

Abbildung 51: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 2) ............................................ 237

Abbildung 52: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 3) ............................................ 238

Abbildung 53: Die WAP-Infrastruktur ............................................................................................................... 250

Abbildung 54: WAP-fähiges Mobiltelefon (Siemens S65) ................................................................................. 252

Abbildung 55: Pocket-PC und Palm ................................................................................................................... 253

Abbildung 56: Systemarchitektur eines Informationssystems für Reisende ....................................................... 256

Abbildung 57: Startseiten KIIS auf PDA uns zwei verschiedenen WAP-Browsern (Openwave [oben] und Nokia)

............................................................................................................................................................................ 260

Abbildung 58: Die Buchungsseiten des KIIS in verschiedenen Clients ............................................................. 260

Abbildung 59: Darstellung des ETCS Level 1 (Quelle: [Wikipedia 2005d]) ..................................................... 308

Abbildung 60: Darstellung des ETCS Level 2 (Quelle: [Wikipedia 2005d]) ..................................................... 308

Abbildung 61: Darstellung des ETCS Level 3 (Quelle: [Wikipedia 2005d]) ..................................................... 309

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Verkehrsaufkommen der Deutschen Bahn AG (nach [DB 2005h]) ....................................................... 4

Tabelle 2: Kundenbindungsaktivitäten der Deutschen Bahn AG .......................................................................... 11

Tabelle 3: Daten und Fakten des Netzwerks der Deutschen Bahn AG mit den Veränderungen zum Vorjahr (vgl.

[DB 2005h]) .......................................................................................................................................................... 28

Tabelle 4: Anwendungsstufen des European Train Control System (nach [Wegener 2005]) ............................... 87

Tabelle 5: Klassifizierung von On-Trip-Passagierinformationen ......................................................................... 90

Tabelle 6: Regelwartezeiten der Deutschen Bahn AG, in Anlehnung an [Jacobs 2003], S. 29 ............................ 93

Tabelle 7: Kategorisierung nach Zuggattungen .................................................................................................. 179

Tabelle 8: Simulationsdauer in Minuten und Anzahl der Abfahrtskonflikte ...................................................... 190

Tabelle 9: Erfolg und Pünktlichkeit der Zielankünfte ......................................................................................... 191

Tabelle 10: Passagierwarteminuten je verspätetem Passagier mit erfolgreicher Zielankunft, je verspätetem

Passagier insgesamt und je Passagier insgesamt ................................................................................................. 193

Tabelle 11: Durchschnittliche maximale Gesamtverspätung der Passagiere ...................................................... 194

Tabelle 12: Gewichtete Passagierwartezeit je verspätetem Passagier (inkl. Passagiere ohne Zielankunft) und je

Passagier insgesamt............................................................................................................................................. 196

Tabelle 13: Einfluss der Modellgröße auf die Optimierungsdauer ..................................................................... 219

Tabelle 14: Einfluss der Passagiere auf die Optimierungsdauer ......................................................................... 219

Tabelle 15: Einfluss Passagiere/Umsteiger auf die Optimierungsdauer ............................................................. 220

Tabelle 16: Einfluss von Wartezeitregelungen und Verspätungsaufholen .......................................................... 221

Tabelle 17: Einfluss der Gewichtungsfaktoren ................................................................................................... 221

Tabelle 18: Einfluss der Mindestaufholzeit ........................................................................................................ 222

Tabelle 19: Proportionalität Passagiere/Umsteiger ............................................................................................. 223

Tabelle 20: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer, I ..................................................................... 224

Tabelle 21: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer; II .................................................................... 224

Tabelle 22: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer; III ................................................................... 225

Tabelle 23: Einfluss von Modellgröße und Störungen auf die Optimierungsdauer ............................................ 226

Tabelle 24: Modellgrößen ................................................................................................................................... 228

Tabelle 25: Parameter der Simulation ................................................................................................................. 230

Tabelle 26: Parameter der Offline-Analyse ........................................................................................................ 231

Tabelle 27: Ergebnisse für Strategie 13 bei wechselndem q in Zeitraum 1 ........................................................ 233

Tabelle 28: Ergebnisse für Strategie 13 bei wechselndem q in Zeitraum 1 ........................................................ 233

Tabelle 29: Ergebnisse für Strategie 16 bei wechselndem q in Zeitraum 3 ........................................................ 234

Tabelle 30: Ergebnisse (Zeitraum 1) ................................................................................................................... 236

Tabelle 31: Ergebnisse (Zeitraum 2) ................................................................................................................... 237

Tabelle 32: Ergebnisse (Zeitraum 3) ................................................................................................................... 239

Tabelle 33: Klassifikation mobiler Endgeräte (nach [Roth 2002], S. 339) ......................................................... 251

Tabellen

XVIII

Tabelle 34: Pseudocode für Benachrichtigungsalgorithmus ............................................................................... 261

Tabelle 35: Parameter zur Berechnung der Reisedauer (nach: [Siegmann 2001], S. 90) .................................... 305

Tabelle 36: Prognose der Verkehrsnachfrage im Jahre 2015 (s. [BMVBW 2001], S. 120) ................................ 306

Tabelle 37: Verkehrsnachfrage nach Reisezwecken (s. [BMVBW 2001], S. 169) ............................................. 307

Abkürzungsverzeichnis

Anmerkung: Erklärungen zu den einzelnen Abkürzungen sind nötigenfalls im Glossar

dieser Arbeit zu finden

3GPP

3rd Generation Partnership Program

Artificial Intelligence

API

Application Programming Interface

ASDIS

Automatisches Dispositionsverfahren

ASIM

Arbeitsgemeinschaft Simulation

BDI (-Architektur)

Belief, Desire, Intention-Architektur

BFS

Breadth First Search

BMVBW

Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen

BUND

Bund für Umwelt und Naturschutz

Betriebszentral

cHTML

Compact HTML

CIS

Cisalpino

DAG

Directed Acyclic Graph

DB AG

Deutsche Bahn AG

DESMO-J

Discrete-Event Simulation and MOdelling in JAVA

DLL

Dynamic Link Library

DS & OR

Decision Support & Operations Research

DSS

Decision Support System

DTD

Document Type Definition

D-Zug

Durchgangszug

EDGE

Enhanced Data Rates for GSM Evolution

EIS

Executive Information System

EIU

Eisenbahninfrastrukturunternehmen

ERMTS

European Rail Traffic Management System

ESS

Executive Support System

ESTW

Elektronisches Stellwerk

ETCS

European Train Control System

ETSI

European Telecommunication Standards Institute

Europäische Union

EUS

Entscheidungsunterstützungssystem

EVU

Eisenbahnverkehrsunternehmen

FIFO

First In First Out

Grundgesetz

GPRS

General Packet Radio Service

GPS

Global Positioning System

GSM

Global System for Mobile Communication

GSM-R

Global System for Mobile Communication-Rail

Abkürzungen

GUI

Graphical User Interface

HSCSD

High Speed Circuit Switched Data

HTML

Hypertext Markup Language

IC/EC

InterCity/EuroCity

ICE

IntercityExpress

ICN

InterCity-Neigezug

IEEE

Institute of Electrical and Electronics Engineers

IMT-2000

IMT-2000 (International Mobile Telecommunications at 2000 MHz

Integer Programming

InterRegio

IrDA

Infrared Data Association (Organisation und gleichnamiger Standard)

IRE

InterRegio Express

ISDN

Integrated Services Digital Network

ISO

International Organization for Standardization

ISTP

Informationssystem Transportleitung Personenverkehr

Informationstechnologie

IWW

Institut für Wirtschaftspublizistik

KDE

Kool Desktop Environment

Künstliche Intelligenz

KIIS

Kommunikations- und Interaktionssystem für Reisende

LKW

Laskraftwagen

Lineares Program oder auch Logischer Prozess

MAS

Multiagentensystem

MBTA

Massachusetts Bay Transportation Authority

MIP

Mixed Integer Programming

MIS

Management Support System

MIV

Motorisierter Individualverkehr

MMS

Multimedia Messaging Service

MMSC

Multimedia Messaging Service Center

MOPS

Mathematical Optimization System

MPS

Mathematical Programming Society

Management Science

MSS

Management Support System

MTRS

Multi-Mode Train Radio System

MÜZ

Mindestübergangszeit

NBP

Neue Bahntechnik Paderborn

Nichtdeterministisch Polynomiell

OD-Matrix

Origin/Destination-Matrix

OLE

Object Linking and Embedding

OLTSP

Online Travelling Salesman Problem

OMA

Open Mobile Alliance

Abkürzungen

XXI

ÖPNV

Öffentlicher Personennahverkehr

ÖPV

Öffentlicher Personenverkehr

Operations Research

PARC

Palo alto Research Center

Personalcomputer

PDA

Personal Digital Assistant

PHP

PHP Hypertext Preprocessor

PIEPSER

Personalisierte Informationen exklusiv für Pendler bei Störungen des öffentli-

chen Verkehrs

PKW

Personenkraftwagen

PPS

Produktionsplanung und Steuerung

Passagierrouter

PÜZ

Persönliche Übergangszeit

PWM

Passagierwarteminuten

Regionalbahn

Regional-Express

RFID

Radio Frequency Identification

RIS

Reisendeninformationssystem der Deutschen Bahn AG

RMI

Remote Method Invocation

RWZ

Regelwartezeit

SAA

Systems Application Architecture von IBM

Schnellbus

StadtExpress

SIM (-Karte)

Subscriber Identity Module

SMS

Short Message Service

SOS1

Special Ordered Set vom Typ 1

SOS2

Special Ordered Set vom Typ 2

TCP/IP

Transmission Control Protocol/Internet Protocol

TRI

Transrapid International

TSP

Travelling Salesman Problem

UMTS

Universal Mobile Telecommunications System

VDI

Verein Deutscher Ingenieure

VHE

Virtual Home Environment

WAP

Wireless Application Protocol

WLAN

Wireless Local Area Network

WML

Wireless Markup Language

WPAN

Wireless Personal Area Network

WWW

World Wide Web

XML

Extensible Markup Language

ZDF

Zweites Deutsches Fernsehen

I Einleitung

A railroad is 95 percent men and 5 percent iron.

Adam Smith

Am 14. Januar 2004 fand im kurz zuvor fertig gestellten Hotel Ritz Carlton am Potsdamer

Platz in Berlin die Feier zum zehnten Jahrestag der Bahnreform statt. Am 1. Januar 1994 war

das „Eisenbahnneuordnungsgesetz“ in Kraft getreten. Die ehemaligen Staatsbetriebe der

Deutschen Bundesbahn sowie der Deutschen Reichsbahn wurden zusammengeführt und in

das privatwirtschaftliche Unternehmen „Deutsche Bahn AG“ (im Folgenden auch DB AG

oder „die Bahn“ genannt) – vollständig in Bundesbesitz – umgewandelt. „Mehr Verkehr auf

die Schiene“ war oberstes Ziel dieser Reform, verbunden mit einer deutlichen Effizienzsteige-

rung des Betriebs. Als Fernziel wurde die Kapitalmarktfähigkeit der Deutschen Bahn AG

postuliert.

Obwohl noch immer (Mitte 2005) nicht börsennotiert, hat die Bahn seit ihrer Privatisierung

im Wettbewerb der Verkehrsträger im Streben nach Rentabilität und Effizienz trotz hoher

„Altlasten“, bspw. einer für ein Privatunternehmen ungünstigen Personalstruktur und eines

sich teilweise in schlechtem Zustand befindlichen Streckennetzes, viel erreicht:

Vom Staatskonzern wandelte sich das Unternehmen in nur einer Dekade zum Verkehrs-

dienstleister, für welchen Kundenzufriedenheit, Flexibilität und Leistungseffizienz keine

Fremdworte mehr sind. Die Wichtigkeit des Service am und für den zahlenden Kunden wurde

erkannt und zum großen Teil auch umgesetzt.

Die vorliegende Arbeit hat eine weitere Steigerung dieser Servicequalität zum Ziel. An-

satzpunkt dafür ist eines der wichtigsten Qualitätsmerkmale der Dienstleistung eines Anbie-

ters öffentlichen Transports, nämlich die Pünktlichkeit der Leistungserbringung.

Daran ist die Bahn, gemessen an ihren Projekten, sehr interessiert. In 2004 wurde bspw.

unter dem Stichwort „Pünktlichkeitsoffensive“ versucht, die Quote der pünktlichen Züge zu

erhöhen (vgl. [ZDF 2004]). Dies sind nach Bahndefinition Züge, die fünf Minuten oder weni-

ger verspätet sind.

In der Praxis ist diese Zielsetzung mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden: Aus ver-

schiedenen, vom Betreiber oft nicht beeinflussbaren Gründen, kommt es bei der Durchfüh-

rung eines gegebenen Fahrplans im Schienenverkehr zu Störungen, die sich ihrerseits größ-

tenteils in Verspätungen von Zügen äußern. Einige Passagiere erreichen somit das gewünsch-

te Ziel nicht zur geplanten Zeit, was im Einzelfall kritisch sein mag, i. Allg. jedoch kein ge-

waltiges Problem darstellt; kleinere Verspätungen werden akzeptiert und in aller Regel von

den Passagieren selbst durch Pufferzeiten in der Reiseplanung ausgeglichen.

Ernster für Passagiere wird es erst dann, wenn Verspätungen ihrerseits in sog. Konflikte

münden. Dabei handelt es sich, allgemein formuliert, um die Koinzidenz sich widersprechen-

der Zielsetzungen einzelner Systementitäten, z. B. die gleichzeitige Anforderung desselben

Gleises durch zwei verschiedene Züge. Solche Konflikte werden normalerweise durch den

Kapitel I

Eingriff menschlicher Disponenten gelöst, die im Einzelfall entscheiden, welche Zielstellung

die bedeutendere ist.

Eine für die Passagiere sehr wichtige und große Klasse von Konflikten sind die Anschluss-

konflikte, bei denen Passagiere eines verspäteten Zugs einen an sich abfahrbereiten An-

schlusszug erreichen wollen. Anschlusskonflikte resultieren aus vielfältigen Zubringer-

Abbringer-Relationen1, die im Fahrplan verankert sind.

Aufgrund ihres komplexen Taktfahrplans (ca. 29.000 Personenzüge/Tag zwischen ca.

5.480 Stationen (vgl. [DB 2005a]) ergeben sich täglich zigtausend Entscheidungsprobleme:

Die Kardinalfrage dabei ist, ob ein Anschlusszug losfahren soll, sodass die umsteigewilligen

Passagiere ihn verpassen, aber die sich im Zug befindlichen nicht oder nur wenig verspätet

werden, oder ob umgekehrt die Passagiere im zubringenden Zug ihren Anschluss erreichen,

aber dafür möglicherweise weitere Konflikte durch die hohe Verspätung des wartenden Zugs

in dessen Folgeverlauf induziert werden.

Das Auflösen solcher Konflikte ist gemeinhin eine schwierige Aufgabe: Vielfältige Unsi-

cherheiten und Ungewissheiten in der Prognose von Zugläufen in Verbindung mit einer bis-

weilen unklaren Informationslage und Konsequenzen, die in ganzer Tiefe unüberschaubar

sind müssen im Sinne der betroffenen Passagiere überwunden werden.

Bisher wird dieses Problem mithilfe eines einfachen Regelsystems gelöst, falls Wartezeiten

nicht zu lang werden; andernfalls greift ein (menschlicher) Disponent ein. Dieser berücksich-

tigt bei seiner Entscheidungsfindung viele Kriterien, die unter dem Leitgedanken, möglichst

wenige Züge zu verspäten und damit die Folgen einer Störung einzugrenzen, subsumiert wer-

den können.

Die Interessen der Passagiere können derzeit hauptsächlich nur berücksichtigt werden, in-

dem Zugbegleiter Anschlusssicherung beantragen. Diese liegt jedoch im Ermessen des Dis-

ponenten – und wird keineswegs immer erteilt. Verpasste Anschlüsse sind die tägliche Folge.

In der o. a. Pünktlichkeitsoffensive führte die Bahn AG z. B. seit April 2004 im Saarland

und in Rheinland-Pfalz ein Modellprojekt zur Erhöhung der Zugpünktlichkeit durch, in dem

Regionalzüge nicht mehr auf verspätete Fernzüge warten. Auf diese Weise konnte zwar die

Pünktlichkeit der Züge um 93 % gesteigert werden, über die Anzahl der verpassten Anschlüs-

se liegen jedoch keine Erkenntnisse vor. Somit kann nicht sinnvoll beurteilt werden, ob dieses

Vorgehen wirklich im Interesse der zahlenden Kunden liegt. Es lässt sich höchstens mutma-

ßen, dass einem relativ hohen Anteil relativ pünktlicher Passagiere ein kleiner Anteil sehr

unpünktlicher Passagiere gegenübersteht. Es liegt also die Vermutung nahe, dass die generelle

Regel „Niemals warten“2 nicht unbedingt optimale Ergebnisse für die Reisenden liefert, da

zwar induzierte Anschlusskonflikte vermieden, dafür jedoch einige Passagiere immer den

1 Zu Begriffsdefinitionen vgl. Kapitel II.

2 Im Einzelfall wird in der Praxis sicherlich gewartet werden.

Einleitung

direkten Anschluss verpassen werden 3. Offensichtlich lassen sich sehr einfach Szenarios

konstruieren, in denen diese Strategie fehlschlägt.

Ein wesentlicher Grund dafür ist nach Ansicht des Autors ein logischer Fehler in der Ziel-

setzung, in erster Linie die Pünktlichkeit von Zügen zu gewährleisten. Daraus folgt, so die

Argumentation, auch die Pünktlichkeit der Passagiere. In dieser Arbeit soll oberste Priorität

der Disposition, also der Kontrolle und Steuerung des Ablaufs der Produktion, die Gewähr-

leistung der Pünktlichkeit der Passagiere sein. Damit soll natürlich nicht bestritten werden,

dass Zug- und Passagierpünktlichkeit stark miteinander korreliert sind. Es wird lediglich dar-

auf hingewiesen, dass im Sinn einer immer bedeutender werdenden Kundenorientierung eher

der zahlende Kunde im Mittelpunkt der Überlegung stehen sollte als ein (unbestritten wichti-

ges) Produktionsmittel.

Die vorliegende Arbeit hat demnach zum Ziel, eine andere Herangehensweise an diese –

nicht nur für das operative Geschäft – extrem wichtige Aufgabenstellung der Bahn zu konzi-

pieren und anhand prototypischer Implementierungen zu demonstrieren. Im Kontext dieser

Arbeit soll dieses Konzept „kundenorientierte Disposition“ genannt und nachfolgend umfas-

send erläutert werden.

I.1 Motivation: Zur Notwendigkeit der Bahn als Bestandteil intelli-

genten Verkehrsmanagements

Die Stärkung des Verkehrssystems Bahn war und ist aus mehrerlei Gründen Gegenstand

zahlreicher Forschungsarbeiten. Nachfolgend sollen, gleichsam als Motivation für die vorlie-

gende Arbeit, einige dieser Gründe erörtert werden.

I.1.1 Die Bedeutung leistungsfähiger Verkehrsinfrastruktur

Die Relevanz des betrachteten Problemfelds liegt auf der Hand: Die moderne westliche

Gesellschaft ist ohne ein dichtes Transportsystem für Güter und Personen nicht denkbar.

Volkswirtschaftliches Wachstum ist seit jeher in hohem Maße an gute infrastrukturelle Vor-

aussetzungen gekoppelt. „Globalisierung“ wäre eine nicht zu verwirklichende Idee, wenn es

nicht die Möglichkeit gäbe, binnen kürzester Zeit jeden beliebigen Ort der Welt zu erreichen

oder logistisch zu erfassen. Für das Individuum sind Mobilität und Flexibilität zu essentiellen

Voraussetzungen für den beruflichen Erfolg geworden. Dieser Erfolg schafft seinerseits Raum

für touristische Aktivitäten in allen Teilen der Welt. Mit anderen Worten: Mobilität fördert

gesellschaftliches Fortkommen, dieses wiederum fördert Mobilität. Es besteht also ein hoher

und vermutlich noch wachsender Bedarf an Transportmöglichkeiten für Güter und Personen.

So steigt z. B. in Deutschland die Zahl der Flugreisenden ständig an; nur in der Zeit nach den

Terror-Anschlägen vom 11. September 2001 war ein gegenläufiger Trend zu verzeichnen, der

3 Es wird im weiteren Verlauf der Arbeit und mit den vorgestellten Werkzeugen gezeigt werden, dass diese

Aussage valide ist: „Niemals Warten“ ist keineswegs die beste denkbare Strategie, gemessen an der Pünktlich-

keit der beteiligten Passagiere.

Kapitel I

in der Zwischenzeit bei weitem überkompensiert wurde4 (vgl. [Stat. Bundesamt 2005]). Auch

sind seit 1991 die gesamtdeutschen Fahrleistungen aller Kraftfahrzeuge nach Berechnungen

der Bundesanstalt für Straßenwesen von 574 Mrd. Fahrzeugkilometer um 7,2 % auf 616 Mrd.

Fahrzeugkilometer angestiegen (vgl. [Stat. Bundesamt 2002]5). Auch die Deutsche Bahn AG

verbuchte seit 1994 Steigerungen im Personenverkehrsaufkommen6 (vgl. Tabelle 1). Sie be-

förderte in den Spitzenjahren je ca. 1,7 Mrd. Passagiere, davon ca. 90 % im Regionalverkehr,

wobei allerdings dieser Wert in den Jahren 2002 und 2003 konstant blieb. Auch im Jahr 2004

konnte kein substanzielles Wachstum verzeichnet werden. Diese Wachstumsentwicklung un-

termauert die oben genannte These – in den letzten Jahren wuchs die deutsche Volkswirt-

schaft kaum. Alles in allem kann also ein langfristiges Wachstum des Mobilitätsbedarfs un-

terstellt werden.

Tabelle 1: Verkehrsaufkommen der Deutschen Bahn AG (nach [DB 2005h])

2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

Personenverkehr

Aufkommen Personen-

verkehr (in Mio.

Passagieren)

1694,8 1681,7 1657,2 1701,7 1712,5 1680,1 1668,4 1641 1596,4 1539,4 1430,6

- davon Fernverkehr 115,3 117,3 128,4 136,3 144,8 146,5 148,9 152,2 151,2 149,3 139,3

- davon Regionalverkehr 1579,5 1564,4 1528,8 1565,4 1567,7 1533,6 1519,5 1488,8 1445,2 1390,1 1291,3

Güterverkehr

Aufkommen Güter-

verkehr (in Mio. t)

283,6 282,3 278,3 291,3 301,3 279,3 288,7 294,9 287,9 300,4 306,9

Gleichzeitig haben viele Transportnetze mittlerweile ihre Kapazitätsgrenzen erreicht: So

entsteht im Straßenverkehr jedes Jahr z. B. durch Stauungen auf der Straße ein volkswirt-

schaftlicher Schaden in Milliardenhöhe (s. u.) Auch das Bahnnetz ist durch Streckenabbau

(z. T. aufgrund maroder Trassen), viele Baustellen, hohe Taktungen und weitere Auslastungs-

optimierung des Netzes7 ebenfalls stark beansprucht.

4 Insbesondere der noch immer anhaltende „Billigflieger-Boom“, der durch extrem günstige Flugtarife für

spezielle Flugverbindungen quer durch Europa hervorgerufen wurde, trägt dazu bei (vgl. [Krüger 2002].

5 In den letzten Jahren ist erstmals ein gegenläufiger Trend zu beobachten (vgl. [Stat. Bundesamt 2005]), was

i. Allg. der anhaltenden Wachstumsschwäche und vergleichsweise hohen Treibstoffpreisen angelastet wird.

6 Der Güterverkehr dagegen stagniert dagegen seit geraumer Zeit, weswegen im weiteren Verlauf dieser Ar-

beit auch keine Ansätze zur Steigerung des Güteraufkommens im Bahnverkehr betrachtet werden. Annahme des

Autors dabei ist, dass die Bahn prinzipiell schlechter geeignet ist, Güter schnell und flexibel von A nach B zu

transportieren als Lastkraftwagen es sind. Dagegen steht die Betrachtung, dass es äußerst ineffizient ist, eine

einzelne Person in einem PKW von A nach B zu transportieren, selbst wenn der PKW äußerst verbrauchsarm ist.

Zudem müssen Güter an Knotenpunkten umgeladen werden – Passagiere können umsteigen!

7 Dabei ist zu unterscheiden zwischen Netzlast und Zugauslastung: Leere Züge belasten ein Netz genauso

stark wie volle.

Einleitung

Der Staat, der die Infrastruktur letztlich zu verantworten hat8, hat immer weniger Geld zur

Verfügung, so dass die bestehenden Netze kaum erhalten, geschweige denn ausgebaut werden

können (vgl. [Schmitt 2005]). Ein Indiz dafür ist die Einführung von Mautgebühren für den

Gütertransport auf deutschen Autobahnen, und auch die Privatisierungsbestrebungen im Öf-

fentlichen Personen- (Nah-) -verkehr (ÖP(N)V) sind darin begründet.

Wenn also zum einen Mobilität und deren Steigerung gesellschaftliche Notwendigkeit ist,

gleichzeitig alle Netze sehr stark ausgelastet sind und zudem der Staat keine Erweiterungen

der Infrastruktur leisten kann, bleibt nur die effizientere Nutzung vorhandener Ressourcen als

Ausweg: der Verkehr muss sinnvoller gesteuert werden; es muss ein besseres Verkehrsmana-

gement stattfinden.

I.1.2 Ansätze intelligenten Verkehrsmanagements

Die Idee, den Verkehr effizienter zu steuern, ist nicht neu: In zahlreichen Projekten, in

Deutschland und auf europäischer Ebene, wurde nach neuen Möglichkeiten und Wegen des

Verkehrsmanagements gesucht. Bspw. wurden in den Projekten Wayflow, INVENT, Mobiball

oder auch mit der MobilCard® des Bundes für Umwelt- und Naturschutz (BUND) Versuche

in diese Richtung unternommen.

 Wayflow diente dabei zur Unterstützung intermodalen Verkehrsmanagements im

Rhein-Main-Gebiet (vgl. [Wayflow 2004]). Greifbarer Output ist z. B. der sog. Mobi-

chip.

 INVENT wollte zur Erhöhung der Verkehrsicherheit und Optimierung der Verkehrs-

flüsse beitragen (vgl. [INVENT 2005]).

 Mobiball hatte zum Ziel, die Mobilität in Ballungsräumen zu steigern.

 Die MobilCard® ist Baustein für ein „intelligentes, vernetztes und umweltgerechtes

Mobilitätssystem der Zukunft“ (vgl. [BUND 2005]).

Allen genannten Projekten ist die Grundidee gemein, den öffentlichen Verkehr zuunguns-

ten des Individualverkehrs zu stärken. Die Verwendung von Bussen und insbesondere auch

Bahnen sollte gesteigert werden, genau, wie es das erklärte Ziel der Bahnreform 1994 war.

Zumeist wird dabei über die Notwendigkeit eines leistungsstarken Bahnsystems sowohl aus

makroökonomischer als auch aus ökologischer Sicht argumentiert. Aus ökonomischer Sicht

ist bspw. die Möglichkeit zur Verringerung der externen Kosten zu nennen: Diese „resultieren

zum Beispiel aus Unfällen, Straßen-, Gebäude- und Umweltschäden sowie aus Zeitverlusten

im Straßenstau“ (vgl. [DB 2005b]) und betragen nach einer Studie von INFRAS und des

IWW in Karlsruhe für das Jahr 2000 in der EU, der Schweiz und Norwegen zusammen jähr-

lich 530 Milliarden Euro (vgl. [INFRAS 2000]). Das entspricht ca. 8 % der akkumulierten

Bruttoinlandsprodukte der beteiligten Länder. Der Studie folgend sind die externen Kosten

8 Auch die Privatisierung der Bahn ändert nichts daran, dass der Fahrweg öffentlich finanziert wird, weil da-

für nach aktueller Gesetzeslage der Staat zuständig ist (vgl. Abschnitt II.1).

Kapitel I

des Autofahrens pro Personenkilometer fast fünf Mal so hoch wie die des Bahnfahrens (vgl.

dazu auch [DB 2000]).9

Aus ökologischer Sicht ist die Argumentationslage ebenso eindeutig, weil die Bahn im

Hinblick auf „Umweltverbrauch“ im Vergleich zum Individualverkehr weitaus effizienter ist.

Lärm und sonstige Emissionen, der Primärenergie- und der Landschaftsverbrauch sinken

deutlich.

Mit anderen Worten: Für die Gesellschaft sollte die Benutzung der Bahn Vorrang – zu-

mindest gegenüber der Benutzung von PKW – haben.

Dieser These folgend muss es ein vorrangiges Ziel des Verkehrsmanagements sein, die At-

traktivität des Bahnfahrens für den einzelnen (potenziellen) Passagier zu steigern, um viele

der durch Überlastung verschiedener Verkehrsnetze induzierten Probleme zu lindern. – Dies

ist die Hauptmotivation der vorliegenden Arbeit.

Zur Erlangung dieses Ziels existieren prinzipiell verschiedene Ansatzpunkte:

 Systemexogen durch den Staat: Der Gesetzgeber kann versuchen, die Wirtschaftlich-

keit des Bahnfahrens für den Bürger durch Subventionierung der Bahn oder – was

wahrscheinlicher ist – durch zusätzliche Besteuerung der konkurrierenden Verkehrs-

systeme Auto und Flugzeug zu erhöhen. Eine weitere Möglichkeit wären z. B. Kam-

pagnen zur Umwelterziehung, um das gesellschaftliche Ansehen der Bahn im Ver-

gleich zum Automobil zu stärken.

 Systemendogen durch den Bahnbetreiber: Es stehen diverse Wege zur Kundengewin-

nung und -bindung zur Verfügung, angefangen bei günstigen Verbindungspreisen

bzw. hohen Rabatten und Bonusmeilensystemen bis hin zur Erhöhung der Dienstleis-

tungsqualität.

Eine genauere Beleuchtung staatlicher Maßnahmen soll im Rahmen dieser Arbeit nicht er-

folgen, da sie prinzipiell abhängig von der Ideologie der jeweiligen Regierung und den Vor-

stellungen diverser Interessengruppen sind. Zudem sind sowohl die Durchsetzung als auch die

Untersuchung der Wirksamkeit solcher Maßnahmen äußerst diffizil.

Einfacher durchzusetzen, und aus Sicht des Autors wirkungsvoller, sind Maßnahmen sei-

tens des Systembetreibers bzw. Dienstleistungsanbieters, die darum im nächsten Abschnitt

kurz betrachtet werden.

I.2 Kundenorientierung im schienengebundenen Personentrans-

port

Die Orientierung an Zielen und Wünschen der Kunden bzw. Passagiere ist für Transport-

dienstleister – wie für fast jedes andere Unternehmen auch – eine der wichtigsten strategi-

schen Herausforderungen. Das triviale Oberziel potenzieller Kunden der Bahn besteht in der

9 Verlagerung von Gütern auf die Schiene ist dabei aus Sicht des Autors nur sehr eingeschränkt sinnvoll. Das

Bahnsystem kann prinzipbedingt nicht die Flexibilität und Effizienz heutiger Transportlogistikdienstleister auf

der Straße erbringen.

Einleitung

Beförderung von einem Startort zu einem Ziel. Damit steht die Bahn in Konkurrenz sowohl

zum motorisierten Individualverkehr (MIV), also Auto, Motorrad etc., als auch zu anderen

Massentransportmitteln wie dem Flugzeug oder Fernverkehrsbussen.

Obwohl also gesellschaftlich erwünscht und makroökonomisch sinnvoll, wird die indivi-

duelle Auswahlentscheidung auf mikroökonomischer Ebene oftmals von irrationalen Erwä-

gungen gelenkt, sei es, weil die Netzabdeckung und die Taktraten auf dem Land nicht den

Erfordernissen der Bürger entsprechen (können), sodass ein Reisender kaum zu den ge-

wünschten Zeiten sein Ziel erreichen wird, oder weil vielleicht in Deutschland traditionell

nicht gern auf das Automobil als Zeichen persönlicher Freiheit verzichtet wird.

Offensichtlich existiert also eine Reihe die Auswahlentscheidung eines Reisenden beein-

fussende Faktoren, welche die Angebotsstrategie der Bahn unter Berücksichtigung techni-

scher Möglich- und Notwendigkeiten bestimmen sollte. Es muss dementsprechend analysiert

werden, welche Produktmerkmale die Kundenzufriedenheit positiv beeinflussen und wie ge-

nau diese Eigenschaften unter Beachtung betriebswirtschaftlicher Restriktionen bestmöglich

auszugestalten sind. Dabei sind selbstverständlich nicht alle Merkmale für jeden potenziellen

Kunden gleich wichtig, was wiederum eine Kundensegmentierung und, darauf aufbauend, die

Gestaltung spezieller Angebote für einzelne Kundengruppen impliziert10. Die nachfolgend

beschriebenen allgemeinen Qualitätsmerkmale sind also für alle Reisenden bedeutsam, wenn-

gleich zum Teil mit unterschiedlichem Gewicht.

 Reisedauer: Selbstverständlich ist nicht nur die reine Reisezeit im System Bahn

gemeint, sondern die Zeitspanne „von Haus zu Haus“. Die Reisedauer hängt damit

u. a. von der Dichte der Netzzugangsknoten, der Einbindung anderer Verkehrsmit-

tel, von der Geschwindigkeit der Züge, der Liniengestaltung und der Taktrate der

Züge etc. ab. Betrachtet man den sog. Modalsplit, die Aufteilung des gesamten

Verkehrsaufkommens auf die verschiedenen Beförderungsarten, so wird deutlich,

dass der Großteil der potenziellen Kunden den MIV bevorzugt11. Dabei wird oft

implizit von einer kürzeren Reisedauer ausgegangen, was aber in der Realität leicht

zu widerlegen ist: Siegmann kommt in [Siegmann 2001], S. 88ff., bei einer Kon-

kurrenzanalyse der Verkehrsträger PKW, Fernbus, Bahn und Flugzeug zu folgen-

dem Ergebnis. Unter den dort getroffenen Voraussetzungen kann berechnet wer-

den, dass der PKW bei Entfernungen bis zu 150 km, das Flugzeug ab 600 km und

dazwischen die Bahn das jeweils günstigste Transportmittel sind, wenn die Reise-

dauer alleiniges Entscheidungskriterium ist12.

 Preis: Die Bahn muss selbstverständlich für jede Kundengruppe attraktive Angebo-

te bereithalten. Nach Meinung des Autors ist ein Angebot preislich umso „attrakti-

ver“, je niedriger die Teilkosten, d. h. die für die einzelne Fahrt anfallenden Kosten,

10 Die Deutsche Bahn AG kommt diesem Anspruch in der Praxis durch verschiedene Serviceangebote und

Komfortkategorien nach.

11 Der aktuelle und der prognostizierte Modalsplit ist Tabelle 36 zu entnehmen.

12 Die Formeln für die Berechnung sind im Anhang A.1 wiedergegeben.

Kapitel I

einer Reise sind. Diese sind für viele Kunden entscheidend13, was die Attraktivität

solcher Angebote wie Bahn- und Netzcard bzw. der Protest der Kunden nach der

Abschaffung der BahnCard 50 im Jahre 2002 und deren spätere Wiedereinführung

deutlich macht.14 Die Beförderung mit der Bahn ist sogar zumeist preiswerter,

wenn zum Vergleich Personenkraftwagen auf Vollkostenbasis herangezogen wer-

den15.

 Ticketerwerb: Nicht nur die Kosten der Fahrkarte, sondern auch die Möglichkeit,

an eine zu gelangen, stellt für den Kunden einen nicht zu unterschätzenden Aspekt

des Produktes dar. Lange Wartezeiten an überfüllten Bahnhofsschaltern und vor

Ticketautomaten können durchaus eine Hürde darstellen, insbesondere, da sie die

Reisedauer teils erheblich verlängern. Anstrengungen zur weiteren technischen

Vereinfachung des Ticketverkaufs und, darüber hinaus, zur Verwendung möglichst

vieler Vertriebskanäle sollten demnach eine hohe Priorität genießen. Angenehmer

als die Schalterabfertigung ist bspw. schon heute der Ticketerwerb von zu Hause

aus über das Internet sowie in Reisebüros; ebenfalls wird die Vermarktung von

Reisen in Discountläden (vgl. [n-tv 2005]) weiter zunehmen.

 Sicherheit: Selbstredend ist alles zu tun, um einen sicheren Transfer zu gewährleis-

ten. Die Wahrscheinlichkeit, unversehrt am Zielort anzukommen, ist bei der Bahn

noch höher als im motorisierten Individualverkehr.

 Zuverlässigkeit und Pünktlichkeit: Gerade Passagiere, deren Reisezweck berufli-

cher oder geschäftlicher Natur ist, legen großen Wert auf diese beiden Produktei-

genschaften. Häufige Verspätungen und verpasste Anschlüsse können dabei einen

Wechsel zu konkurrierenden Verkehrsträgern zur Folge haben. In engem Zusam-

menhang damit steht auch der nächste Punkt.

 Informationsversorgung der Kunden: Insbesondere bei Verspätungen wird diese zu

einem wichtigen Thema. Der Kunde sollte möglichst jederzeit über seinen weiteren

Reiseablauf informiert sein. Bei Verspätungen sollte er möglichst früh über gehal-

tene oder verpasste Anschlüsse und alternative Weiterreisemöglichkeiten informiert

13 Als Beleg dieser These mag der viel gehörte Ausspruch „Dafür kann ich nicht mit dem Auto hinkommen!“

beim Vergleich Ticketpreis vs. Treibstoffkosten dienen.

14 Siegmann plädiert gar für die Einführung einer BahnCard 75 (vgl. [Siegmann 2003], Kap. 3, S. 10). Gera-

de im Konkurrenzkampf mit dem motorisierten Individualverkehr, bei dem ebenfalls die Teilkosten für eine

Fahrt im Vergleich zu den Vollkosten (Anschaffung, Versicherung, Steuern) recht gering sind, schaffen derlei

Angebote eine vergleichbare Kostenstruktur bzw. geringere Teilkosten. Dies wiederum erhöht die Vergleichbar-

keit zwischen den Reisesystemalternativen und erleichtert dem Kunden die Entscheidung pro Bahn im Vergleich

zur Vollkostenrechnung der Bahn wesentlich.

15 Vgl. den sog. Mobilcheck bei der Reiseauskunft der Bahn ([DB 2005g]). Derartige Vollkostenrechnungen

sind nach Meinung des Autors jedoch oft irreführend: Zum einen bereiten Automobile einen nicht oder nur

schwer zu bewertenden monetären Nutzen, bspw. eine höhere Flexibilität am Zielort oder einfach das Gefühl der

Unabhängigkeit, zum anderen besitzen die meisten Bahnnutzer sicherlich bereits einen PKW bzw. haben Zugriff

auf einen. Für diesen sind die Fixkosten also quasi schon bezahlt.

Einleitung

werden. Wie bereits angedeutet, ist die Verbesserung der Informationsversorgung

während der Reise ein Hauptanliegen der vorliegenden Arbeit.

 Reisekomfort: Die Bequemlichkeit der und der Servicegrad während der Reise sei-

en schließlich als letzte Kriterien genannt: Diese wiederum werden bspw. beeinf-

lusst durch die Ausstattung der Waggons, den Service im Zug, die Freundlichkeit

des Zugpersonals oder auch die Art der Wartemöglichkeiten an Bahnhöfen. Gege-

nüber dem motorisierten Individualverkehr hat die Bahn im Bereich Reisekomfort

den Vorteil, dass der Reisende die Reisezeit besser in seinem Sinne nutzen kann, da

er sich nicht auf die Fahrzeugsteuerung konzentrieren muss. In diesen Zusammen-

hang fällt bspw. auch der Gepäckservice. Die Reise ist in den meisten Fällen mit

weniger Stress für den Reisenden verbunden als das (aktive) Fahren eines PKW.

Darüber hinaus mag auch ein einzelner Reisender natürlich aus oben genannten makro-

ökonomischen und -ökologischen Erwägungen handeln, um bspw. sein „Umweltgewissen“ zu

beruhigen.

Zur Verbesserung Ihres Angebots hat die Deutsche Bahn AG seit ihrer Privatisierung di-

verse Kundengewinnungs- und -bindungsinstrumente entwickelt oder aus der Luftfahrtbran-

che übernommen.

Dabei werden im Bereich des Marketing-Mix – unabhängig von der betrachteten Dienst-

leistung bzw. dem verkauften Produkt – verschiedene Strategien zur Erhöhung der Kunden-

bindung eingesetzt. Allgemein können produktspezifische, preispolitische, kommunikations-

politische und vertriebsspezifische Methoden unterschieden werden. Daneben können natür-

lich Dienstleistungen verbessert oder auch neue geschaffen werden.

 Produktspezifische Methoden umfassen z. B. Modulsysteme, Produktstandards oder

auch gemeinsame Produktentwicklung mit dem Kunden.

 Instrumente des Preismanagement sind mengenabhängiges Pricing, Zeit- und loyalitäts-

abhängiges Pricing, Mehrprodukt-/Mehrpersonenpricing, Verträge und Garantien, Kun-

denkreditkarten etc.

 Kommunikationspolitische Maßnahmen umfassen Servicenummern, Telefonmarketing

(proaktive Kontakte), Direct Mail, Kundenzeitschriften, Events, Kundenforen, Online-

Chats, und vieles mehr.

 Vertriebsspezifische Methoden umfassen Direktlieferung/Heimverkauf, im B2B-

Bereich: Just-In-Time-Lieferung, Online-Vertrieb, usw.

 Die Verbesserung vorhandener Dienstleistungen umfasst Sekundärdienstleistungen,

Service-related Products, Garantien und Value-Added-Services.

Alle Methoden haben zum Ziel, dem Kunden Anreize zum Wiederkauf – bzw. zur Wie-

derbenutzung – zu geben (vgl. [Bruhn/Homburg 2000], S. 21). Dabei hat sich in der Vergan-

genheit gezeigt, dass die Kosten zur Gewinnung neuer Kunden wesentlich höher sind als die

Kapitel I

Kosten zur Bindung vorhandener Kunden (vgl. [Scharnbacher/Kiefer 1998], S. 15). Gerade

unter dem Gesichtspunkt von gesättigten Märkten mit wenigen Wachstumschancen fällt die

Gewinnung von Neukunden schwer und ist deshalb nicht mehr die zentrale Aufgabe des Mar-

ketings (vgl. [Giering 2000], S. 8). Vielmehr werden verstärkt Maßnahmen getroffen, um die

Kundenloyalität zu erhöhen. Wichtigster Faktor ist dabei die Zufriedenheit des Kunden. Die

weit reichenden Maßnahmen der Deutschen Bahn AG, die seit geraumer Zeit durch vielfältige

Angebote im Service- und Kostenbereich die Kundenloyalität16 zu erhöhen versucht, werden

im Folgenden exemplarisch vorgestellt.

Im Mittelpunkt stehen dabei die Ausweitung der angebotenen Dienstleistungen sowie

Kooperationen mit anderen Anbietern. So bietet die Bahn bspw. Zimmer in eigenen „InterCi-

tyHotels“ an, vermittelt Mietwagen und vernetzt die unterschiedlichen Verkehrsmittel mittels

„Park&Rail“ bzw. „AirRail-Service“. Verstärkt wird versucht, dem Kunden hochwertige Pro-

dukte auf individueller Basis anzubieten. Als Beispiel kann der – inzwischen wegen Unwirt-

schaftlichkeit allerdings wieder eingestellte (vgl. [Welt 2004]) – „Metropolitan“ betrachtet

werden. Der Zug pendelte zwischen Köln, Düsseldorf, Essen und Hamburg und war in ver-

schiedene Bereiche aufgeteilt, u. a. Büroabteile, Ruheabteile und ein Abteil zur Unterhaltung.

Neuere Angebote im Servicebereich sind die Vielfahrerprogramme „bahn.comfort“ für

Privatkunden und „bahn.corporate“ für Geschäftskunden. Wie bei den Meilensystemen der

Luftverkehrsgesellschaften werden pro Fahrt Punkte gutgeschrieben, die zu besseren Kondi-

tionen oder Serviceleistungen berechtigen. Damit wird unter Nutzung des Sammeltriebs der

Kunden eine Verlagerung der Prioritäten bei der Entscheidung, welches Verkehrsmittel für

eine konkrete Reise sinnvoll ist, erhofft: Je mehr Bonuspunkte, desto sinnvoller ist es, weiter

die Bahn zu verwenden.

Ende des Jahres 2002 wurde das Preissystem erneuert. Es belohnt seitdem vor allem Früh-

bucher und Gruppenreisende. Rabatte können miteinander kombiniert werden; Nachlässe bis

zu 70 % sind möglich. Die neuen Tarife führten jedoch zu massivem Unmut bei vielen Fahr-

gästen, da Spontanreisende deutlich mehr als zuvor zahlten und die Transparenz und Ver-

ständlichkeit der verschiedenartigen Angebote unbefriedigend war (vgl. [n-tv 2002]). Hinzu

kamen sehr hohe Stornogebühren für den Fall, dass eine früh gebuchte Reise nicht angetreten

werden konnte. Unter anderem dies führte dazu, dass laut einer Umfrage der Financial Times

Deutschland im März 2003 drei Viertel der Deutschen der Bahn ein schlechtes Image be-

scheinigten (zitiert nach [Spiegel 2003]). Deswegen wurde nach einigem Zögern die alte

„BahnCard“ wieder eingeführt, die auch Spontanreisenden einen Rabatt von 50 % ermöglicht.

In Tabelle 2 werden exemplarisch einige Kundenbindungsmaßnahmen der Deutschen

Bahn AG beschrieben und erläutert (vgl. [DB 2002]), wobei die o. a. Aufteilung in Instrumen-

te der Bindungssteigerung Verwendung findet. Aufgrund des Typs der angebotenen Dienst-

leistungen17 sind dies vor allem preis- und kommunikationspolitische Maßnahmen.

16 Kundenloyalität bezeichne in diesem Kontext die freiwillige Entscheidung zur Wiederbenutzung der Bahn.

17 Transportdienstleistungen dieser Art unterscheiden sich von den meisten Gütern aus dem Produktionsbe-

reich bspw. dadurch, nicht lagerfähig zu sein. Näheres dazu findet sich in Abschnitt II.3.

Einleitung

Tabelle 2: Kundenbindungsaktivitäten der Deutschen Bahn AG

Kundenbindungsinstrument

Art des Angebotes

Preismanagement

„BahnCard“: Durch Anschaffung der „BahnCard 25“ wird auf alle Strecken im Inland ein Rabatt

von 25 % des normalen Fahrpreises gegeben. Sie ist personengebunden. Die „BahnCard 50“ ist teurer,

sorgt aber für 50 % Rabatt.

Frühbucherrabatte: Eine Buchung einen Tag vor Fahrtantritt berechtigt zu 10 % Ermäßigung, ab

drei Tagen sind es 25 % und ab sieben Tagen 40 %.

Gruppenrabatte: Pro gebuchter Fahrkarte zum vollen Preis können bis zu vier Mitfahrer mit halbem

Preis reisen.

Meilensystem: Die Programme „bahn.comfort“ für Privat- und „bahn.corporate“ für Geschäftskun-

den berechtigen zu günstigeren Konditionen und Serviceleistungen.

Das Großkundenabonnement ist ein spezielles Angebot für Geschäftsreisende; es wird ein rabattier-

tes, nach und nach abzufahrendes Wertkontingent ausgestellt. Für Unternehmen ab 100.000 € jährli-

chem Umsatz bei der Bahn kann zusätzlich ein „Großkundenticket“ oder „Key Account Ticket“ aus-

gestellt werden. Beide gewähren 20 % Rabatt oder auch Fahrten im benachbarten Ausland berechtigen.

Stammkundenabonnement: Die „NetzCard“ ermöglich das unbegrenzte Fahren auf allen Schienen-

strecken der Deutschen Bahn inklusive Straßenbahnen für ein Jahr, während beim „Stammkunden-

Abonnement“ 12 Monatskarten für bestimmte Verbindungen zum Preis von 10 Monatskarten verkauft

werden. Eine „Monatsnetzkarte“ hat die gleichen Eigenschaften wie die „NetzCard“, gilt jedoch nur

einen Monat.

Alle genannten Rabatte (außer BahnCard 50) können addiert werden. Eine 7 Tage früher gebuchte

Reise mit „BahnCard 25“ würde einen Rabatt von 65 % ergeben.

Kommunikationsmana-

gement

Der Reiseservice umfasst die telefonische Auskunft zu Fahrplänen, Reiseverbindungen, Fahrpreisen

und weiteren Serviceleistungen sowie die Buchung von Bahnreisen inkl. Sitzplätzen.

Persönliche Beratung wird in den „DB ReiseZentren“ in den Bahnhöfen geleistet, auch die Bu-

chung von Fahrkarten ist möglich. Durch Zusammenarbeit mit Reisebüros ist es möglich, dort auch

Reisen zu buchen.

Die elektronische Fahrplanauskunft ist im Internet unter [Reiseauskunft 2005] erreichbar, neben

Zugfahrplänen bietet die Seite auch Pläne für Straßenbahnen und Busse. Zusätzlich können Fahrten

gebucht und Tickets selbst ausgedruckt werden. Es werden auch CD-ROMs und Disketten mit den

aktuellen Fahrplänen zu angeboten.

Vertriebs-

management

Es bestehen verschiedene Möglichkeiten zur Lösung einer Fahrkarte; sie können im Zug, am Au-

tomaten, im ReiseZentrum oder per Internet erworben werden.

Dienstleistungs-

verbesserung

Die Sitzplatzreservierung ist ab drei Monate vor der Reise bis kurz vor Fahrtantritt auf die oben be-

schriebenen Arten möglich.

Gepäckservice: An Bahnhöfen steht Personal für die Beförderung des Gepäcks bereit. Außerdem

existiert ein Kurierdienst, der das Reisegepäck abholt und an eine Zieladresse ausliefert.

Hotels: Es besteht die Möglichkeit, in den „DB ReiseZentren“ ein Zimmer in einem der InterCity-

Hotels zu buchen, die an den wichtigsten Bahnhöfen liegen. Während der Aufenthaltsdauer kann der

Gast alle öffentlichen Verkehrmittel im Stadtgebiet mit dem Zimmerausweis nutzen.

Zusätzlich existieren Initiativen zur Erhöhung von Attraktivität, Sicherheit und Sauberkeit von

Bahnhöfen.

Kapitel I

I.3 Potenziale im Dispositionsprozess der Deutschen Bahn

Selbst im Vergleich zu den traditionell sehr serviceorientierten Fluggesellschaften unter-

nimmt die Deutsche Bahn AG also bereits große Anstrengungen zur Erhöhung der Kunden-

bindung. Besonders im Bereich des Kommunikationsmanagements existieren umfassende

Angebote: Vor (und damit auch nach) jeder Reise stehen sehr gut aufbereitete Informationen

für Reisende zur Verfügung: Im Internet können sogar aktuelle Verspätungslagen18 betrachtet

werden. Ein Reisender muss somit z. B. nicht pünktlich am Bahnhof sein, wenn es der Zug

auch nicht ist.19 Sobald man aber unterwegs ist, also während einer Reise, wird es ungleich

schwieriger, Informationen zu bekommen: Ankunfts- und Abfahrtstafeln in den Bahnhöfen,

Bahnpersonal an den Schaltern und in den Zügen sowie ein mobiler Zugriff auf das Internet

sind dann die einzigen Quellen. Dies ist unproblematisch, solange ein Reisender nicht umstei-

gen muss. Sobald er aber in einem verspäteten Zug sitzt und einen Anschluss erreichen will,

kann ihm prinzipbedingt nur in seltenen Fällen eine valide Auskunft gegeben werden, ob er

seine Reise wie geplant fortsetzen kann.

Ein effektives Re-Scheduling, d. h. ein Umlenken eines Reisenden im Falle eines verpass-

ten Anschlusses, ist noch weitaus schwieriger, obwohl der Reisende, wenn er nur geeignete

Informationen bekommen würde, durchaus in vielen Fällen sein Ziel noch planmäßig errei-

chen könnte20. Diese Aufgabe ist jedoch ohne Computerunterstützung für das Bahnpersonal

nicht zu leisten. Es kann demnach konstatiert werden:

Die Betreuung der Passagiere während einer Reise – also genau bei der Konsumption des

Produkts und demnach zum entscheidenden Zeitpunkt der Wahrnehmung der Servicequalität

der Bahn – ist unzureichend.

Dies liegt vor allem darin begründet, dass der Passagier auf seiner Reise bisher weitestge-

hend anonym und unerreichbar bleibt, was – wiederum prinzipbedingt – zwei Ursachen hat:

1. Kundendaten werden bei der Disposition, d. h., in den Überlegungen des Disponen-

ten nicht ausreichend bzw. nicht systematisch berücksichtigt. Telefonisch beantrag-

te Anschlusssicherungen geben zwar immer ein Indiz, die Folgen einer Anschluss-

sicherung für wartende Züge sind aber dann immer noch kaum absehbar für den

Disponenten.

2. Der Informations- und Kommunikationsprozess zum bzw. mit dem Kunden ist

mangelhaft: Informationen können nur an bestimmten Stellen während der Reise,

bspw. durch Zugbegleiter oder an Bahnhofstafeln, aktiv durch den Kunden bezogen

18 „Aktuell“ bezieht sich dabei auf die von den automatischen Erfassungssystemen, die noch nicht flächende-

ckend existieren, gelieferten Zuglaufinformationen, die auch Grundlage der Ankunfts- und Abfahrtstafeln in den

Bahnhöfen sind.

19 Momentan besteht dabei der Nachteil, dass ein für diesen Zug gebuchtes Ticket nicht ohne Weiteres erstat-

tet wird, wenn ein Passagier diesen, z. B. wegen einer Falschinformation, verpasst.

20 Dafür lassen sich einfach Beispiele konstruieren, wenn z. B. zwischen Start und Ziel einer Reise unter-

schiedliche Routen existieren, deren Schnittmenge angefahrener Zwischenhalte nicht leer ist.

Einleitung

werden.21 Sie müssen zudem vom Reisenden aktiv angefordert werden (Pull- statt

Push-Prinzip). Weitaus wichtiger ist, dass Informationen unterwegs so gut wie nie

individualisiert, also nicht den speziellen Wünschen und Bedürfnissen des Kunden

angepasst, geliefert werden können. Auch eine Auskunft durch den Zugbegleiter

bringt bestenfalls eine Aussage über einen Reiseausschnitt für einen einzelnen Pas-

sagier.

Sollen diese Missstände behoben werden, muss in die komplexen Vorgänge während des

ablaufenden Zugverkehrs eingegriffen werden, welche von der Disposition gesteuert werden.

Es ergeben sich direkt die beiden Komponenten dessen, was in dieser Arbeit als kundenorien-

tierte Disposition verstanden wird:

 „Kundenorientierte Algorithmen zur Disposition“

Bereits bei der Findung von Dispositionsentscheidungen können computerbasiert

zuvor oder während einer Fahrt geäußerte Wünsche von Passagieren durch syste-

matische Berechnung und Bewertung der Konsequenzen einer Dispositionsent-

scheidung für die beteiligten Systemelemente berücksichtigt werden. Dabei ist

vollkommen unerheblich, auf welche Weise oder welchem Kommunikationsweg

diese Wünsche geäußert wurden.

Auf diese Weise kann unter anderem der Sinngehalt der oben beschriebenen Ma-

xime, die Zugpünktlichkeit der Passagierpünktlichkeit vorzuziehen, einer kriti-

schen Prüfung zugeführt werden.

 „Disposition der Passagiere“

Die Information des Reisenden bzw. die Interaktion mit dem Passagier unter

Zuhilfenahme der modernen, mobilen Informations- und Kommunikationstechno-

logie des Kunden kann unter der Voraussetzung eines kooperierenden Passagiers

benutzt werden, um diesen durch das virtuelle und dynamische, durch den Fahr-

plan aufgespannte, Netzwerk zu steuern. Kooperierend meint, dass ein Passagier

zwar eigene Ziele verfolgt, aber nicht prinzipiell defekt agieren wird, wenn er es

vermeiden kann.

Beide Konzepte können im Prinzip voneinander getrennt betrachtet und implementiert

werden, sind jedoch auf mehrere Arten eng miteinander verknüpft: Die exakte Erfassung der

Verkehrslage zum aktuellen Zeitpunkt ist wichtige Voraussetzung beider Komponenten22,

beide teilen sich sowohl auf konzeptioneller als auch auf der Implementierungsebene wichtige

Unterkomponenten, und beide entfalten ihre volle Wirkung erst dann, wenn sie im Bahnsys-

21 Die Möglichkeit der Nutzung des WAP-Portals der Bahn, welches ebenfalls aktuelle Zuglaufdaten aufbe-

reitet, ist dabei nur eine eingeschränkte Hilfe: Erstens ist das Surfen mittels Handy immer noch relativ umständ-

lich – insbesondere unter Zeitdruck – und teuer, zweitens muss der Kunde sich selbst die für ihn wichtigen Daten

suchen, was immer mit Zeitverlust verbunden sein muss.

22 Aus diesem Grund werden in Kapitel II auch technologische Initiativen zur Zuglaufverfolgung und Zugs-

teuerung skizziert.

Kapitel I

tem zusammen und genau aufeinander abgestimmt arbeiten. Die Ideen beider Komponenten

werden im nächsten Abschnitt genauer beschrieben.

I.4 Die Idee der kundenorientierten Disposition

Der Grundgedanke der Gewährleistung der Pünktlichkeit der Passagiere scheint auf den

ersten Blick wenig revolutionär, zumal es in der Luftfahrtindustrie schon seit langem ähnlich

praktiziert wird23, eröffnet jedoch für die Bahndisposition vollkommen neue Handlungsmög-

lichkeiten: Wenn es gelingt, die von einem verpassten Anschluss betroffenen Passagiere über

alternative Routen doch noch pünktlich an ihr Ziel zu bringen, dann kann ein Anschlusszug

losfahren, ohne verspätet zu werden und damit in seinem weiteren Zuglauf Verspätungen zu

induzieren. Ebendies gilt natürlich, wenn in einem Zubringer eventuell gar keine Passagiere

für einen wartenden Abbringer24 sitzen. Nach dem gegenwärtigen Stand in der Bahndispositi-

on wird dies dem Disponenten aber erst dann bekannt, wenn der „Zugchef“ – Leiter der Zug-

begleiter im Fernverkehr – aus einem fahrenden Zug heraus Anschlusssicherung bzw. keine

Anschlusssicherung beantragt. Würde er jedoch schon die Passagiere des verspäteten Zugs

oder zumindest deren Reiserouten kennen, könnte er a priori Maßnahmen ergreifen, die ein

pünktliches Ankommen aller Reisenden gewährleisten. Zusätzlich könnte er Passagiere früh-

zeitig über die Dispositionsentscheidungen und deren Konsequenzen für diese informieren.

Beides zusammen drückt sich in der folgenden Definition aus.

Definition: Unter kundenorientierter Disposition werden dispositive Maßnahmen zusam-

mengefasst, die Züge und Passagiere mit dem Ziel der Erhöhung der Passagierpünktlichkeit

durch das dynamische Netzwerk der Bahn steuern.

Maßnahmen zur Steuerung von Zügen unter Berücksichtigung der Passagierpünktlichkeit

werden zwar präziser, umso mehr Informationen sie über Passagiere berücksichtigen, kom-

men aber zunächst ohne geänderte Informations- und Kommunikationsstrategien von und mit

Passagieren aus.

Will man hingegen Passagierdisposition betreiben, so müssen diese wenigstens extrem

schnell über ihre persönliche Reisesituation informiert werden können. Zur Verfolgung von

Passagierrouten bietet sich im zweiten Schritt an, Rückmeldungen von Passagieren über ihren

Reiseverlauf und später ihre Reise zu sammeln. Dies schafft einerseits ein Gefühl des „Be-

treutwerdens“ bei Passagieren und andererseits längerfristig eine präzise Datenbasis für Pla-

nung und Marketing des Bahnbetriebs.

23 Die Luftfahrtindustrie ist also z. T. Ideengeber für die vorliegende Arbeit. Die dort verwendeten Dispositi-

onsmethoden sind jedoch wenig standardisiert und werden meist manuell durchgeführt. Dies ist möglich, weil

Luftverkehrsgesellschaften im Vergleich bspw. zur Deutschen Bahn AG im Transportaufkommen eher klein

sind.

24 Zur Definition der wichtigsten Begrifflichkeiten dieser Arbeit vgl. Abschnitt II.2

Einleitung

Passagier-

Interaktion

Passagier

kann Ent-

scheidungen

beeinflussen

Passagier-

Information

Passagier

wird aktiv informiert

Passagier-

Anonymität

Fokus auf

Zugpünktlichkeit

Passagier muss Info. holen

Passagier-

Zentrierung

Passagier

ist Entscheidungs-

variable

Zeit Kunden-

zufriedenheit

Abbildung 1: Stufen kundenorientierter Disposition

Abbildung 1 gibt einen Überblick über verschiedene (Ausbau-) Stufen der kundenorientier-

ten Disposition. Während sich momentan der Passagier als unbekanntes Wesen durch das

Bahnnetz bewegt, kann er mit zunehmendem „Bekanntheitsgrad“ spezifischer, d. h. seinen

Bedürfnissen angepasster, informiert werden. Gleichzeitig ermöglicht dieses Kennenlernen

Dispositionsalgorithmen, welche den Passagier apriorisch berücksichtigen und demzufolge im

Sinne des Kunden bessere Entscheidungen treffen.

I.4.1 Kundenorientierte Dispositionsstrategien

Kundenorientierung bei der Disposition setzt die organisatorische Möglichkeit zur Berück-

sichtigung von Kundenwünschen durch den Disponenten voraus.

Aufgrund der Vielzahl von zu betrachtenden Objekten – pro Tag benutzen ca. 4,5 - 5 Mio.

Passagiere Züge der Deutschen Bahn – scheint es sinnvoll, dem Disponenten dazu ein compu-

terbasiertes, die relevanten Informationen filterndes und aufbereitendes Entscheidungsunters-

tützungssystem (EUS) zur Seite zu stellen, um ihm die eigentliche Antwort auf die Frage, ob

ein bereiter Zug abfahren soll, zu erleichtern.

Informationen können dabei verschiedener Art sein und auf verschiedenen Wegen zum

Disponenten gelangen. Z. B. können Anschlusssicherungsanträge, statistische Berechnungen,

Kapitel I

aktuelle Verspätungslagen in anderen Netzbereichen, Sonderereignisse usw. automatisiert in

die Entscheidung einbezogen werden. Anschließend können die Konsequenzen verschiedener

Entscheidungsalternativen algorithmisch bestimmt und mittels diverser denkbarer Zielkrite-

rien bewertet werden.

Definition: Ein Algorithmus, der nach einem definierten Bewertungsmaßstab eine Disposi-

tionsentscheidung berechnet, wird im Kontext dieser Arbeit als Dispositionsstrategie be-

zeichnet.

In der vorliegenden Arbeit werden zur Bestimmung des Abfahrzeitpunkts einige einfache

Strategien sowie ein paar komplexere Methoden vorgeschlagen und getestet, ohne dabei den

Anspruch zu stellen, eine sehr gute oder gar optimale Strategie zu finden. Immerhin wird ge-

zeigt, dass die oben vorgestellte Strategie „Nie Warten“ eben nicht unbedingt die beste Alter-

native darstellt, gemessen an der Pünktlichkeit der beteiligten Passagiere. Dabei werden be-

wusst Methoden mit niedrigem Informationsbedarf bevorzugt und simulativ miteinander ver-

glichen.

Strategisch gesehen versetzt eine derartige Weiterentwicklung wie die Einführung kunden-

orientierter Dispositionsstrategien und der Reisendensteuerung in den Dispositionsprozess die

Bahn unter anderem in die Lage, ggf. fällig werdende Entschädigungen im Falle großer erlit-

tener Verspätungen und verpasster Anschlüsse im Vorhinein zu berechnen: Jede Entschei-

dung könnte prinzipiell sogar monetär bewertet werden, was die Bedeutung guter Dispositi-

onsstrategien dramatisch erhöht.

Es ist tautologisch, dass die Qualität der Entscheidung mit der Qualität der Entscheidungs-

grundlage und damit mit der Genauigkeit zur Verfügung stehender Daten steigt. Daher sollten

langfristig auch Informationen über individuelle Reisewünsche von Passagieren gesammelt

bspw. am Fahrkartenschalter oder bei der Internetbuchung, im angesprochenen EUS Berück-

sichtigung finden. Später kann dieses dann die Grundlage für ein weiteres Hauptergebnis die-

ser Arbeit liefern, das faktische Re-Engineering des Kommunikationsprozesses mit dem Kun-

den während der Fahrt.

I.4.2 Disposition der Passagiere

Zur Information des bzw. Interaktion mit dem Passagier, um ihn durchs dynamische Bahn-

netz zu steuern, stehen heutzutage diverse mobile Kommunikationsendgeräte zur Verfügung,

von mittlerweile sehr weit verbreiteten Mobiltelefonen über „persönliche, digitale Assisten-

ten“ (PDA, vgl. Kapitel V)) bis hin zu Mobilcomputern mit Internetanschluss. Für diese Ar-

beit wird unterstellt, dass sich Endgeräte mit Interaktionsmöglichkeit – bspw. Mobiltelefon

mit Internetbrowser – weiter verbreiten werden, ohne dass im Weiteren die Berücksichtigung

von Reisenden, die lediglich erreicht werden können (z. B. per SMS25) vernachlässigt würde.

25 Nähere Information zum Thema SMS finden sich in Kapitel V.

Einleitung

Die Idealvorstellung des Disponenten, den Reisenden auf seiner Route technisch zu verfol-

gen, indem dieser z. B. seine mittels GPS bestimmte Position ständig (oder auf Anfrage) an

den Disponenten übermittelt, wird hier, bis auf die Klärung der technischen Machbarkeit, al-

lerdings nicht weiter verfolgt: Es ist absolut ausreichend zu wissen, in welchem Zug sich der

Reisende zu einem bestimmten Zeitpunkt aufhält.

Die informationstechnisch aufwändige Erfassung einzelner Kunden ist allerdings kein

Selbstzweck dieser Arbeit oder der kundenorientierten Disposition, sie ist vielmehr auch für

einen Bahnanbieter von enormer strategischer Bedeutung: Nur so kann er gesicherte Erkenn-

tnisse über die Kunden und ihre Gewohnheiten erlangen, um z. B. die Produktplanung zu er-

leichtern oder systematischer als bisher den Fahrplan zu optimieren. Die bisherige Produkti-

onsplanung ist im Detail aufgrund der geringen Verfügbarkeit solchen Datenmaterials sehr

schwierig (vgl. Kapitel II).

Eine der wichtigsten Anwendungen ist das z. B. in der Luftfahrt seit langem verbreitete

Revenue-Management, welches früher unter der Bezeichnung Yield-Management bekannt

war26, einer besonderen Form der Kapazitätssteuerung durch Preisdifferenzierung. Nach

[Gabler 2001] kann Revenue- (Yield-) -Management als „die dynamische Steuerung der Prei-

se und Kapazitäten, um eine vorgegebene Gesamtkapazität gewinnoptimal zu nutzen“ defi-

niert werden. Grundgedanke ist, durch eine sehr flexible und dynamische Anpassung der Prei-

se kurzfristig auf steigende bzw. fallende Nachfrage zu reagieren. Dies erfordert insbesondere

den Einsatz computergestützter Vertriebssysteme, die einerseits einen sehr genauen Überblick

über das Nachfrageverhalten ermöglichen und zum anderen automatisiert Angebote ermitteln,

sodass auch eine große Vielfalt von Tarifen überschaubar bleibt (zu Yield-Management vgl.

auch [Daudel/Vialle 1994]). Die Versuche der Deutschen Bahn, dieses System in der Preis-

struktur über Frühbucherrabatte und speziellen Rabatten bei der Nutzung dedizierter Züge –

nicht Verbindungen – zu integrieren, bezeugt das hohe Interesse der Bahn an solchen Metho-

den27. Ein nicht zu vernachlässigender Unterschied ist allerdings das im Durchschnitt niedri-

gere Preisniveau bei Bahngesellschaften, welches für eine Optimierung zwangsweise weniger

Spielraum lässt.

I.4.3 Vorteile kundenorientierter Disposition

Zusammenfassend können mit expliziter Einbeziehung der Kunden in den Dispositions-

prozess neben einer verbesserten Informationslage für die Kunden und daraus resultierender

erhöhter Pünktlichkeit der Passagiere somit gleich mehrere positive Seiteneffekte erzielt wer-

den:

26 Der frühere Begriff „Yield“ war eher in der Luftfahrt gebräuchlich, ist aber mittlerweile auch dort durch

den auch Laien verständlichen Term „Revenue“ ersetzt worden.

27 Dabei wurde nach Meinung des Autors jedoch übersehen, den Kunden die Vorteile dieses Vorgehens – in

der Hauptsache günstigere Tarife, aber auch die Möglichkeit zur Optimierung des eigenen Angebots – ausrei-

chend deutlich zu machen. Maßnahmen der kundenorientierten Disposition können in diesem Kontext gleichsam

als Lockangebot – Daten gegen Pünktlichkeit – betrachtet werden.

Kapitel I

 Eine automatisierte Ausgabe individualisierter Fahrgastinformation entlastet das Per-

sonal, einhergehend mit sinkenden Kosten je Auskunft.

 Kurzfristig wird die Kundenbindung erhöht, weil Passagiere individuell durch das

Bahnsystem begleitet werden können.

 Eine Optimierung des Planungsvorgangs aufgrund verbesserten Datenmaterials führt

langfristig zu einer besseren Angebotsstruktur: Bedarfe können zielgenauer bedient,

Überkapazitäten können abgebaut werden. Zudem wird die Flexibilität der Disposition

erhöht.

 Im Sinne des Revenue-Management können individuelle Rabatte und Bepreisungen

für einzelne Kunden oder Kundengruppen definiert werden.

 Zudem wären andere Arten der Abrechnung von Reisen denkbar: Das Ausdrucken

von Fahrkarten und deren Verkauf könnte für Passagiere, die auf einem mobilen End-

gerät z. B. einen gültigen Code für eine Reise vorweisen können, komplett entfallen.

Dies würde Vielfahrern und Spontannutzern der Bahn viel Zeit in Warteschlangen vor

Schaltern oder Bearbeitungsgebühren im Zug ersparen. Auch eine Bezahlung per Mo-

biltelefon ist als Alternative denkbar.

 Die Kundenzufriedenheit würde durch einen besseren Betreuungsgrad erhöht werden,

was u. U. längerfristig zu einer verbesserten Kundengewinnung führen könnte.

 Die Passagierinformation könnte als Marketinginstrument für die Individualwerbung

genutzt werden. Dies wäre u. U. eine mögliche Finanzierungsquelle für den Informati-

onsservice.

I.5 Ziele und Aufbau der Arbeit

Es erscheint also sinnvoll, das Konzept der kundenorientierten Disposition eingehender zu

untersuchen und gleichsam mit „Leben zu füllen“. Die Integration der Kundenorientierung in

ein derart komplexes Umsystem wie die Disposition der Bahn ist jedoch nicht trivial und er-

fordert in praxi die Lösung zahlreicher Teilprobleme. Weil diese im Rahmen einer Dissertati-

onsschrift nicht alle bearbeitet werden können, sollen Zielsetzung und Strukturierung der vor-

liegenden Arbeit nachfolgend expliziert werden. Ebenfalls ist abzugrenzen, welche Themen-

bereiche nicht behandelt werden.

I.5.1 Zielsetzung und -abgrenzung

Die kundenorientierte Disposition als Konzept allein ist vor dem Hintergrund des Fachge-

biets der Wirtschaftsinformatik wenig nützlich, wenn nicht auch die Umsetzbarkeit in der

Realität unter Beweis gestellt oder zumindest plausibel gemacht wird. Dies kann sinnvoll nur

durch Entwurf und prototypische Realisierung eines Softwaresystems zur Entscheidungsun-

terstützung geschehen, welches die vorgeschlagenen Neuerungen implementiert. Folgerichtig

untergliedert sich die Zielsetzung dieser Arbeit auf oberster Ebene in drei Zielkomplexe:

1. Zunächst soll ein der Thematik angemessener Einblick in Aufbau und Abläufe inner-

Einleitung

halb des Bahnsystems sowie in die Produktionsplanung und, insbesondere, die Pro-

duktionssteuerung, also die Disposition, im schienengebundenen öffentlichen Perso-

nenverkehr gegeben werden. Dieses soll sowohl auf theoretischer als auch auf prakti-

scher Ebene erfolgen. Zudem sollen existente Ansätze der Kundenorientierung auf ih-

re Verwertbarkeit analysiert werden. Anhand der in der Praxis durchgeführten Dispo-

sitionsvorgänge sollen Schwachstellen des aktuellen Prozesses sowie Potenziale in-

formationstechnischer Optimierungen abgeleitet werden, aus denen die Anforderun-

gen an ein System zur kundenorientierten Disposition resultieren.

2. Dieses System setzt natürlicherweise die Konzeption einer geeigneten Systemarchitek-

tur für die kundenorientierte Disposition, die den informationstechnischen Anforde-

rungen der Problemstellung genügt und zur Behebung identifizierter Schwachstellen

beitragen kann, voraus. Damit ist bei weitem nicht nur ein Softwaresystem gemeint.

Es sind vielmehr auch aufbau- und ablauforganisatorische Rahmenbedingungen des

Realsystems zu berücksichtigen. Unter anderem steht dabei die Entwicklung sinnvol-

ler Dispositionsstrategien im Mittelpunkt der Betrachtung.

Unterziele sind hier

 Spezifikation einer tauglichen, d. h. allen Anforderungen gerecht werdenden, Sys-

tem-, Informations- und Kommunikationsinfrastruktur in Form eines echtzeitfähi-

gen Systems zur kundenorientierten Disposition

 Herleitung geeigneter Kriterien zur Bewertung der Kundenfreundlichkeit einer

Dispositionsentscheidung

 Spezifikation, Implementierung und Test geeigneter Algorithmen zur kundenorien-

tierten Disposition

 Maßgaben für die Validierung des Systems per Spezifikation und Implementierung

einer geeigneten Simulationstestumgebung

3. Der Nachweis der Funktionsfähigkeit des konzipierten Systems ist das dritte große

Ziel der vorliegenden Arbeit. Es müssen demnach an geeigneten Demonstratoren bzw.

prototypischen Implementierungen diverser Systembausteine Experimente durchge-

führt werden.

Teilziele sind hier

 Nachweis der Belastbarkeit der entwickelten Systemarchitektur

 Nachweis der Eignung der abgeleiteten Dispositionsstrategien zur Verkürzung

der Wartezeiten von Passagieren im Vergleich zur derzeitigen Vorgehensweise

Dabei liegt das Interesse weniger auf einer gründlichen statistischen Analyse der

Ergebnisse – aufgrund der anzunehmenden Unsicherheiten in vielen Inputdaten28

28 Bspw. liegen keine exakten Daten über die genauen Passagierbewegungen im Realsystem vor; diese sind

jedoch unabdingbar zum Test von Strategien, welche einzelne Passagierrouten berücksichtigen sollen.

Kapitel I

ist es schlicht nicht sinnvoll, quantitative Aussagen auf diese Art zu untermauern –

als vielmehr im Plausibilisieren qualitativer Aussagen.

Die bei der Problemlösung zu behandelnden Teilgebiete sind vielschichtig, sodass die voll-

ständige Darstellung aller dieser Teilgebiete weder erfolgen soll noch erfolgen kann; dies

bleibe tiefer gehenden Arbeiten innerhalb der einzelnen Disziplinen vorbehalten. Nichtsdes-

toweniger soll natürlich alles dem Problemverständnis Zuträgliche angemessen gründlich und

korrekt dargestellt werden.

Maßgeblich für alle Betrachtungen dieser Arbeit ist die Deutsche Bahn AG, gleichsam als

kanonisches Beispiel, weil sie aufgrund der schieren Größe und Komplexität einen hervorra-

genden Testfall für die in dieser Arbeit entwickelten Systeme darstellt: Bspw. wird jegliche

Experimentation in den Kapiteln IV und V unter Zuhilfenahme realer Daten der DB AG

durchgeführt. Gleichwohl sind fast alle der aufgeführten Ergebnisse und entwickelten Syste-

me mit vergleichsweise wenig Änderungsaufwand auch auf andere Bahnsysteme übertragbar,

auch wenn dies nicht explizit vermerkt ist.

I.5.2 Aufbau der Arbeit

Den Zielsetzungen entsprechend ergibt sich die nachfolgend beschriebene Strukturierung

der vorliegenden Arbeit29:

Das sich anschließende Kapitel II widmet sich in erster Linie theoretischen und praktischen

Überlegungen zu Themen, die für die „kundenorientierte Disposition bei der Bahn“ relevant

sein können. Es werden die für das weitere Vorgehen notwendigen Grundlagen gelegt, indem

zunächst das „System Bahn“ in seiner Komplexität beschrieben wird. Anschließend werden

die Disposition und ihre Rolle im Produktionsplanungs- und -steuerungsprozess im schienen-

gebundenen ÖPV sowohl aus theoretischer Sicht als auch anhand der konkreten Abläufe der

Deutschen Bahn AG erörtert. Dabei werden u. a. einige Ansätze aus der Literatur zitiert, wel-

che manche der hier verwendeten Ideen, wenngleich in abgewandelter Form, beinhalten. Aus

praktischer Sicht werden bspw. die Abläufe in einer Betriebszentrale einer Regionalbahnge-

sellschaft geschildert. Das Kapitel schließt mit der Darstellung von Anforderungen an ein

System zur kundenorientierten Disposition.

Kapitel III konzipiert unter Berücksichtigung der Anforderungen aus Kapitel 2 die Sys-

temarchitektur für ein kundenorientiertes Dispositionssystem. Dazu wird ein an der Techno-

logie intelligenter Softwareagenten orientierter Ansatz verwendet. Es werden diejenigen Mo-

dule, die einen besonderen Stellenwert im System genießen, betont: Der Kernbestandteil des

Systems ist der Dispositionsagent, der in der Lage ist, nach diversen Strategien und unter Zu-

hilfenahme einiger im System agierender Hilfsagenten – ebenfalls dort beschrieben – best-

mögliche Dispositionsentscheidungen zu treffen. Ein wichtiger Hilfsagent ist z. B. der Passa-

gierrouter zum Re-Scheduling von Passagieren im laufenden Betrieb.

29 Der beschriebene Aufbau verfolgt den Ansatz, benötigtes Fachwissen, z. B. über intelligente Software-

agenten oder die mathematische Optimierung, nicht vorauszusetzen, sondern an den Stellen, an denen dieses

Wissen benötigt wird, exkursiv darzulegen, um die Arbeit damit einem breiteren Leserkreis zu erschließen.

Einleitung

Kapitel I Kapitel II

Disponent

System

Bahn

Theorie

Praxis

Kapitel III

Kapitel IVKapitel VKapitel VI

Train

Sim

Dispositions-

architektur

Dispositions-

strategien

Disposition

von Kunden

Simulation

Reale Welt

Kritische

Würdigung,

Fazit

Abbildung 2: Aufbau der vorliegenden Arbeit

Ein weiteres Ergebnis der Arbeit ist das zum Test für die kundenorientierte Disposition

entwickelte Simulationssystem TrainSim, welches im Anschluss detailliert erläutert wird.

Dabei wird auch ein Einblick in die Grundlagen der diskreten, ereignisorientierten Simulation

vermittelt, um einige Vorgehensweisen im praktischen Teil dieser Arbeit – einer Simulations-

studie – verständlich zu machen.

Kapitel IV behandelt den bahnseitigen Teil der kundenorientierten Disposition. Zunächst

werden kurz einige prinzipiell anwendbare Verfahren zur Berechnung von Dispositionsent-

scheidungen erläutert, anschließend wird ein Bewertungsrahmen für Dispositionsentschei-

dungen hergeleitet. Beispielhaft werden im Anschluss einige triviale, aber auch einige nicht-

triviale Dispositionsstrategien vorgestellt. Erstere sind einfache Heuristiken30, die mit jeweils

unterschiedlich hohem Informationsbedarf Dispositionsentscheidungen treffen. Zu letzteren

zählen z. B. die simulative What-If-Analyse und die mathematische Optimierung sowohl als

Verfahren für den laufenden Betrieb als auch zur Ex-post Untersuchung anderer Strategien.

Kapitel V ist das letzte Inhaltskapitel der Arbeit. Es beschreibt neben den Grundlagen der

Mobiltechnologie auch ein flexibles Informations- und Interaktionssystem für Kunden, wel-

ches die Passagierdisposition ermöglichen kann. Da der Innovationsgehalt eines solchen Sys-

tems an sich nicht allzu hoch ist, wird auf eine ausführliche Darstellung verzichtet. Allerdings

wird auch ein System vorgestellt, welches schon vor einigen Jahren im Testbetrieb mit realen

30 Zur Begriffsdefinition vgl. Kapitel IV.

Kapitel I

Betriebsdaten der Bahn gearbeitet hat. Damit soll die prinzipielle Realisierbarkeit des hier

ausgebreiteten Konzepts demonstriert werden.

Die Arbeit schließt mit einer kritischen Würdigung, welche die wichtigsten Ergebnisse und

Erkenntnisse zusammenfasst und deren Relevanz beurteilt, weiteren Forschungsbedarf nennt

und einen Ausblick auf mögliche Systemerweiterungen gibt. Bspw. werden dort einige As-

pekte einer eventuellen Umsetzung dieses Systems in die Praxis erörtert, worunter auch wirt-

schaftliche Gesichtspunkte fallen.

In den Kapiteln III - V werden exkursiv die zum Verständnis notwendigen theoretischen

Grundlagen gelegt. Ausführlichere Darstellungen einzelner Sachverhalte sind zur Erhaltung

der Stringenz des Vorgehens angehangen. Der Aufbau der Arbeit wird in Abbildung 2 mit-

samt den Abhängigkeiten der verschiedenen Kapitel verdeutlicht.

I.6 Wissenschaftlicher Beitrag

Nach Mertens zählen zu den Kerngegenständen der Wirtschaftsinformatik intelligenter

Entwurf und Einsatz von Informations- und Kommunikationssystemen zur Prozessoptimie-

rung innerhalb des wirtschaftlichen Umfelds (vgl. [Mertens et al. 2002], S. 31ff.).

Selbstverständnis der vorliegenden Arbeit ist genau dieses: Es soll eine an den Möglichkei-

ten moderner Software- und Kommunikationstechnologie orientierte, leistungsfähige und fle-

xible Systemarchitektur konzipiert werden, die in einem wissenschaftlich bisher wenig beach-

teten Umfeld eine entscheidende Prozessverbesserung leisten kann, selbst wenn einige der für

die Implementierung unterstellten Voraussetzungen in der Praxis noch nicht gegeben sind.

Dabei ergeben sich nach dem Kenntnisstand des Autors wissenschaftliche Neuerungen gleich

an mehreren Stellen der Arbeit:

1) Die kundenorientierte Disposition stellt als solches ein für den schienengebundenen

Verkehr neues Forschungsgebiet dar.

2) Der in dieser Arbeit gewählte dezentrale Dispositionsansatz „Steuerung der Züge und

Passagiere durch auf verschiedene Regionen verteilte (Software-) Agenten“ ist zwar

im System der Bahn bereits vorhanden, ist in dieser Arbeit aber durch die gewählte

Softwarearchitektur beliebig skalierbar. Prinzipiell ist sowohl eine vollkommen zent-

ralisierte Disposition durch einen einzelnen, das komplette Netz beobachtenden Agen-

ten, als auch eine vollkommen dezentrale Disposition durch verhandelnde, autonome

Zugagenten möglich.

3) Die softwareagentenbasierte Gesamtsystemarchitektur ist ein in dieser Größenordnung

bisher selten realisiertes Anwendungsbeispiel für Multiagentensysteme.

4) Ein systematischer Kriterienrahmen zur Erstellung von Dispositionsstrategien und ein

Werkzeug zur Abschätzung der Qualität von Dispositionsentscheidungen liegen bisher

nicht vor.

5) Die Architektur des Systembestandteils „Disponent“ zur Generierung pseudo-

optimaler Dispositionsentscheidungen in Echtzeit ist neuartig, das dabei auftretende

Einleitung

Online-Optimierungsproblem wurde in dieser Art noch nicht behandelt.

6) Die Lösung von mathematischen Optimierungsmodellen in Echtzeit für Steuerungs-

aufgaben ist in diesem Anwendungsfeld noch nicht erfolgt.

7) Die umfangreichen Simulationen des Deutschen Bahnsystems auf Passagierebene, die

der Validation zugrunde liegen, sind in dieser detaillierten Weise noch nicht durchge-

führt. Es können zum ersten Mal die momentan eingesetzten einfachen Regelsysteme

(vgl. Kapitel II) effektiv überprüft werden. Allein diese Möglichkeit würde die vorlie-

gende Arbeit rechtfertigen. Darüber hinaus wird aber ein System vorgestellt, mit dem

quasi jede denkbare und sinnvolle Strategie zur Disposition überprüft werden kann

(vgl. Kapitel III).

Nach Meinung des Autors handelt es sich demnach um eine sowohl theoretisch als auch

praktisch höchst relevante Problemstellung, die es in den nächsten Kapiteln zu untersuchen

und bestmöglich zu lösen gilt.

II Bestandsaufnahme: Die Disposition im Kontext eines

Bahnsystems

Get your facts first, and then you can distort’em as you please.

Marc Twain

Die Disposition geschieht nicht kontextlos. Sie ist eingebettet in eine komplexe Aufbau-

und Ablauorganisation, deren ausführliche Beschreibung den Rahmen dieser Arbeit sprengen

würde. Nichtsdestoweniger ist es angebracht, das System, innerhalb dessen die Disposition

stattfindet, und natürlich die Disposition selbst exakt vorzustellen, bevor die eigentlichen In-

novationen dargestellt werden können. Das folgende Kapitel dient genau diesem Zweck.

Nachfolgend soll daher zunächst ein kurzer Einblick in die Deutsche Bahn AG gegeben

werden; anschließend werden die Begrifflichkeiten eines Bahnsystems erörtert. Der Produk-

tionsplanungs- und -steuerungsprozess in seiner Gesamtheit bildet den nächsten Betrach-

tungsschwerpunkt, bevor die Disposition, sowohl als Bestandteil dieses Prozesses als auch als

Hauptforschungsgebiet dieser Arbeit, vertieft wird. Insbesondere soll dabei auch geklärt wer-

den, ob die technologischen Voraussetzungen für die kundenorientierte Disposition gegeben

sind, wobei dies der einzige Abschnitt zur Bahntechnologie bleiben wird.

II.1 Die Deutsche Bahn AG

Mit der Neustrukturierung der Deutschen Bahn AG in der „großen Bahnreform“ im Feb-

ruar 1989 sollte der monolithische, bundeseigene Bahnkonzern an Dynamik gewinnen. Ziel

war die Schaffung eigenverantwortlicher Ressorts als Profitcenter, die selbständig ihr Budget

verwalten und in gegenseitigen Dienstleistungsverhältnissen stehen. Dadurch sollte der Weg

für mehr Wettbewerb geebnet werden, der wiederum eine Kostensenkung bewirken und eine

Teilprivatisierung im regionalen Bereich vorbereiten sollte. Im Januar 1994 wurde dann die

Deutsche Bahn AG als Holding gegründet.

Neben der Privatisierung legte die Bahnreform die institutionelle Trennung verschiedener

Funktionsbereiche der Deutschen Bahn fest: Es wurden verschiedene Aktiengesellschaften

gegründet, welche seitdem die einzelnen Geschäftsfelder der Bahn bilden. Die Deutsche Bahn

AG als Holdinggesellschaft hält jeweils 100 % der Anteile an ihren Töchtern. Die für den

weiter unten erörterten Produktionsprozess der Bahn schwerwiegendsten Konsequenzen hat

die organisatorische Trennung von Netz und Transport31. Prinzipiell lassen sich Eisenbahnin-

frastrukturunternehmen (EIU) und Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVU) unterscheiden.

31 Die Forderung einer Trennung von Infrastrukturbetrieb und Transport ist in der EU-Richtlinie 91/440 zur

„Entwicklung der Eisenbahnunternehmen in der Gemeinschaft“ festgeschrieben. Trotzdem ist diese Trennung

umstritten. Der wissenschaftliche Beirat des Verkehrsministeriums spricht sich in [Wiss. Beirat 2002] klar für

die Trennung aus. Nach Meinung des Autors ist die Trennung prinzipiell vorteilhaft, da auf dieser Weise ein

regulierbarer Wettbewerb auf der Schiene entstehen kann. In praxi hat sie durchaus negative Konsequenzen,

Kapitel II

Zu den EIU zählen die DB Netz AG und die DB Station & Service AG. Die DB Netz AG

besitzt die gesamte Schieneninfrastruktur und stellt sie den EVU zur Verfügung, indem sie

ihnen bestimmte Abschnitte für eine gewisse Zeitspanne vermietet. Diese Abschnitte werden

Fahrplantrassen genannt. Genauer wird eine Fahrplantrasse „als der Teil einer Infrastruktur

definiert, der benötigt wird, um eine bestimmte Zugfahrt auf einer bestimmten Strecke inner-

halb eines bestimmten Zeitraumes durchzuführen“ ([Gröger 2002], S. 24). Notwendigerweise

ist die DB Netz AG auch für die Steuerung des Betriebs auf der Schieneninfrastruktur zustän-

dig. Unter anderem stellt sie Leit- und Sicherungstechnik bereit, übernimmt die Störungsbe-

handlung im Betriebsablauf und ist in diesem Sinn eine für diese Arbeit wichtige Dispositi-

onsinstanz.

Obwohl zu vermuten wäre, dass die DB Netz AG als Privatunternehmen Investitionen, die

für den Bahnbetrieb, also insbesondere den Erhalt und den Neubau der Infrastruktur, nötig

sind, aus eigenen Mitteln finanziert – schließlich nimmt sie durch den Verkauf von Fahrplan-

trassen ein – ist dies nicht der Fall: Sie ist zwar Besitzer der Schieneninfrastruktur, aber „der

Bund trägt gemäß Art. 87e Abs. 4 GG für Ausbau und Erhalt des Schienennetzes der Eisen-

bahnen des Bundes Sorge. Er finanziert Investitionen in diese Schienenwege nach § 8 Abs. 1

Bundesschienenwegeausbaugesetz; die Investitionen umfassen Bau, Ausbau sowie Ersatzin-

vestitionen (Bestandsnetzinvestitionen).“ ([BMVBW 2003], S. 45) 32. Die Planung des Schie-

nennetzes liegt damit in öffentlicher Hand. Sie wird jeweils im „Bundesverkehrswegeplan“

publiziert.33

Die DB Station & Service AG besitzt alle Bahnhöfe im Gebiet der Deutschen Bahn AG

und ist für deren Betrieb und Wartung zuständig. Sie wickelt zudem alle zugehörigen Dienst-

leistungen ab, u. a. die Information der Reisenden über Bahnhofstafeln und den Fahrkarten-

verkauf an Schaltern und Automaten. Damit hat sie nur indirekt ebenfalls Kontakt mit der

Disposition, weswegen sie für diese Arbeit nicht weiter relevant ist.

Die DB Fernverkehr AG im Personenfernverkehr, die DB Regio AG im Personennahver-

kehr und die Railion Deutschland AG (ehemals DB Cargo) im Güterverkehr sind die ver-

schiedenen Schienenverkehrsunternehmen der Bahn. Sie führen die eigentlichen Transport-

und Logistikaufgaben durch. Dazu kaufen sie die benötigten Dienstleistungen und die Erlaub-

nis zur Nutzung der Infrastruktur bei den EIU ein. Jedes dieser Unternehmen unterliegt eben-

falls der Notwendigkeit der Disposition. Dabei werden jeweils unterschiedliche, zum Teil

konfligierende Ziele verfolgt, nämlich den jeweils eigenen Kundenkreis zufrieden zu stellen.

Bei Ressourcenkonflikten muss dann im Einzelfall entschieden werden, welcher Zug Vorrang

bspw. bei Konflikten während der Durchführung des Fahrplans. Auch die Disposition selbst wird unter Umstän-

den erschwert, da nun verschiedene Organisationen dieselben Ressourcen disponieren (vgl. Abschnitt II.4).

32 Dies ist keineswegs ein besonderer Vorteil für das Verkehrsmittel Bahn. Im Vergleich. mit den konkurrie-

renden Verkehrsmitteln PKW und LKW wird bspw. deutlich, dass auch in jenem Sektor die Verkehrsinfrastruk-

tur vom Staat zur Verfügung gestellt wird.

33 [BMVBW 2003] gibt derzeit den Stand der Planung wieder. Letztere wird jedoch wegen der hohen Ausfäl-

le bei der LKW-Maut noch einiger Streichungen bzw. zeitlichen Verschiebungen unterzogen werden.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

hat. Dabei kann es nach Erfahrung des Autors durchaus vorkommen, dass ein ICE (Intercity-

Express) auf einen Güterzug warten muss.

Neben diesen drei Bahntöchtern können auch private EVU Fahrplantrassen erwerben, wie

es explizites Ziel der Trennung von Netz und Transport war. Es sollte der Wettbewerb ver-

schiedener Eisenbahnunternehmen ermöglicht werden, um durch Konkurrenz Effizienzpoten-

ziale zu heben. Daher wurde die DB Netz AG gesetzmäßig dazu gezwungen, auch DB-

fremden Unternehmen einen „diskriminierungsfreien Zugang“ zu Fahrplantrassen zu gewäh-

ren. Dies hat hauptsächlich im Regionalverkehr funktioniert: Bspw. bietet das private Unter-

nehmen „Connex“ bereits einige Relationen an.34

Der Ansatz dieser Arbeit wird durch das faktische Vorhandensein verschiedener EVU im

Schienennetz nicht berührt. Auf konzeptioneller Ebene kann von einer einzigen Dispositions-

instanz ausgegangen werden, welche die verschiedenen Interessen aller Beteiligten kennt.

Abbildung 3: Aufbau Deutsche Bahn AG ab 2005 (s. [DB 2005a]

Zusätzlich zu den genannten existieren weitere Tochterunternehmen, die eine stärkere

Kompetenzbündelung durch Spezialisierung und verstärkten Wettbewerbsdruck realisieren

sollen. So wurde bspw. 2002 die Stinnes AG als bedeutender Logistikdienstleister auf der

Straße akquiriert, um im Güterverkehr Kundenanforderungen besser erfüllen zu können.

Ab 2005 schließlich wurde der Aufbau der DB AG wieder in Richtung der verschiedenen

Funktionsbereiche geändert. Eine Übersicht der Konzernstruktur zeigt Abbildung 3 (Stand

2005).

Betrachtet man die Deutsche Bahn AG anhand einiger Kennzahlen, wird die schiere Größe

des Konzerns deutlich. Für das Jahr 2004 ergaben sich nach [DB 2005h] die in Tabelle 3 er-

34 Ein Erfahrungsbericht des Unternehmens Connex findet sich in [Dewald et al. 2001].

Kapitel II

sichtlichen Daten und deren Änderungen gegenüber 2003. Selbst die Netze großer Fluggesell-

schaften sind im Vergleich dazu relativ einfach strukturiert.

Tabelle 3: Daten und Fakten des Netzwerks der Deutschen Bahn AG mit den Veränderun-

gen zum Vorjahr (vgl. [DB 2005h])

Eigenschaft

Wert

2004

Veränderung zum

Vorjahr [%]

Betriebslänge (Länge der Trassen) [km]

34.718,2

-2,5

Personenbahnhöfe

5.477

0,6

Reisende insgesamt [Mio.]

1.694,8

0,8

Reisende pro Tag [Mio.]

4,7

2,2

(Personen-) Züge pro Tag

28.970

-4,0

davon Fernverkehr

1.302

Lokomotiven

2.183

-10,60

Triebwagen

11.183

27,3035

Reisezugwagen

9.893

-8,6

Reisendenkilometer [Mio.]

70.260

+1,0

Mitarbeiter im Personenverkehr

64.254

-5,8

II.2 Bestandteile eines Bahnsystems

Nachfolgend werden grundlegende Begrifflichkeiten des Bahnsystems im Sinne der kun-

denorientierten Disposition erläutert. Zunächst werden die Entitäten36 des Systems betrachtet,

im Anschluss die Relationen zwischen diesen, die für die Bahn in Form eines Fahrplans vor-

liegen. In Kapitel IV wird, u. a. beruhend auf den hier dargestellten Systembestandteilen, eine

mathematische Formalisierung vorgenommen. Sämtliche in der Arbeit verwendete Termino-

logie zum Thema Bahn ist eng an die in [Pachl 2005] bzw. [Pachl 2004] im jeweiligen Glos-

sar definierten Begriffe angelehnt. Teilweise wird jedoch eine umgangssprachlich verständli-

chere Formulierung bevorzugt, um die Lesbarkeit für Nicht-Experten zu erhöhen.37

35 Der Anstieg ist durch die enorme Steigerung bei den gleichstrombetriebenen S-Bahnen erklärbar.

36 Dabei wird, im Gegensatz zu vielen ingenieurwissenschaftlich orientierten Dissertationen im Bahnbereich,

bewusst auf eine sehr detaillierte Darstellung der technischen Details einzelner Bestandteile verzichtet, da diese

zur Lösung der Problemstellung nichts beiträgt.

37 Es kann vorkommen, dass zur Erläuterung von Begriffen Termini bereits vor deren Definition verwendet

werden. In diesen Fällen reicht das umgangssprachliche Verständnis jedoch aus.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

II.2.1 Permanente Entitäten eines Bahnsystems: Topologie/Netzwerk

Die Topologie38 der Bahn umfasst die permanenten Entitäten des Systems, oder, mit ande-

ren Worten, das zugrundeliegende physikalische39 Netzwerk. Dieses ist grob aufgegliedert in

Knotenpunkte verschiedenen Typs sowie diese verbindende Strecken.

II.2.1.1 Knotentypen des Bahnnetzes

Die Knoten des Bahnnetzes werden allgemein als Stellen bezeichnet. Stellen sind alle Orte

im Bahnnetz, die für die Deutsche Bahn eine bestimmte Bedeutung haben. Zu den Stellen

gehören Bahnhöfe, an denen Reisende ein- oder aussteigen können, Netzverzweigungen

(Weichen) und andere Stellen, bspw. Signale oder Messpunkte.

Der wichtigste Knotentyp des Bahnnetzes ist ohne Zweifel der Bahnhof. Dabei lassen sich

Passagierbahnhöfe, Betriebs- und Güterbahnhöfe voneinander abgrenzen, wobei die beiden

letzteren Typen für diese Arbeit nachrangig sind40. Wesentliches statisches Merkmal von

Bahnhöfen ist ihre Kapazität, bzw. die Anzahl der zur Verfügung stehenden Gleise, die ein-

bzw. ausfahrende Züge nutzen können. Besonders wichtig für die spätere mathematische Mo-

dellierung ist auch die Zahl der in einem Bahnhof aufeinander treffenden Strecken: Führt nur

eine Strecke durch einen Bahnhof, kann dieser in der Modellierung – wie in der Praxis – stark

vereinfacht behandelt werden, da Anschlussbeziehungen kaum bestehen41. Treffen mehrere

Strecken aus mehreren Richtungen aufeinander, treten in der Regel komplexere Anschlussbe-

ziehungen auf.

Weitere Knotentypen sind aus Kundensicht und damit für diese Arbeit nebenrangig. Sig-

nal- oder Weichenanlagen, Gleisübergänge, Überholstellen usw. verbinden lediglich Stre-

ckenabschnitte verschiedenen Typs. Aus Sicht der Disposition selbst sind diese Knoten inso-

fern jedoch von großer Bedeutung, als dass die Strecken zwischen zwei Knoten normalerwei-

se allein aus Sicherheitsüberlegungen kapazitiert sind. Um Unfälle zu vermeiden, dürfen Züge

nicht gleichzeitig bestimmte Abschnitte befahren. Erst nach einer gewissen Sperrzeit wird ein

Abschnitt wieder freigegeben (vgl. dazu Abbildung 15).

Reisende sind durch einzuhaltende Sperrzeiten natürlich insofern betroffen, als dass diese

natürlich Verspätungen induzieren könnten. Im Rahmen der weiteren Arbeit werden solche

Verspätungen als systemexogen betrachtet, selbst wenn sie durch eine zuvor getroffene Dis-

positionsentscheidung entstanden sind (vgl. Abschnitt II.4).

38 Die Topologie ist nach Duden „die Lehre von der Lage u. Anordnung geometrischer Gebilde im Raum“

(vgl. [Duden 2001]).

39 Im Gegensatz zum physikalischen Netz werden durch den Fahrplan, vgl. Abschnitt II.2.3, „virtuelle Netze“

durch die verschiedenen Zuggattungen definiert. Der Fahrplan gibt durch die Fahrzeit zwischen zwei Bahnhöfen

implizit auch oft die physikalische Route vor, prinzipiell sind aber meist mehrere physikalische Routen zwischen

zwei Knoten A und B des Netzwerks denkbar.

40 Dabei können an einem physikalischen Standort mehrere Bahnhofstypen vorhanden sein.

41 Dies kann nur im Takt der durch den Bahnhof führenden Linie bzw. nur in die Richtung, aus welcher der

Passagier gerade gekommen ist vorkommen.

Kapitel II

II.2.1.2 Kanten des Netzwerks

Kanten des Netzwerks werden nachfolgend als Strecken bezeichnet. Strecken sind die Ver-

bindungen zwischen jeweils zwei Stellen. Eine Strecke kann aus mehreren (meist parallel

liegenden) Gleisen42 bestehen. Strecken werden durch die diversen Knotentypen in Strecken-

abschnitte unterteilt, die durch verschiedene, für die praktische Durchführung von Zugfahrten

extrem wichtige Eigenschaften gekennzeichnet sind: Kapazität, Elektrifizierung, Maximalge-

schwindigkeit, Kurvenradius, Tunnel, Bau- oder sonstige Langsamfahrstellen usw. Diese Ei-

genschaften einer Strecke determinieren i. d. R. die Nutzungsmöglichkeiten einer Strecke

durch einen Zug: Trivialerweise kann z. B. eine Elektrolok nicht auf nicht elektrifizierten

Strecken (Strecken ohne Fahrdraht) fahren, und Züge mit Neigetechnik haben für Kurven-

strecken höhere zulässige Geschwindigkeiten. Anders gesagt kann für jede Zugkategorie ein

Subnetz des physikalischen Netzes definiert werden, auf dem dieser Zug fahren darf. Diese

Unterscheidung ist für die weitere Arbeit eher unwichtig, da sie die Pünktlichkeit der Passa-

giere nur sekundär – im Falle eines Ressourcenkonflikts – beeinflusst. Auch solche Störungen

werden als systemexogen betrachtet (vgl. Abschnitt II.4).

Einzelne Strecken des Netzwerkes sind mit Zugnummernmeldeanlagen ausgestattet. Diese

Anlagen ermöglichen die Verfolgung eines Zugs auf seinem Lauf und geben somit die Mög-

lichkeit, relativ präzise Aussagen über die Position des Zugs zu treffen. Dieses Prinzip wird

auch in der Zukunft weiter Bestand haben: das ETCS (European Train Control System, vgl.

Abschnitt II.4.4.2.2), mit dem zukünftig das gesamte europäische Eisenbahnnetz überwacht

werden soll, beruht derzeit schon auf ähnlichen Anlagen.

II.2.2 Temporäre Bestandteile: Züge und Passagiere

Die wichtigsten temporären Entitäten des Netzes sind Züge – jeweils mit ihren Besatzun-

gen – und Passagiere. Beide Typen bewegen sich im Netz von einem Knoten A (Quelle oder

Startort) zu einem Knoten B (Senke oder Ziel). Beide seien nachfolgend kurz dargestellt:

II.2.2.1 Züge

Eine Wissenschaft für sich sind Züge und ihre verschiedenen Ausprägungen: Physische

Züge unterscheiden sich nach Geschwindigkeit, Antriebsart, Ausstattung, Reichweite (Regio-

nal- oder Fernbahn) usw. Allen Arten gemein ist lediglich das Prinzip „Stahl auf Stahl“, d. h.

das Rad/Schiene-System. Dieses besteht allerdings schon seit 1835, als der erste Zug in

Deutschland, der „Adler“, von Nürnberg nach Fürth fuhr. Wenngleich die Nachfahren des

Adlers heute als ICE Geschwindigkeiten von bis zu 300 km/h43 auf Linienfahrten erreichen

(vgl. [DB 2005d]), bringt das Rad/Schiene-System System einen gravierenden, prinzipiellen

Nachteil mit sich, nämlich extrem lange Beschleunigungs- und Bremswege, sodass ein Fahren

auf Sicht bei höheren Geschwindigkeiten nicht möglich ist. Allerdings steht dem, durch die

42 Diese Gleise sind im ursprünglichen Wortsinn die „Bahnen“.

43 Diese Geschwindigkeit kann auf Teilstücken relativ neuer Trassen, bspw. Köln-Frankfurt, realisiert wer-

den. Die Höchstgeschwindigkeit des ICE (Typ 3) liegt nach [DB 2003] bei 330 km/h.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

geringen Reibungsverluste bedingt, ein relativ niedriger Energieverbrauch pro Passagier ge-

genüber.

Neuere Technologien, z. B. die Magnetschwebetechnik des Transrapid (vgl. [TRI 2005]),

existieren zwar bereits seit Ende der siebziger Jahre in marktreifer Form, setzen sich jedoch in

Deutschland aus verschiedenen, oft politisch-ideologischen Gründen nicht durch. Hauptargu-

ment gegen diese Technologie, die Reisegeschwindigkeiten von 400 bis 450 km/h ermöglicht,

ohne dabei wesentlich den Fahrweg zu belasten, ist die Inkompatibilität mit dem vorhandenen

Gleisnetz.44 Bessere Chancen haben möglicherweise Mischformen beider Technologien,

bspw. die an der Universität Paderborn entwickelten RailCabs der Neuen Bahntechnik Pader-

born (NBP), die das alte Schienennetz mit leichten Umbauten nutzen könnten. Nähere Infor-

mationen, inklusive einer Imagebroschüre, finden sich unter [NBP 2005].

Für diese Arbeit sei ein (logischer) Zug – abgekoppelt von seinem physischen Äquivalent

– als Instanz einer Zuggattung oder Zugkategorie definiert. Die Gattung ist eine willkürliche

Einteilung von Zügen aufgrund bestimmter Eigenschaften, z. B. dem Komfort, und definiert

im Netzwerk der Bahn ein virtuelles Subnetz (vgl. Abbildung 4). In Deutschland bekannte

Zuggattungen sind bspw. der IntercityExpress (ICE), der Inter- bzw. Eurocity (IC/EC), der

InterRegio (IR), der RegionalExpress (RE) und die RegionalBahn (RB) sowie der Durch-

gangszug (D)45. Ein Zug ist eindeutig definiert durch seine Ankunfts- und Abfahrtsereignisse

in Bahnhöfen. Zusätzlich existieren pro Zug genau ein Startereignis an der Station, wo der

Zug eingesetzt wird, und ein Endereignis (analog). Ankunfts- und Abfahrtsereignisse wech-

seln sich nach dem Startereignis keineswegs immer ab; es können durchaus mehrere Ab-

fahrtsereignisse (zu Beginn einer Fahrt) und mehrere Ankunftsereignisse (am Ende der Fahrt)

hintereinander folgen. Dies wird dadurch erklärt, dass an Start- und Zielpunkten des Fernver-

kehrs Halte oft eng beieinander liegen46. Um zu verhindern, dass Passagiere diese Fernver-

kehrsverbindungen für Kurzstreckenfahrten „missbrauchen“, wird die reale Existenz (ein Zug,

der hält, muss irgendwann losgefahren sein) der am Anfang und Ende fehlenden Ereignisse

geleugnet.47

44 Nach Meinung des Autors ist dieses Argument eher schwach: Der Transrapid würde kein Konkurrenz-

sondern vielmehr ein Komplementärsystem zum bisherigen Schienennetz darstellen. Die dann möglichen Hoch-

geschwindigkeitstransporte würden vielmehr den innerdeutschen Flugverkehr unnötig machen. Eine ausführliche

Diskussion über das Pro und Contra Transrapid ist an dieser Stelle jedoch unangemessen.

45 Es existieren jedoch eine Reihe weiterer Kategorien.

46 Dies gilt bspw. für ICE Züge, die von Hamburg Altona über Hamburg Hbf fahren. Hamburg Hbf ist dann

nur als Abfahrt zu buchen.

47 Zumindest wird dies von der Deutschen Bahn AG so gehandhabt.

Kapitel II

Abbildung 4: Verschiedene virtuelle Netze der Deutschen Bahn AG

Trivialerweise können sich Züge während ihres Laufs verspäten; diese Verspätungen kön-

nen sich durch die Verflechtungen im Fahrplan schnell im gesamten Netz der Bahn fortpflan-

zen (vgl. Abschnitt II.4.1.1). Züge sind jedoch i. Allg. in der Lage, Verspätungen in Abhän-

gigkeit von der Größe im Fahrplan integrierter Pufferzeiten wieder aufzuholen. Dieses ist im

Sinne der Disposition eine wichtige Eigenschaft ist, weil dort prinzipiell Ereignisse im weite-

ren Zugverlauf prognostiziert werden müssen. Ob eine Verspätung auf der weiteren Zugfahrt

aufgeholt werden kann, hängt von mehreren Faktoren ab:

 Höchstgeschwindigkeit des Zugs

 erlaubte Höchstgeschwindigkeit auf der Strecke

 eventuelle Streckenbelegungskonflikte mit anderen Passagier- und Güterzügen

 Anzahl und Beschaffenheit von Steigungen und Tunnels

 minimale Aufenthaltszeiten in Bahnhöfen

 etc.

II.2.2.2 Passagiere

Ein Passagier oder Reisender wird im durch den Fahrplan vorgegebenen Netzwerk einen

Weg, seine Route, zwischen zwei Stationen A und B in mindestens einem Zug zurücklegen.

Existiert keine Direktverbindung zwischen A und B, muss ein Passagier umsteigen, wofür er

eine bestimmte Zeitspanne, die Übergangszeit, benötigt.

Passagiere können klassifiziert werden in Pendler, die regelmäßig, meist beruflich bedingt,

z. B. zweimal pro Tag oder pro Woche, zwischen zwei Stationen verkehren und Gelegen-

heitsreisende, die aus geschäftlichem oder privatem Anlass hin und wieder die Bahn wählen.

Eine weitere Klassifikation von Passagieren ist die in Fernreisende, Regionalreisende und

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Nahverkehrsnutzer. Beide Einteilungen können für die Bestimmung von Kostenfunktionen

für die Wartezeit einzelner Pendler von Bedeutung sein, vgl. Kapitel IV.2.

Passagiere sind in den meisten größeren Bahnsystemen dem Betreiber nicht weiter be-

kannt, als dass sie für eine bestimmte Relation im Netz eine Fahrkarte kaufen, die oftmals

eine bestimmte Gültigkeit hat. Dies wird relativiert durch einige der in Kapitel 1 erwähnten

Kundenbindungsinstrumente, bspw. Bonusprogramme für Vielfahrer, oder Reservierungen

per Internet, die sowohl den benutzten Zug und den Sitzplatz als auch den Reisenden eindeu-

tig identifizieren. Ansonsten erfolgt die Kontrolle der Fahrausweise noch immer durch einen

Zugbegleiter während der Fahrt, sodass bis zum Kontrollvorgang (und, genau genommen,

derzeit auch danach) der Reisende unbekannt bleibt. Durch Erhebungen der Anzahl und der

Routen der sich im Zug befindlichen Reisenden lassen sich Matrizen konstruieren, die für

jede Startort/Zielort-Relation Reisendenzahlen enthalten (sog. Origin/Destination- oder OD-

Matrizen).48

II.2.3 Der Fahrplan als verbindendes Element

Die bisher beschrieben Entitäten des Bahnsystems finden sich zum großen Teil im wich-

tigsten Kommunikationsinstrument des Öffentlichen Personenverkehrs mit seinen Kunden,

dem Fahrplan, vgl. Abbildung 5, wieder. Dieser soll im Folgenden kurz betrachtet werden.

Dabei werden u. a. einige Besonderheiten des statischen Fahrplans der Bahn betrachtet, die

dem normalen Passagier oft nicht bekannt sind.

Der Fahrplan determiniert eindeutig, welche Bahnhöfe ein Zug während seines Laufes

wann anfährt, d. h., er gibt eindeutige Zugfahrten bzw. -läufe49 vor. Durch den Fahrplan sind

demnach alle Kontakte aller Züge mit allen Bahnhöfen, an denen ein Zug startet, hält oder

endet, eindeutig festgelegt.

In Deutschland wiederholt sich ein Fahrplan täglich oder wird, z. B. samstags oder sonn-

tags durch einen anderen ersetzt. Grundsätzlich könnte eine Fahrplanperiode jedoch auch

länger oder gar kürzer sein. Die Endzeit eines Fahrplans liegt meistens in einer der folgenden

Perioden, weil einige Fahrten über das Ende einer Fahrplanperiode andauern. Bspw. existie-

ren sogar in Deutschland Züge, die mehrere Tage zu ihrem Ziel benötigen, welches dann al-

lerdings meistens außerhalb Deutschlands liegt. Die Fahrplanperiode ist zu unterscheiden von

dem Gültigkeitszeitraum eines Fahrplans. In Deutschland wird bspw. meist zwischen Som-

mer- und Winterfahrplan unterschieden, die beide jeweils ein halbes Jahr gültig sind.

Eine Linie ist eine Sammlung von Zügen normalerweise identischer Gattung, welche die-

selben Bahnhöfe in derselben Reihenfolge zu unterschiedlichen Zeiten anfahren. Meistens

fahren die Züge einer Linie in einer bestimmten Frequenz, dem Takt. Der Takt bezeichnet ein

48 Dieses reicht, selbst wenn es eine für die Produktplanung genügende Grundlage liefert, für das Ziel dieser

Arbeit als Datenmaterial nicht aus, sodass für den Test des kundenorientierten Dispositionssystems Datenmateri-

al erst auf Basis plausibler Annahmen generiert werden musste, vgl. Kapitel III.

49 Im Kontext dieser Arbeit werden die Begriffe Zug, Zugfahrt und Zuglauf synonym und auf der logischen

Ebene verwendet, unabhängig davon, aus welchen physischen Teilkomponenten ein Zug besteht.

Kapitel II

bestimmtes Zeitintervall, bspw. ein oder zwei Stunden, nachdem der nächste Zug einer Linie

nach diesem Zeitintervall eintreffen sollte. Es kommt vor, dass zwei Züge derselben Linie

unterschiedliche Start- und Endbahnhöfe haben, sodass beide nur zum Teil dieselben Bahnhö-

fe anfahren50. Eine Linie wird normalerweise von mehreren Zügen befahren, da ein einzelner

Zug zumeist nicht in der Lage ist, die sich ergebende Route im Netz in der durch den Takt

festgelegten Frequenz zu befahren.

Eine Station sei definiert als das durch den Fahrplan determinierte Aufeinandertreffen ei-

nes Zugs und eines Bahnhofs. Dabei seien nur die Stationen betrachtet, an denen ein Zug tat-

sächlich hält, um Passagiere ein- und aussteigen zu lassen. Eine Station wird damit eindeutig

durch den Bahnhof und verschiedene Zeitattribute definiert.

Abbildung 5: Beispiel für einen Fahrplan der Deutschen Bahn AG – im Bild mit aktuellen Zuglauf-

informationen (s. [DB 2005e])

Mit Zubringer51, als erstem im allgemeinen Sprachgebrauch nicht üblichem Begriff, seien

Züge bezeichnet, in denen sich Passagiere befinden, die an einer bestimmten Station ihrer

Reise in einen anderen Zug umsteigen wollen. Zubringer sind in diesem Sinn „anschlussver-

mittelnde“ Züge. Der Zug, mit dem die Reise fortgesetzt werden soll, ist folgerichtig ein Ab-

bringer. Es gibt typischerweise zu einem Zubringer mehrere Abbringer, die zu unterschiedli-

chen Zielbahnhöfen fahren, und jeder Zug kann und wird im Normalfall sowohl Zubringer als

auch Abbringer sein. Die Zubringer-Abbringer-Relation ist für den Disponenten eine der

wichtigsten Beziehungen überhaupt, da nur in diesen Relationen Anschlusskonflikte entstehen

können. Einen Abbringer kann man analog zum Zubringer auch als „anschlussabnehmenden“

Zug beschreiben.

50 Diese „weiche“ Definition des Begriffs Linie entstammt Gesprächen mit Disponenten der Deutschen Bahn

AG und wird für diese Arbeit so übernommen.

51 Die Termini „Zubringer“ und „Abbringer“ sind ebenfalls Fachtermini der Disponenten der Deutschen

Bahn AG.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Zwischen Zubringerankunft und Abbringerabfahrt muss eine gewisse Zeitspanne vergehen,

damit ein Reisender die Gelegenheit haben kann, umzusteigen. Dieser Zeitspanne wird Min-

destübergangszeit oder MÜZ genannt. Diese wird gemeinhin relativ großzügig bemessen

werden, ist aber bspw. für Gehbehinderte nicht immer ausreichend, sodass für diese Gruppe

die Internet-Verbindungsabfrage der Bahn nicht immer sinnvolle Routen berechnet. Die MÜZ

ist bahnhofsspezifisch und abhängig davon, an welchen Gleisen die Züge im Bahnhof halten;

das Umsteigen kann schneller erfolgen, wenn der Abbringer direkt gegenüber am Bahnsteig

steht. In Extremfällen kann die Mindestübergangszeit zwischen weit entfernten Bahnsteigen

bei Bahnhöfen mit großer räumlicher Ausdehnung (z. B. München Hbf) bis zu 15 Minuten

betragen. Werden Passagiere individualisiert betrachtet, können persönliche Übergangszeiten

(PÜZ) in Anlehnung an die Mindestübergangszeit definiert werden: Je nach Fähigkeit des

Passagiers wäre es denkbar, das Zeitintervall zu vergrößern (Reisender mit Gehbehinderung

oder mit viel Gepäck) oder zu verkürzen (sportlicher Reisender). In dieser Arbeit wird das

Konzept persönlicher Übergangszeiten verfolgt.

Als Anschlüsse eines Zugs wird schließlich die Menge aller Abbringer, die innerhalb einer

definierten Zeitspanne, bspw. 30 Minuten, aus dem Bahnhof abfahren, bezeichnet. Dabei

werden auch Züge in Gegenrichtung als Abbringer betrachtet: In einigen Fällen ist dies sinn-

voll, um eine Station zu erreichen, an der der Zubringer zuvor nicht gehalten hat, die aber im

Lauf des Abbringers enthalten ist. Das durch die Anschlüsse definierte Netzwerk (Anschluss-

netzwerk) determiniert alle für Passagiere mit bestimmten persönlichen Übergangszeiten

denkbaren Routen „durch den Fahrplan“.

Nachfolgend wird der eigentliche Gegenstand dieser Arbeit, die Disposition im schienen-

gebundenen Personenverkehr, zunächst vor dem Hintergrund des allgemeinen Produktions-

planung- und Steuerungsprozesses, näher beleuchtet.

II.3 Produktionsplanung und -steuerung im schienengebundenen

Personenverkehr

Die Produktionsplanung des öffentlichen Schienenverkehrs ist eine komplexe, viele unter-

schiedliche Faktoren umfassende Aufgabe. Anhand der bloßen Dimension des Netzwerks der

Deutschen Bahn AG (vgl. Tabelle 3) lässt sich erahnen, wie schwierig diese Aufgabe sein

kann.

Systeme solchen Komplexitätsgrads wurden in der Vergangenheit oft durch Hierarchisie-

rung beherrschbar gemacht und in verschiedene, aufeinander aufbauende Subprobleme unter-

teilt. Erst in jüngster Zeit werden für die Flugindustrie einzelne Planungsschritte, die im Übri-

gen denen im fahrplangebundenen Schienentransport sehr ähnlich sind, integriert, bisher al-

lerdings nur rudimentär. Im Planungs- und Ausführungsprozess bilden die Ergebnisse des

vorausgehenden Planungsschritts die Eingabe für den nächsten: Basierend auf der Nachfrage-

prognose sowie der Netzwerk- und Kapazitätsplanung werden in der Produktplanung die

Produkte (Transportangebote für gegebene Verbindungen) und deren Kapazitäten festgelegt.

In der folgenden Phase, Produktionsplanung und -scheduling, werden die Abfahrts- und An-

Kapitel II

kunftszeiten, die beteiligten Flotten verschiedener Zuggattungen und deren Umläufe be-

stimmt. Zur operativen Planungsphase gehören die Zuordnung der physischen Fahrzeuge

(Fahrzeugeinsatzplanung oder Fleet Assignment), die Besatzungseinsatzplanung (Crew Sche-

duling) sowie das Scheduling der stationären Operationen.52

Die einzelnen Teilprobleme werden normalerweise nicht „from scratch“, d. h., von Grund

auf, gelöst; vielmehr werden existente Pläne überarbeitet und verbessert, falls sich die Pla-

nungsvoraussetzungen geändert haben. So kann bspw. das Eisenbahnnetzwerk selbstverständ-

lich nicht neu entworfen werden, weil die Infrastruktur historisch gewachsen und somit quasi

gegeben ist. Wenn überhaupt, werden geringfügige Änderungen an der Netzstruktur durchge-

führt, beispielsweise ein Streckenneu- oder -umbau.

Der Großteil der Planung beschäftigt sich offensichtlich mit der Einsatzplanung der im

Prozess beteiligten und im vorigen Abschnitt vorgestellten Ressourcen. Diese hat insbesonde-

re durch die mit der Bahnreform verbundene Privatisierung und Aufteilung in mehrere Unter-

nehmensbereiche noch an Bedeutung gewonnen, wobei die Kosteneffizienz absolut im Mit-

telpunkt steht. Hinsichtlich einer optimalen Planung und Steuerung besteht dabei aufgrund

einer unterschiedlichen Zielsetzung der einzelnen Bereiche, zum Beispiel Kosten- vs. Kun-

denorientierung, ebenfalls ein Konfliktpotenzial. Zudem nehmen auch politische Entschei-

dungen, Deregulierungen und spezielle Investitionsprojekte, bspw. der oben erwähnte Trans-

rapid, Einfluss auf die Produktionsplanung der Deutschen Bahn AG, was zu erheblichen

Schwierigkeiten führen kann. So beschreibt Baron die Transportpolitik und -planung in der

Bundesrepublik Deutschland als ein Spielfeld von Wissenschaftlern, Lobbyisten, Politikern,

Gurus, fanatischen und besorgten Bürgern, die auch zukünftig mehrere Generationen von

Journalisten beschäftigen wird (vgl. [Baron 1995]).

Die Durchführung der Produktionsplanung veränderte sich mit der zunehmenden Leis-

tungsfähigkeit von Modellen und Methoden sowie der größeren Verfügbarkeit leistungsfähi-

ger Hardware in den letzten Jahrzehnten stark. So gibt es mittlerweile für fast alle Teilprob-

leme im Planungsprozess Optimierungsmodelle, sodass heute in kürzerer Zeit bessere, wenn-

gleich oftmals keine exakt optimalen, Lösungen für die komplexen Planungsaufgaben be-

rechnet werden können. Zu beachten ist jedoch immer, dass allein durch die Hierarchisierung

das Gesamtergebnis der Planung prinzipiell suboptimal sein wird, da pro Stufe nur eine Teil-

menge möglicher Pläne betrachtet wird. Ein weiteres Problem besteht zudem darin, dass die

Planung heutzutage gelegentlich „zu optimal“ ist: das in einer Vorstufe u. U. sogar optimal

gelöste Problem verursacht in praxi höhere Kosten, weil z. B. keine Pufferzeiten mehr eingep-

lant wurden, um die Störanfälligkeit eines Plans zu vermindern. Neuere Ansätze verwenden

deswegen Simulationsmethoden, um die tatsächlichen Durchführungskosten eines Plans zu

bestimmen und statistisch zu validieren (vgl. z. B. [Demitz et al. 2004] oder [Rosenberger et

al. 2002] für den Airline-Bereich).

52 Bei der Ausführung der Pläne ist es dann oft notwendig, aufgrund von Betriebsstörungen und Unregelmä-

ßigkeiten die erstellten Fahrpläne, Routen und Ressourcenzuordnungen kurzfristig zu modifizieren, was die

Notwendigkeit der Disposition – und damit auch dieser Arbeit – begründet.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

II.3.1 Besonderheiten des Bahnprodukts

Die Produktionsplanung der Bahn ist mit der in Industriebetrieben nur begrenzt vergleich-

bar, was auf einige gravierende Unterschiede der jeweiligen Produkte zurückzuführen ist.

Diese bestehen erstens in der Lagerungsfähigkeit: Während industrielle Produkte und deren

materielle Produktionsfaktoren prinzipiell gelagert werden können, kann eine fahrplangebun-

dene Transportdienstleistung nicht aufgehoben werden; die Produktion entspricht zeitlich ge-

nau der Konsumption durch den Kunden (Uno-actu-Prinzip) (zu Ausnahmen vgl. [Mef-

fert/Bruhn 2000], S. 52). In der Konsequenz können Bahnprodukte nicht vor Auslieferung

qualitätsgeprüft und ggf. nachgebessert oder ausgesondert werden, wie es bei lagerfähigen

Produkten üblich ist. Die Bahn muss demnach die Qualität jeder einzelnen Reise im Pla-

nungs- und Produktionsprozess a priori sicherstellen. Außerdem können ungenutzte Kapazi-

täten – die Überschussproduktion – nicht mehr abgesetzt werden; ein leerer Sitzplatz im Zug

impliziert in diesem Sinn sofort eine suboptimale Mengenplanung des Transportdienstleis-

ters53. Umgekehrt können Reisen natürlich nicht auf Vorrat produziert werden. Das in Kapitel

I zitierte Preissystem sollte u. a. genau dieser Tatsache Rechnung tragen und die Auslastung

der Züge erhöhen.

Zweitens ist die zur Produktion notwendige Infrastruktur (Schienennetz und Netzzugangs-

punkte) zu nennen. Merkmale dieser sind vor allem hohe Bereitstellungskosten, Inflexibilität

und Langlebigkeit, was wiederum zur Folge hat, dass Planungen bezüglich der Infrastruktur

(und damit auch der angebotenen Relationen, d. h. der Produkte) i. d. R. lange Zeiträume um-

fassen. Selbst wenn in anderen Industriebereichen ebenfalls große Investitionen zu tätigen

sind, so ist doch kaum ein Investitionsprojekt derart aufwändig und langwierig wie eine In-

frastrukturmaßnahme der Bahn. Z. B. erhöhen Planungshorizonte, die allein durch die not-

wendigen Planfeststellungen mehrere Jahrzehnte betragen können, das Investitionsrisiko er-

heblich.

Drittens haben zudem einige technische Eigenschaften des Systems Bahn erhebliche Kon-

sequenzen für die Planung und Durchführung der Produktion. Gerade hier existieren große

Unterschiede zu konkurrierenden Verkehrsträgern. Der bereits erwähnte lange Bremsweg für

Schienenfahrzeuge (bei ICE-Zügen je nach Ausgangsgeschwindigkeit mehrere Kilometer),

verhindert ein „Fahren auf Sicht“. Dies erfordert eine Außensteuerung, die den Zugfahrzeug-

führer mit Anweisungen zur Weiterfahrt bzw. zum Anhalten versorgt und die aktuelle Positi-

on der Züge an eine Leitstelle übermittelt. Die Steuerung erfolgt derzeit über ortsfeste Signal-

anlagen an den Gleisen. Da zwischen den einzelnen Signalanlagen recht große Entfernungen

liegen, müssen die Sicherheitsabstände zwischen den einzelnen Zügen auf einer Strecke ent-

sprechend groß sein, um Unfälle zu vermeiden. Wegen der so entstehenden großen Zugfolge-

zeiten wiederum muss die Bahn einerseits versuchen, pro Zugfahrt möglichst viele Passagiere

53 Allerdings kann schwankenden Passagierzahlen auf einer Relation aufgrund der Aufteilung der Züge in

Reisezugwagen nicht mit beliebiger Genauigkeit begegnet werden: Ein Waggon kann nicht nur zu einem Bruch-

teil angekoppelt werden. Auf der anderen Seite ist es offensichtlich möglich, Züge unter Benutzung von Steh-

plätzen quasi zu überbuchen.

Kapitel II

befördern. Andererseits müssen die festgelegten Streckenkapazitäten bei der Fahrplanung

beachtet werden, sodass sich widersprechende Ziele resultieren.

Ein wesentliches Abgrenzungsmerkmal zu konkurrierenden Verkehrsträgern liegt schließ-

lich in der Netzzugangsproblematik. Im Gegensatz zum motorisierten Individualverkehr, wo

in der Regel ein Transfer „von Haus zu Haus“ ohne Umsteigen, Fahrzeugwechsel oder ähnli-

ches möglich ist, ist aufgrund der hohen Bereitstellungs- und Unterhaltungskosten der Netzin-

frastruktur der Zugang zum Eisenbahnnetz auf relativ wenige Orte, die Bahnhöfe, beschränkt.

Diesem Manko kann prinzipiell nur durch intermodale Routenplanung für Reisende begegnet

werden: Existiert keine Bahnverbindung zwischen Start und Ziel einer Reise, wird auf alter-

native Systeme zurückgegriffen54.

II.3.2 Der allgemeine Planungsprozess

In der Literatur finden sich unterschiedliche Ansätze zur Durchführung des Planungspro-

zesses. Eine weit verbreitete Vorgehensweise ist, wie oben angedeutet, die Hierarchisierung

der Planung, d. h. die Unterteilung dieser in mehrere Stufen (vgl. z. B. [Bussieck 1998]). Ab-

bildung 6 zeigt dabei den prinzipiellen Aufbau des Planungsprozesses für periodische Fahr-

pläne.55 Nachteil dieses Vorgehens ist, dass der optimale Output einer Stufe, wenn dieser

überhaupt berechnet werden kann, gleichzeitig der Input der nächsten Stufe ist, was i. Allg.

Suboptimalität der Lösung impliziert: In jeder Planungsphase gehen durch teils im-, teils ex-

plizite Festlegungen Planungsspielräume – und damit die Gesamtoptimalität – verloren. Weil

die Schritte jedoch nicht unabhängig voneinander sind, könnte die Ressourcennutzung durch

eine starke Rückkopplung, oder – weitaus besser – durch eine parallele Durchführung aller

Planungsschritte i. d. R. signifikant (im Sinne einer Kostenreduzierung unter Einbehaltung

aller relevanten Regeln) verbessert werden. Die Integration der Planungsphasen im ÖPV ist

jedoch nicht trivial, da allein schon die Unterprobleme durch eine hohe Komplexität gekenn-

zeichnet sind. Viele Teilprobleme, z. B. das Crew Scheduling oder das Fleet Assignment in

Fluggesellschaften sowie die Busumlaufplanung im städtischen Nahverkehr, sind unter Pra-

xisbedingungen NP-schwer56 (vgl. z. B. [Mellouli 2003]). Obwohl optimierende Planungssys-

teme in diesem Bereich grundsätzlich bereits seit Jahrzehnten existieren und beständig weite-

rentwickelt werden, sind Lösungen für praxisrelevante Problemgrößen fast immer approxima-

tiv.

54 Die Deutsche Bahn AG bietet diesen Service auf ihren Internetseiten an. Zur Routenplanung werden auch

Busfahrten, Fußwege und Taxistrecken herangezogen.

55 In diesem vereinfachten Schema sind Langzeitplanungsaspekte (wie die Netzwerkplanung) und die Dispo-

sition nicht vorhanden.

56 Sei L* eine formale Sprache. Dann heißt L* NP-schwer falls alle L aus NP polynomial reduzierbar auf L*

sind. Dies bedeutet insbesondere, dass L1 mindestens so schwer ist wie jedes andere Problem aus NP. Es

schließt jedoch nicht aus, dass L1 selbst schwerer ist. NP bezeichnet dabei eine Klasse von Problemen, die von

einer nichtdeterministischen Turingmaschine in polynomialer Zeit entschieden werden können (nach [Wikipe-

dia 2005]). Probleme dieser Art sind i. Allg. schwer zu lösen.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Abbildung 6: Der allgemeine Planungsprozess als Wasserfallmodell in Hierarchieform

Ein weiterer prinzipieller Nachteil dieses Planungsprozesses ist, dass er erneut iterativ

durchlaufen werden muss, wenn die in vorgelagerten Stufen getroffenen Entscheidungen zu

revidieren sind.

Dennoch spiegelt dieses Konzept, vor allem wegen der Aufteilung in überschaubare Pla-

nungsabschnitte, die Struktur der Planung bei den meisten Anbietern im fahrplanbasierten

Personenverkehr wieder. Eine etwas andere, den zeitlichen Planungshorizont betonende

Sichtweise ist die Unterscheidung in eine strategische, eine taktische und eine operative Stufe

(vgl. [Assad 1980]):

 Die strategische Planungsebene umfasst einen Planungszeitraum von 5-15 Jahren und

hat die Beschaffung der Ressourcen zum Ziel. Es werden also die wichtigsten System-

entscheidungen, wie die Bestimmung der Angebotsstruktur des Bahnunternehmens

sowie die Planung des Schienenetzwerks durchgeführt.

 Die taktische Ebene umfasst 1-5 Jahre. Sie beinhaltet vor allem die Ressourcenzuwei-

sung. Dabei werden alle der Vorbereitung der operativen Planung dienenden Ent-

scheidungen getroffen, bspw. die Linien- oder die Fahrplanung.

 Die operative Ebene schließlich beschäftigt sich mit dem Tagesgeschäft. Nach [As-

sad 1980] beträgt der Zeithorizont 24 h bis 1 Jahr, wobei jedoch die Reaktionszeit auf

Störungen heute eher im Minutenbereich angesiedelt wird. Alle auf operativer Ebene

zu treffenden Entscheidungen dienen der Absicherung eines störungsfreien Ablaufs;

es werden physische Ressourcen und Besatzungen ein- und – bei der Durchführung

des Fahrplans – umgeplant. Dabei nimmt die Kurzzeitdisposition eine entscheidende

Rolle ein.

Nachfolgend werden diese drei Planungsebenen sowie deren Unteraufgaben anhand des in

Abbildung 7 dargestellten „Planungsprozesses für Fernbahnen“ am Beispiel der Deutschen

Prognose der Passagiernachfrage

Linienplanung

Fahrplangenerierung

Ressourcenplanung

Ressourcen-Disposition

Kapitel II

Bahn AG detailliert. Dieser Prozess ordnet die hierarchisierten Planungsaufgaben in ihrer

zeitlichen Gliederung dem jeweiligen Planungshorizont (strategisch, taktisch und operativ)

zu. Zudem wird ein Überblick über Zielkriterien und Lösungsmethoden für die Problemstel-

lungen in den verschiedenen Planungsebenen gegeben, sofern sie für diese Arbeit relevant

erscheinen. Einen darüber hinausgehenden, aktuellen Überblick über Methoden des Operati-

ons Research im schienengebundenen Passagierverkehr gibt [Huismann et al. 2005].

Abbildung 7: Ablaufdiagramm der Planung bei Fernbahnen (in Anlehnung an [Bus-

sieck/Zimmermann 1997] und [Assad 1980])

II.3.3 Strategische Planungsebene

Naturgemäß werden auf strategischer Planungsebene die Entscheidungen mit den längsten

Nachwirkungen getroffen. Fehler auf dieser Ebene verursachen daher extrem hohe Kosten.57

Trotzdem existieren kaum systematische Methoden für die Unterprobleme, mathematische

Modelle zum Beispiel sind in dieser Phase von eher nachrangiger Bedeutung. Sie werden,

wenn überhaupt, nur zur Prognose der Verkehrsnachfrage eingesetzt. Die Angebotsdefinition

beruht hauptsächlich auf konzeptionellen ökonomischen Überlegungen und auf Szenariotech-

57 So sind z. B. die Kosten für den Neubau einer ICE-Strecke horrend: Die Strecke Köln-Frankfurt kostete,

z. T. aufgrund der vielen notwendigen Sonderbauten (Tunnel und Brücken), ca. 30 Millionen € pro Kilometer

(vgl. [Ederer 2004]). „Günstigere Strecken“, ohne viele Sonderbauten, werden nach Aussagen eines Mitarbeiters

der Transrapid-Konsortiums mit immerhin ca. 15 Millionen € pro Kilometer veranschlagt.

Verkehrsnachfrage

Zugweise Fahrplanung

Angebotsdefinition

Netzstrukturplanung

Linienplanung

Fahrlagenplanung

Dienstplanung

Fahrzeugeinsatzplanung

Strategische

Ebene

 5-15 Jahre

 Beschaffung der

Ressourcen

Taktische

Ebene

 1-5 Jahre

 Zuweisung der

Ressurcen

Operative

Ebene

 < 1Jahr

 Tagesgeschäft

Disposition

Grundlagen und Begrifflichkeiten

niken. Das überwiegend historisch festgelegte Schienennetz lässt jedoch der Planung auf die-

ser Ebene ohnehin nur einen relativ geringen Spielraum. Streckenneubauten sind heutzutage

eine Seltenheit; Wartung und Pflege des vorhandenen Schienennetzes stehen stattdessen im

Mittelpunkt. Hilfreich sind dann eher Methoden zur Bestimmung der Glaubwürdigkeit der

Kostenpläne in Infrastrukturprojekten, vgl. z. B. [Gannon 2004].

II.3.3.1 Prognose der Verkehrsnachfrage

Grundlage jeder Verkehrsplanung ist das prognostizierte Passagieraufkommen, die sog.

Verkehrsnachfrage zwischen den bewohnten Gebieten einer Gesellschaft. Da die Bahn sys-

tembedingt nur sehr langfristig auf Nachfrageschwankungen reagieren kann, müssen Bedarfe

für viele Jahre im Voraus prognostiziert werden und mithin Zeiträume von mehreren Jahren

und Jahrzehnten umfassen.

Das Ergebnis einer Verkehrsprognose ist die so sog. Quelle-Ziel-Verflechtungsmatrix

(englisch Origin/Destination- oder O/D-Matrix), in der für jede Relation (Verbindung zwi-

schen zwei Orten bzw. Regionen) die Verkehrsnachfrage angegeben wird: jeder Eintrag (i, j)

gibt die Anzahl der Personen an, die von Ort i nach Ort j reisen möchten.

In der Vergangenheit sind viele Modelle und Methoden zur Bestimmung von O/D-

Matrizen entwickelt worden. Eine Möglichkeit, die gesamte Verkehrsnachfrage zu bestimmen

ist, eine Vielzahl kostenintensiver Interviews mit potenziellen Kunden zur Erhebung ihrer

Reisegewohnheiten zu führen und diese im Sinne des Mikrozensus als Grundlage einer statis-

tischen Analyse zu nutzen. Ein im Vergleich dazu einfacher und kostengünstiger Ansatz ist

die Bestimmung der O/D-Matrix über Verkehrszählungen auf bestimmten Verbindungen des

Schienennetzwerkes. Eine Übersicht über unterschiedliche Methoden und Modelle zur Gene-

rierung von O/D-Matrizen aus diesen Daten wird in [Abrahamsson 1998] gegeben.

O/D-Matrizen bergen verschiedene Probleme in sich:

 Vorliegen unterschiedlicher Matrizen, z. B. aus verschiedenen Verkehrszählungen

(Stichproben), sodass „die beste“ oder zumindest eine adäquate O/D-Matrix ermittelt

werden muss. In [Abrahamsson 1998] werden auf verschiedenen Modellen beruhende

Lösungsansätze für dieses Problem vorgestellt.

 Eine Vielzahl von Passagierrouten wird erst gar nicht erfasst.

 Es wird nur annähernd die aktuelle Nachfragesituation wiedergegeben. Zukünftige

Änderungen eines darauf beruhenden Fahrplans können auch die Verkehrsnachfrage

in unvorhergesehener Weise beeinflussen, so dass eine Überarbeitung der O/D-Matrix

notwendig wird.58

58 Dies hängt u. a. damit zusammen, dass Infrastrukturmaßnahmen wie neue Autobahnabschnitte (oder eben

Bahnstrecken) über kurz oder lang das Verkehrsverhalten ändern werden. Dies geschieht, weil sich an Bahnhö-

fen oder Anschlussstellen Wirtschaftsunternehmen ansiedeln, die Verkehrsnachfrage implizieren, oder weil im

kompletten Verkehrsnetz günstigere Routen verfügbar werden. Mit dem Neubau der Bahnstrecke Köln-Frankfurt

Kapitel II

 Keine Aussage über die Wahl der einzelnen Routen, um von Ort i nach Ort j zu gelan-

gen. Es bleibt ungewiss, ob ein Kunde für seine Reise eine nach Kilometern kürzere,

günstige Verbindung mit Zügen niederer Kategorie wählt, oder ob er die schnellste

und bequemste, dafür aber teurere Verbindung aussucht. Es existieren i. d. R weitaus

mehr mögliche Routen zwischen zwei Orten i und j als diese beiden. Zusätzlich kann

nicht erfasst werden, an welcher Station ein Reisender auf seiner Route tatsächlich

umsteigt. In der Praxis ist dies nach Aussagen von Bahnmitarbeitern heute eher von

untergeordneter Bedeutung, da die Verbindungsplanung der Bahn die Route meist oh-

nehin vorgibt.

Ein Beispiel für diese Langfristplanung ist die „Verkehrsprognose 2015“

([BVMBW 2001]), die von der Agentur Prognos im Auftrag des Bundesministeriums für

Verkehr, Bau- und Wohnungswesen erstellt wurde. In dieser wird sowohl die Verkehrsnach-

frage insgesamt als auch nach Verkehrsträgern differenziert dargestellt. Daneben müssen auch

die Reisezwecke der Kunden analysiert werden, um das Angebot besser abstimmen zu kön-

nen. Dabei werden die Verkehrsarten Berufsverkehr, Ausbildungsverkehr, Einkaufsverkehr,

Geschäftsverkehr, Urlaubsverkehr und Privatverkehr unterschieden. Nähere Erläuterungen

zum Vorgehen bei dieser Prognose finden sich im Anhang A.2.

Während die Prognose des Gesamtverkehrsaufkommens hauptsächlich als Entscheidungs-

grundlage für langfristige Investitionen in das Streckennetz dient, muss, vor allem für die spä-

tere Planung der Fahrlagen und Taktraten der Züge, noch eine genauere Untersuchung der

Abhängigkeit des Reisendenaufkommens von zeitlichen Faktoren wie Saison, Wochentag und

Tageszeit erfolgen.

II.3.3.2 Angebotsdefinition

Die Angebotsdefinition befasst sich mit konzeptionellen Überlegungen für den Betrieb des

Verkehrssystems, bspw. die Unterteilung in verschiedene Zuggattungen (IC/EC, ICE, IR etc.)

und zusätzliche, sich ergänzende Angebote im Nah-, Regional- und Fernverkehr sowie Erwei-

terungen des Zugsystems, bspw. Nacht- oder Autozüge. Für diese konzeptionellen Überle-

gungen spielt natürlich auch der Neubau oder die Stilllegung von Trassen eine große Rolle.

II.3.3.3 Netzstrukturplanung

Die Verkehrsnachfrage bildet die Grundlage für die Netzstrukturplanung. Da das Schie-

nennetz wie gesagt historisch gewachsen ist, sind hier im Wesentlichen Entscheidungen über

die Anpassung des bestehenden Netzes an die prognostizierte Nachfrage zu treffen.

Aufgrund von Angebotsneuentwicklungen oder infrastrukturellen Maßnahmen des Staats

werden manchmal Veränderungen an der Netzwerkstruktur, z. B. neue Hochgeschwindig-

keitsstrecken (wie jüngst die Strecke Berlin-Hamburg) bzw. Neubau, Ausbau oder Stilllegung

einzelner Streckenabschnitte, durchgeführt. Zusätzlich macht der Bau neuer Bahnhöfe oder

kann es sinnvoll sein, von Paderborn über Köln nach Frankfurt zu fahren, statt, wie bisher, größtenteils über

Kassel. Damit würde ein Reisender diese neue Strecke allein deswegen nutzen, weil es sie gibt.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

der Wegfall einzelner Haltepunkte eine Umstrukturierung notwendig. Bei allen möglichen

Veränderungen der Infrastruktur ist grundsätzlich genau zu überprüfen, ob eine Durchführung

sinnvoll ist, da solcherlei Modifikationen fast immer auf gesellschaftlichen Widerstand, z. B.

Klagen von Naturschutzverbänden gegen eine spezielle Trassenführung, Widerstand der

Kommunalpolitik gegen Stilllegungen etc., stoßen.

Da das Schienennetz zwar im Besitz der DB Netz AG ist, der Streckenneu- und Ausbau je-

doch in den Händen des Bundes liegt, ist die Netzstrukturplanung ein Teil der Bundes-

verkehrswegeplanung. Das Bundesministerium für Verkehr erarbeitet in unregelmäßigen Ab-

ständen den Bundesverkehrswegeplan, der die Grundlage für die im Parlament zu beschlie-

ßenden Gesetze zum Ausbau der Verkehrswege bildet.59 Eines der Ziele, das bei der heutigen

Netzplanung verfolgt wird, ist die Entmischung von schnellen und langsameren Verkehren

auf der Schiene60.

In dieser Planungsebene erfolgt ebenfalls die Entscheidung, welche virtuellen Netze (vgl. Ab-

schnitt II.2.2.1 und Abbildung 4) die einzelnen Städte verbinden und wo die Haltepunkte der

jeweiligen Netze liegen61. Selbstverständlich müssen die jeweiligen technischen Gegebenhei-

ten und ökonomische Analysen Berücksichtigung finden. Wie erwähnt, muss für jedes der

Netze auch ein eigenes Schienennetz definiert werden, da die einzelnen Zuggattungen teilwei-

se unterschiedliche Strecken belegen oder sie – auch auf gleichen Strecken – verschiedene

Haltebahnhöfe haben. Hauptsächliches Ziel ist es, dem Kundenaufkommen und den Anforde-

rungen der Kunden an die Zugqualität bzw. den Reisekomfort bestmöglich zu entsprechen.

II.3.4 Taktische Planungsebene

Auf der taktischen Planungsebene werden Entscheidungen mit mittelfristigen Auswirkun-

gen auf das System getroffen. Sie umfasst die Linienplanung, die zugweise Fahrplanung und

die Fahrlagenplanung. Die Linienplanung hat in der taktischen Planungsebene den längsten

Planungshorizont, da sie nicht von den jährlich wechselnden Fahrplänen betroffen ist. In die-

ser Phase werden häufiger Methoden des Operations Research verwendet, wobei vorwiegend

Heuristiken anstelle exakter Verfahren (vgl. Abschnitt IV.1.1) im Einsatz sind. Auch hier be-

stehen diverse Zielkonflikte.

II.3.4.1 Linienplanung

Systembedingt ist es nicht möglich, die individuelle Nachfrage jedes Kunden mit direkten

Ort-zu-Ort-Verbindungen zu erfüllen. Trotzdem sollte bei der Planung der angebotenen Rela-

tionen versucht werden, den Wünschen der Kunden möglichst gerecht zu werden. Dabei ste-

hen vor allem zwei Ziele zueinander in Konkurrenz: Zum einen soll die Zugfahrt möglichst

59 Der aktuelle Bundesverkehrswegeplan ist aus dem Jahr 2003 und liegt mit [BMVBW 2003] vor. Kritische

Betrachtungen hierzu enthalten [Müller 2003] sowie [Willeke 2003].

60 Vgl. hierzu auch die Strategie „Netz 21“ der Deutschen Bahn AG, die in [Fricke 2001] erläutert wird.

61 Ein umfassenden Überblick über Zielkriterien zur Planung von Haltepunkten für den städtischen Bereich

gibt [Jha/Oluokun 2004]. Als Lösungsmethode wird dort ein genetischer Algorithmus eingesetzt.

Kapitel II

schnell gehen, zum anderen soll der Zugang zum Netz an möglichst vielen Punkten möglich

sein. Dieser Problematik entgegnen die meisten Eisenbahnverkehrsunternehmen durch ver-

schiedene Produktgattungen: Züge mit hohen Geschwindigkeiten und wenigen Zwischenhal-

ten verbinden wichtige Knotenpunkte des Netzes miteinander. Der breite Zugang zum Netz

wird durch langsamere Regionalzüge, die auch in kleineren Städten anhalten, gewährleistet.

Dazwischen existieren meist noch andere Kategorien. Die Verknüpfung der Netzzugangs-

punkte mit dem örtlichen Nahverkehr (Bussen, Straßen- und U-Bahnen etc.) sorgt dann für

die Möglichkeit, die komplette Reise im öffentlichen Personenverkehr zu bewältigen.

Der Planungsschritt, der sich an die Festlegung der Zuggattungen anschließt, ist die Li-

nienplanung. Ziel der Linienplanung ist, aus einer Vielzahl möglicher Linien und unter Be-

achtung der vorhandenen Restriktionen eine optimale Menge an Linien zu bestimmen. Rest-

riktionen ergeben sich aus dem durch die Netzstrukturplanung bestimmten Netz als auch

durch die zur Verfügung stehenden Zugklassen, d. h. durch die unterschiedlichen Eigenschaf-

ten (Komfort, Geschwindigkeit etc.) der physischen Züge und ihrer Anforderungen (Trassen-

beschaffenheit, Elektrifizierung etc.) an die Strecke.

Auch bei der Linienplanung müssen sich die Eisenbahnverkehrsunternehmen nach der

Kundennachfrage richten: Tagsüber verkehren beispielsweise die Hochgeschwindigkeitszüge

der Klasse ICE auf den wichtigsten Strecken bis zu zweimal in der Stunde. In vielen Fällen

wird die Taktdichte am frühen Morgen sowie am späten Abend ausgedünnt. Neben einer ho-

hen Taktdichte ist natürlich die Abstimmung der Ankunfts- und Abfahrzeiten der einzelnen

Linien aufeinander ein wichtiges Qualitätsmerkmal aus Sicht des Kunden, da nur gut abge-

stimmte Fahrpläne geringe Wartezeiten an Umsteigestationen garantieren. Mögliche Optimie-

rungsziele sind neben der Abdeckung der Nachfrage die Minimierung der Betriebskosten

(vgl. [Claessens et al. 1998]), die Maximierung der Anzahl der Direktverbindungen oder die

Minimierung von Wartezeiten.

Eine Übersicht über mehrere Optimierungsverfahren sowie eine detaillierte Betrachtung

der Linienplanung ist in [Bussieck 1998] zu finden.

Im weiteren Planungsablauf wird das Schienennetzwerk in seine einzelnen Subnetze aufge-

teilt. Die aus der O/D-Matrix vorgegebenen Bedarfe werden auf die Einzelnetze adaptiert, und

für jedes dieser Netze wird per Optimierung entsprechend der Zielsetzungen ein Linienplan

generiert. Die sich daraus ergebenden Linien sind die Basis für die Fahrlagenplanung.

II.3.4.2 Fahrlagenplanung

Die Fahrlagenplanung bestimmt auf Basis des erstellten Linienplans einen periodischen

oder nichtperiodischen Fahrplan, also die zeitlichen Lagen der Züge im Verhältnis zueinan-

der. In Deutschland gibt es seit der Einführung des Intercity 1971 mit einem Zweistundentakt

einen periodischen Fahrplan. Dabei werden die Ankunfts- und Abfahrtszeiten der Züge in den

einzelnen Knoten (Stationen) der jeweiligen Linien derart festgelegt, dass die Linien im vor-

Grundlagen und Begrifflichkeiten

gegebenen Takt bedient werden können. Zusätzlich beinhaltet der Plan die einzelnen Fahrzei-

ten zwischen allen Stationen, auch wenn der jeweilige Zug dort nicht hält62.

Der Fahrplan ist das bei der gesamten Planung des Betriebsablaufes zentrale Element.

„Unter dem Fahrplan wird allgemein die vorausschauende Festlegung des Fahrverlaufs der

Züge verstanden“ ([Pachl 2002], S. 25). Laut Pachl dient die Fahrplankonstruktion63 grund-

sätzlich drei Aufgaben: Koordination der aus der jeweiligen Linien- und Fahrlagenplanung

resultierenden Trassenwünsche der EVU, Bereitstellung der maßgeblichen Informationen zur

Beschreibung des Soll-Betriebsablaufes für die Betriebsdurchführung und Information der

Kunden der EVU. Der Netzbetreiber erstellt letztendlich den Fahrplan.

Die wichtigste Anforderung an einen Fahrplan ist, dass er „wahr“ sein muss. Dies ist er-

füllt, wenn „die verwendeten Fahrzeiten korrekt sind und sich bei pünktlichem Betrieb keine

Behinderung zwischen den Zügen ergeben“ ([Gröger 2002], S. 16). Neben diesem grund-

legenden Aspekt gibt es weitere Qualitätsmerkmale für Fahrpläne (vgl. [Pachl 2002], S. 25f.),

nämlich:

 die Planungsqualität: Der Fahrplan muss mit den Trassenwünschen der Kunden über-

einstimmen.

 die Stabilität: Der Fahrplan muss robust gegenüber Störungen sein, d. h., er muss die

Fähigkeit besitzen, Verspätungen abzubauen. Die Robustheit des Fahrplans beeinflusst

daher maßgeblich die Auswirkungen von Dispositionsentscheidungen: Je stabiler der

Fahrplan, desto „einfacher“ ist die Disposition.

 die Betriebsqualität: Der Fahrplan muss im Betriebsablauf seine Qualität beweisen.

Da die DB Netz AG ein Wirtschaftsunternehmen ist, spielen über die Qualitätsüberlegun-

gen hinaus wirtschaftliche Aspekte bei der Fahrplankonstruktion eine Rolle. So ist die Netz

AG darum bemüht, ihre vorhandene Infrastruktur möglichst gut auszulasten.

Bis in die 90-er Jahre wurde der Fahrplan bei der Bahn manuell erstellt. Später wurde ver-

stärkt auf Rechnerunterstützung zurückgegriffen; mittlerweile existieren Vorschläge, die

Fahrpläne komplett automatisch zu erstellen. War deren Konstruktion vor der Bahnreform

eine „unternehmensinterne“ Aufgabe der Deutschen Bahn, so hat sich dies mit der Trennung

von Infrastruktur und Transport geändert. Die DB Netz AG hat nun die Aufgabe, die Tras-

senwünsche aller Eisenbahnverkehrsunternehmen diskriminierungsfrei zu berücksichtigen.

Die ohnehin komplexe Aufgabe der Fahrplanerstellung gewann dadurch ein weiteres, prob-

lematisches Moment. Deswegen wird z. B. in [Moreira et al. 2004] eine Methodik, wie Ver-

handlungen über Kapazitäten vor der Erstellung eines Fahrplans stattfinden können, abgelei-

tet.

62 Im Streckennetz der Deutschen Bahn existieren insgesamt ca. 6.500 Personenbahnhöfe, von denen in 2004

noch 5.477 bedient wurden.

63 Seitdem die Trennung von Netz und Transport im Zuge der Bahreform vollzogen wurde, wird anstelle von

„Fahrplankonstruktion“ auch häufig der Terminus „Trassenmanagement“ verwendet.

Kapitel II

Eine detaillierte Darstellung von Verfahren und Ansätzen zur Fahrplanerstellung ist z. B.

in [Gröger 2003] zu finden. Das meistgenannte Zielkriterium bei der Fahrplangenerierung ist

die Minimierung der Zeit des Reisenden im System, also eine möglichst kurze Reisezeit und

minimale Wartezeiten beim Zugwechsel resultieren. Bspw. wird in [Katori et al. 2004] ein

genetischer Algorithmus zur Bestimmung von Haltepunkten schneller und langsamer Züge

auf einer Strecke mit dem Ziel der Verkürzung der Gesamtreisezeit der Passagiere vorgestellt.

Ferner sollte der Fahrplan so gestaltet sein, dass die Takte der einzelnen Linien gut auf ei-

nander abgestimmt sind. So ist es beispielsweise für Kunden aus Regionen mit geringer Sied-

lungsdichte wichtig, dass die Takte der Nahverkehrszüge als Zu- und Abbringer zu den Fern-

zügen auf deren Takte abgestimmt sind. Interessanterweise wird in [Vromans et al. 2004] ein

positiver Effekt auf die Robustheit eines Fahrplans ermittelt, wenn die Anzahl Halte unter-

schiedlicher Zugklassen auf einer Strecke homogenisiert wird. Mit der Optimierung von War-

tezeiten im Falle von Anschlusskonflikten beschäftigt sich ebenfalls [Tagaki et al. 2004]. Es

wird u. a. gezeigt, dass die Kenntnis der tatsächlichen Passagierströme von essentieller Be-

deutung für komplizierte Zielfunktionen ist; kleine Änderungen im Input zeitigen u. U. große

Änderungen im Ergebnis.

Andere denkbare Optimierungsziele sind, wie angedeutet, die Maximierung des Profits

bzw. die Minimierung der Kosten für benötigte Ressourcen, gelegentlich auch die Minimie-

rung von Zeitintervallen für den Umstieg auf gefragten Routen, vgl. z. B. [Lindner 2000]. In

Konflikt damit steht die Maximierung der Zuverlässigkeit eines Fahrplans im Falle von Ver-

spätungen bzw. die Robustheit oder Stabilität eines solchen. So wird eine hohe Stabilität

durch Fahrzeitzuschläge und Pufferzeiten erreicht64, die wiederum verlängerte Fahrzeiten und

Zugabstände sowie eine geringere Auslastung der Infrastruktur zur Folge haben.

Ein Überblick über weitere Optimierungsmodelle für die Fahrplangenerierung wird in

[Cordeau et al. 1998] gegeben. Neben den bisher genannten Zielen sind noch zusätzliche

Restriktionen bei der Erstellung zu beachten, bspw. Sicherheitsaspekte oder die Beachtung

beschränkter Überholmöglichkeiten auf einer Strecke. Zusätzlich soll für jede Linie der Zu-

gtyp entsprechend den Anforderungen ausgewählt werden.

Darüberhinaus diskutiert Hansen verschiedene Methoden zur Fahrplanoptimierung mittels

eines stochastischen Ansatzes zur Schätzung von Belegungs- und Pufferzeiten an erkannten

Flaschenhälsen eines Fahrplans, um letztlich die Fahrplankapazität zu erhöhen. Dabei bezieht

er zur Schätzung Messdaten aus der Praxis ein (vgl. [Hansen 2004]). Ebenfalls mit der Fahr-

planoptimierung beschäftigt sich [Lova et al. 2005]. Insbesondere werden dabei allerdings

neue Züge in bereits existente Fahrpläne innerhalb hochausgelasteter Netze integriert.

Zusätzlich existieren diverse weitere Arbeiten zur Fahrplanung, vgl. z. B. [Gröger 2004],

[Kaas/Goossmann 2004] und [Radtke/Hauptmann 2004], deren Arbeiten allesamt simulati-

onsgestützte Ansätze vorstellen.

64 Eine sehr gute Darstellung der verschiedenen Arten von Zuschlägen findet sich in [Pachl 2002], S. 122ff.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

II.3.4.3 Zugweise Fahrplanung

Im letzten Schritt wird der erstellte Fahrplan unterschiedlichen lokalen Anforderungen an-

gepasst, d. h., die einzelnen Fahrten werden von erfahrenen Planern optimiert. Bspw. sind auf

eingleisigen Trassen die Abfahrtszeiten der Züge aus unterschiedlichen Richtungen derart zu

wählen, dass eine Passiermöglichkeit gegeben ist, ohne zu lange Wartezeiten eines Zugs am

Passierpunkt zu induzieren. Außerdem ist zu überprüfen, ob der angegebene Zeitplan mit der

Durchfahrt durch die einzelnen Bahnhöfe unter Beachtung der jeweiligen Kapazität, der Si-

cherheit und des Kundenservicegrads eingehalten werden kann. Eine Beschreibung dieser

Problematik ist in [Zwaneveld et al. 2001] zu finden. Die Fahrplanung muss außer räumlichen

Restriktionen auch zeitliche Aspekte, z. B. Auslastungsspitzen im Feierabendverkehr, berück-

sichtigen.

Auch und gerade technische Aspekte können in diesem Schritt optimiert werden, bspw.

Energie- bzw. Treibstoffverbrauch einzelner Zugtypen auf bestimmten Strecken. Ein interes-

santes Beispiel dazu findet sich in [Ko et al. 2004].

II.3.5 Operative Planungsebene

Diese Phase beinhaltet die kurzfristige Planung des Fahrzeug- und Personaleinsatzes und

beschäftigt sich mit der Durchführung von Maßnahmen, die einen einwandfreien Ablauf des

Systems ermöglichen. Der Einsatz von mathematischen Modellen für die Optimierung und

Entscheidungsfindung findet überwiegend in dieser Planungsebene statt, da deren Effizienz in

diesem Bereich naturgemäß am größten ist: mit zunehmender zeitlicher Nähe der Ausführung

liegt zum einen eine bessere Datenbasis bzgl. zur Verfügung stehender Ressourcen vor, zum

anderen sind Zielsetzungen und Restriktionen am genauesten zu spezifizieren. Allerdings

werden die mathematischen Modelle in dieser Phase extrem groß, ohne bisher dabei sämtliche

denkbaren Planungsrestriktionen zu umfassen. Die Planungsergebnisse dieser Stufe haben den

größten Einfluss auf die eigentliche Disposition, sodass die hier verwendeten Zielkriterien als

maßgeblich für dispositive Maßnahmen anzusehen sind.

II.3.5.1 Fahrzeugeinsatzplanung (Fleet Assignment)

Die Aufgabe der Fahrzeugeinsatzplanung ist die Zuweisung von Lokomotiven und Perso-

nenwagen zu den einzelnen Fahrten, die in der Fahrlagenplanung erstellt wurden. Aus den

vorangehenden Planungsstufen sind die Anfangs- und die Endstationen mit den dazugehöri-

gen Abfahrts- und Ankunftszeiten der einzelnen Linien bekannt. Die Wahl der Zuggattung

inkl. Lokomotiventyp, die Anzahl der Reisezugwagen insgesamt, deren Aufteilung in Wagen

der ersten und zweiten Klasse und Zusatzausstattungen des Zugs (z. B. Speisewagen) basieren

wiederum auf dem erwarteten Passagieraufkommen und den Kundenanforderungen für die

jeweilige Linie. Die Länge und Zusammensetzung kann dabei während der Fahrt zusätzlich

durch An- und Abkoppeln einzelner Wagen variiert werden65. Ziel der Planung ist es, die be-

65 In der Praxis wird jedoch versucht, dies weitgehend zu vermeiden, da es sich um einen zeit- und ressour-

cenintensiven Vorgang handelt.

Kapitel II

nötigten Lokomotiven und Personenwagen vor Fahrtbeginn an der jeweiligen Abfahrtsstation

zur Verfügung stellen zu können. Im Schienennetz der Deutschen Bahn AG bedeutet dies, die

vorhandenen ca. 10.000 (aktiven) Reisezugwagen und über 2.200 Lokomotiven den insge-

samt 4,7 Mio. Reisenden pro Tag zuzuordnen (vgl. [DB 2005h]). Die hauptsächliche Schwie-

rigkeit der Fahrzeugeinsatzplanung besteht in der beschränkten Kapazität der Ressourcen, der

Berücksichtigung ihrer Instandhaltungsanforderungen sowie der Lage der Depots. Wären

z. B. vor Beginn der Fahrt nicht genügend Lokomotiven und Personenwagen am Startort vor-

handen, müssten diese vom Endpunkt der Linie wieder zurückgeführt oder an Stationen unter

Beachtung der benötigten Kapazität angekoppelt werden.

Ein Optimierungsziel für die Fahrzeugeinsatzplanung, insbesondere bei großen Bahnunter-

nehmen, ist die Minimierung des Einsatzes von Fahrzeugen für alle Linien. Damit verbunden

sind geringere Kosten für den Transportservice durch die Minimierung der Instandhaltungs-

und Investitionskosten für Fahrzeuge und eine Reduzierung der Betriebskosten. In [Schuma-

cher et al. 2004] werden Restriktionen, die bei der Fahrzeugeinsatzplanung wirksam werden,

beschrieben. Modelle und/oder Methoden zur Lösung dieser Problematik werden u. a. in

[Schrijver 1993], [Löbel 1997], [Biederbick 2000], [Mellouli 2003] oder auch [Mellouli/Suhl

2005] behandelt.

II.3.5.2 Dienstplanung (Crew Scheduling)

Für die in den bisherigen Planungsphasen erstellten Fahrten müssen schließlich geeignete

Arbeitspläne für das benötigte Bordpersonal erstellt werden. Dieses besteht aus Zugführer und

mehreren Zugbegleitern, der Crew. Die Dienstplanung von Service-, Catering- und Reini-

gungspersonal, welche im Bereich der Deutschen Bahn AG teilweise von Subunternehmen

durchgeführt wird, wird hier nicht weiter betrachtet.

Die allgemeine Dienstplanung im Schienenverkehr setzt sich in der Praxis aus der eigentli-

chen Dienstplanung und der Dienstumlaufplanung für das Bordpersonal zusammen. In der

Dienstplanung wird ein geeigneter Satz von Schichten für die Bordpersonalbesatzungen be-

stimmt. Diese Schichten beinhalten jeweils mehrere Teilstücke von Fahrten für die Bordper-

sonalbesatzungen innerhalb eines bestimmten Zeitraums, in der Regel für ein oder zwei Tage.

Die Generierung der Dienstpläne soll vornehmlich die Anzahl der benötigten Bordpersonal-

besatzungen für den Einsatzplan minimieren, womit zugleich eine Minimierung der Personal-

kosten impliziert wird. Oftmals ist die Optimierung dabei bestimmten Restriktionen (Arbeit-

zeitregelungen, Ruhezeiten, sonstige betriebliche Regelungen etc.) unterworfen. Ein Optimie-

rungsmodell zur Kostenminimierung wird in [Caprara et al. 1997] erläutert. In

[Kroon/Fischetti 2000] wird ein Modell beschrieben, das die Stabilität eines Dienstplans ma-

ximiert. Auch hier gilt wiederum: Je stabiler der Dienstplan, desto einfacher wird die Disposi-

tion, wenn eine Besatzung oder ein Teil dieser – z. B. durch Krankheit – ausfällt.

Die Dienstumlaufplanung beinhaltet dann die Bildung von Arbeitsplänen für jede einzelne

Bordbesatzung über einen größeren Betrachtungszeitraum (bspw. ein Monat) hinweg. Dabei

müssen die in der ersten Phase erstellten Dienste für jeden Tag durch die einzelnen Arbeits-

pläne des gesamten Bordpersonals abgedeckt werden. Optimierungsziel ist auch hier die Mi-

Grundlagen und Begrifflichkeiten

nimierung der Anzahl benötigter Bordbesatzungen für alle Dienste. Eine genauere Betrach-

tung der zweiten Phase findet sich in [Caprara et al. 1998].

Im Zuge der Neugestaltung der Einsatzplanung des Bordpersonals im Personenverkehr hat

die Deutsche Bahn hat das Programm Carmen der Carmen Systems (http://www.carmen.se)

eingeführt, um den Dispositionsaufwand und die Betriebskosten für das Personal zu reduzie-

ren. Das Programm soll optimale Dienste für einen gegebenen Fahrplan unter automatischer

Berücksichtigung von Arbeitszeitregelungen, Ruhezeiten und anderen Regelungen berechnen,

vgl. [Kohl 2003].

II.3.5.3 Disposition

Die Disposition ist maßgeblich für die Durchführung des reibungslosen Ablaufs im Schie-

nenverkehr. Bei dem auf strategischer und operativer Ebene ermittelten Planungsablauf kann

es während der Ausführung zu unerwarteten Beeinträchtigungen kommen. Aufgabe der Dis-

position ist es dann, schnellstmöglich Entscheidungen zu treffen, die – unter Einhaltung der

gegeben Fahrplanrestriktionen – den ordnungsgemäßen Ablauf des Betriebes wiederherstel-

len. Die Durchführung des Entscheidungsprozesses erfolgt durch Disponenten, die einen

räumlich begrenzten Ausschnitt des Bahnnetzes überwachen und im Falle einer Störung ein-

greifen müssen. Dies geschieht entweder manuell oder mit Hilfe mathematischer Entschei-

dungshilfen, unter Einsatz moderner Informationstechnologie. Eine weiterführende und struk-

turiertere Betrachtung dieser Dispositionsproblematik aus theoretischer Sicht und am Beispiel

der Deutschen Bahn AG erfolgt im nächsten Abschnitt.

II.4 Disposition im Schienenverkehr in Theorie und Praxis

Nachdem alle im vorigen Abschnitt beschriebenen Planungsprobleme und Optimierungs-

modelle gelöst wurden, gilt es nun, den öffentlich gemachten Fahrplan umzusetzen. Aus meh-

rerlei Gründen muss die Disposition als extrem wichtige Phase des PPS-Prozesses angesehen

werden:

 Während in den vorgelagerten Phasen die Kosten nur geplant wurden, fallen sie jetzt

tatsächlich an. Dabei kann es dazu kommen, dass die in den vorgelagerten Stufen

u. U. sogar optimal gelösten Ressourcenzuordnungen in praxi höhere Kosten verursa-

chen, weil z. B. keine Pufferzeiten mehr eingeplant wurden, um die Störanfälligkeit

eines Plans zu vermindern (vgl. [Demitz et al. 2004], [Barter 2004] oder auch [Rosen-

berger et al. 2002]).

 Erst während der Disposition besteht echter Kundenkontakt, d. h., eine schlechte Dis-

position sorgt unmittelbar für unzufriedene Kunden.

 Die Disposition ist zeitkritisch: Umfangreiche Analysen oder Berechnungen können

nicht erfolgen. Trotzdem sollte sie alle der oben dargestellten sowie einige zusätzliche

Zielkriterien berücksichtigen.

 Erst in dieser Phase fallen die zuvor gemachten Planungsfehler auf – nur während der

Disposition können Planer Erfahrungen über Korrekturmaßnahmen sammeln.

Kapitel II

Im folgenden Abschnitt wird daher zunächst die Dispositionsproblematik theoretisch be-

leuchtet. Dazu werden grundlegende Begrifflichkeiten erörtert und Disposition als Optimie-

rungsproblem eingeordnet.

Im Anschluss werden verschiedene existente Ansätze zur informationstechnischen Unters-

tützung der Disposition diskutiert, bevor der konkrete Ablauf der Disposition im Bereich der

Deutschen Bahn AG, gleichsam als Istanalyse zu verstehen, geschildert wird. Dies geschieht

u. a. am Beispiel der regionalen Leitstelle in Hannover. Darunter fallen auch Technologien

und Vorraussetzungen im Bahnsystem, die der Unterstützung der Disposition und damit der

Verbesserung der Kundenzufriedenheit dienen.

II.4.1 Begriffliche Grundlagen

Offensichtlich ist die Pünktlichkeit der ca. 29.000 Züge im Personenverkehr einer der

wichtigsten Maßstäbe für die Servicequalität im täglichen Betrieb. Dies gilt sowohl aus Sicht

der Bahn als auch aus Sicht der Kunden, insbesondere im Hinblick auf die kundenorientierte

Disposition. Daher ist ein Fahrplan, der ein hohes Maß an Pünktlichkeit und Stabilität bietet,

eine Grundlage für die Kundenzufriedenheit.

Aus theoretischer Sicht stellt die Disposition eine Art Regelkreis dar: Ursachen verschie-

dener Art sorgen für Störungen bei der Durchführung des Fahrplans, die ihrerseits weitere

Verzögerungen hervorrufen. Ab einer gewissen Größenordnung führt dies zu Konflikten. Um

die mit den Konflikten verbunden Auswirkungen auf den Fahrplan zu begrenzen und einen

ordnungsgemäßen Ablauf wiederherzustellen, kann ein Disponent bestimmte Maßnahmen

ergreifen. Diese können und werden ihrerseits Ursachen für weitere, induzierte Störungen und

Konflikte sein. Dieser Regelkreis der Disposition ist in Abbildung 8 dargestellt und wird im

Folgenden Sektor für Sektor, beginnend bei den Störungen, erläutert.

II.4.1.1 Störungen und Verspätungen

Der Zugverkehr im Netz ist, wie in den vorigen Abschnitten beschrieben, an einen fest

vorgegeben Taktfahrplan gebunden. Im täglichen Betrieb wird jedoch der Bahnverkehr immer

wieder von unvorhergesehenen Störungen betroffen.

Störungen resultieren aus vielerlei Ursachen, begonnen beim Personal, welches durch Ver-

spätung, Krankheit oder aus anderen Gründen nicht einsatzbereit ist, bis zu Störungen an

Triebwagen, Waggons oder anderen technischen Einrichtungen des Zugs. Weiterhin können

Defekte am Streckennetz auftreten, wie z. B. an Signalen oder Weichen. Sind die bisher ge-

nannten Störungen noch im gewissen Maße einkalkulierbar, können auch Schäden durch hö-

here Gewalt, wie Unwetter, oder Sabotage vorkommen. Nicht zu vernachlässigen sind auch

Personenschäden durch Unfall oder Suizid, von denen pro Jahr im gesamten Schienennetz

nach Aussagen von Mitarbeitern der Bahn ca. 2.000 auftreten66, und die den Verkehr auf der

jeweils betroffenen Strecke selbstverständlich für mehrere Stunden behindern. Eine Statistik

66 Dabei variieren die Aussagen im niedrigen Tausenderbereich. In jedem Fall ziehen Personenschäden be-

trächtliche Verkehrsbeeinflussungen nach sich.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

über die Verteilung der verschiedenen Störungsursachen wurde im Rahmen dieser Arbeit

nicht erhoben und ist nach Wissen des Autors auch nicht öffentlich publiziert. Nachfolgend

erfolgt eine kurze Kategorisierung verschiedener Störungstypen.

Organisationsfehler

Planungsfehler

Technische Probleme

Anderes

Verlängerung, Verkürzung

von Haltezeiten

Veränderung der

Reihenfolge von Zügen

Veränderung des Fahrweges

mit Umleitungen

Einführung zus. Züge/Storno

von Zugfahrten

Veränderung der Abstände

zwischen Zügen

Verspätungskonflikte

Anschlusskonflikte

Umlaufkonflikte

Dispositionskonflikte

Deadlock-Konflikte

Fahrwegkonflikte

Belegungskonflikte

Störungen/Verspätungen

Kategorie I (z. B. Zug-

verspätung ohne Folgen)

Kategorie II (u. a.

Abfangen durch globale

Regelsysteme)

Kategorie III (z. B.

Anschlußkonflikte)

Konflikte

MaßnahmenUrsachen

Abbildung 8: Der Regelkreis der Disposition im Schienenverkehr

Im Allgemeinen werden die im Schienenverkehr auftretenden Störungen oft mit Verspä-

tungen gleichgesetzt, da sie als solche nach außen sichtbar werden. In der Literatur sind ver-

schiedene Ansätze bezüglich der Klassifizierung von Verspätungen dargestellt. Diese Klassi-

fikation dient zumeist als Grundlage für die Entwicklung von Modellen für die Erstellung

eines konfliktfreieren Fahrplans und dem effizienteren Einsatz von Dispositionsmaßnahmen

hinsichtlich eines optimalen Betriebsablaufs. Dabei sind die Kenntnis über das Ausmaß und

die Häufigkeit der entstandenen Verspätungen in verschiedenen Situationen von Bedeutung.

Der erste Ansatz nach [Adenso-Díaz et al. 1999] oder auch [Biederbick/Goecke 2000] un-

terteilt die auftretenden Verspätungen in drei Kategorien. Die Aufteilung erfolgt dabei anhand

der Auswirkungen auf den Betriebsablauf und der Notwendigkeit des Einsatzes von Disposi-

tionsmaßnahmen.

Kapitel II

 Kategorie I umfasst Verspätungen, die sich nur auf ein Objekt im System beziehen

und ansonsten keinen Einfluss auf andere Systembestandteile ausüben. Konkret be-

deutet dies, dass das Ausmaß einer Verspätung so gering ist, das kein Anschlusszug

verpasst werden wird, wenn nichts Unvorhergesehenes passiert. Der Reiseverlauf des

Kunden wird in diesem Fall nur durch die Dauer der Ausgangsstörung beeinträchtigt,

nicht aber durch eventuelle Folgeverzögerungen. Dispositionsmaßnahmen sind dem-

nach aufgrund der Konfliktfreiheit für Verspätungen der Kategorie I nicht erforderlich.

Allerdings kann es vorkommen, dass mehrere Verspätungen dieser Kategorie den

gleichen Zug betreffen, wodurch die akkumulierte Gesamtverspätung eventuell in ei-

ner der höheren Kategorien fällt.

 Bei Kategorie II handelt es sich um Verspätungen, die durch ihr Eintreten andere Sys-

tembestandteile beeinflussen. Die Auswirkungen sind allerdings überschaubar, sodass

ein Störungsmanagement durch globale Regelsysteme möglich ist. Verspätet sich im

täglichen Bahnbetrieb ein Zug aufgrund einer Störung dieser Kategorie, werden die

auftretenden Verspätungen über die „Wartezeitregeln für Anschlussverbindungen“ be-

handelt (vgl. Abschnitt II.4.4.4). Diese Regelwartezeiten beinhalten einen bestimmten

Zeitpuffer, in dem Züge an Knotenpunkten aufeinander warten, sodass Anschlüsse für

die Reisenden sichergestellt sind. Liegt die Dauer der Verspätung innerhalb dieses

Zeitpuffers entsteht kein Konflikt, und Dispositionsmaßnahmen sind nicht erforder-

lich.

 Durch Verspätungen der Kategorie III entstehen folgerichtig Konflikte. In diesem Fall

werden durch eine auftretende Verspätung andere Systembestandteile derart beeinf-

lusst, dass ein Störungsmanagement über globale Regelsysteme nicht mehr möglich

ist. Konsequenz ist die Notwendigkeit der Anwendung von Dispositionsmaßnahmen,

um den Konflikt aufzulösen.

Eine andere, gängige Unterteilung der Störungen differenziert hinsichtlich der Ursache des

Auftretens (vgl. z. B. [Carey 1999] und [Zhu/Schnieder 2001]):

 Wenn im Bahnbetrieb die Fahrt eines Zugs direkt durch eine Störung beeinträchtigt

wird, dann wird dieses als primäre Verspätung bezeichnet. Die Störungen werden da-

bei i. A. nicht durch Fehler im Fahrplan verursacht, sondern sind meist Ergebnis von

Ereignissen wie technischen Fehlern, Organisationsfehlern oder Witterungseinflüssen.

Das Ausmaß der Verspätung ist dabei abhängig von der Art, Lokalität, Dauer, Aus-

dehnung und dem Zeitpunkt der jeweils auftretenden Störung. Das Auftreten dieser

Art von Störungen ist nicht bzw. nur begrenzt steuerbar, sodass eine Vorhersage ihres

Eintritts nur anhand von Erfahrungswerten möglich ist (vgl. [Huismann/Boucherie

2001]). Eine Verminderung der Auswirkungen durch dispositive Maßnahmen ist hier-

bei nicht oder kaum möglich (vgl. [Carey 1999]). In der Literatur finden sich mehrere

Modelle, die sich mit den Auswirkungen von primären Verspätungen befassen. So

wird in [Huismann/Boucherie 2001] ein Modell beschrieben, welches den Einfluss

primärer Verspätungen regionaler Züge sowie deren Auswirkungen bestimmt. Dabei

Grundlagen und Begrifflichkeiten

werden die Verspätungen für InterCity- und InterRegio-Züge auf der Strecke zwischen

Ammersfoort und Zwolle in den Niederlanden in Abhängigkeit von der Verspätung

regionaler Züge sowie die Wahrscheinlichkeit der Verspätungen modelliert. Ein ande-

res Modell wird in [Zhu/Schnieder 2001] dargestellt. Dieses kann unter anderem zur

Bestimmung der primären Verspätungen aufgrund von technischen Fehlern verwendet

werden.

 Sekundäre oder induzierte Verspätungen werden durch primäre Verspätungen von

Zügen verursacht und entstehen durch die verschiedenen technischen und organisato-

rischen, durch den Fahrplan determinierten Abhängigkeiten der Züge untereinander.

Die entstandenen Sekundärverspätungen können ihrerseits wiederum sekundäre Ver-

spätungen generieren. Die Ausbreitung von primären im Vergleich zu sekundären

Verspätungen ist dabei abhängig vom Aufbau des Schienennetzes, der Verkehrsdichte

und den verwendeten Regelsystemen, weshalb eine effektive Disposition immer auch

eine Reduktion von Sekundärkonflikten zum Ziel haben muss.67 Es gibt prinzipiell

zwei Arten sekundärer Verspätungen. Die erste entsteht in Bahnhöfen, wenn ein Zug

zur Sicherstellung des Anschlusses auf einen verspäteten Zug warten muss. Die zweite

Art entsteht durch eine wechselseitige Behinderung von Zügen an Konfliktpunkten als

direkte Konsequenz in Bezug auf eine Beschränkung der Ressourcen des Bahnsys-

tems, wenn z. B. ein Zug einen verspäteten Zug überholen oder passieren lassen muss.

In [Carey 1999] werden mehrere Heuristiken vorgestellt, welche die Zuverlässigkeit

des Fahrplans verbessern sollen. Dabei werden unter anderem verschiedene Sekundär-

verspätungen und deren Ausbreitung unter Berücksichtigung ihrer Eintrittswahr-

scheinlichkeit analysiert.

Eine andere Terminologie verwendet schließlich Jacobs, der jedoch ebenfalls nach dem

Ursprung (vgl. [Jacobs 2003], S. 25ff.) klassifiziert:

 Urverspätungen werden durch äußere Einflüsse bzw. Störungen verursacht, und

 Folgeverspätungen haben ihre Ursache in anderen Verspätungen

Zusätzlich dazu nennt er

 Einbruchsverspätungen, die eintreten, wenn verspätete Züge in den zu disponierenden

Netzbereich eines Disponenten eintreten.68

Generell gilt: Kleinere Verspätungen können häufig aufgrund der im Fahrplan vorhande-

nen Pufferzeiten wieder aufgeholt werden.

67 Eine extreme Strategie wäre z. B. „Immer Warten, bis der Zubringer eintrifft“. Diese würde eine maximal

schnelle Ausbreitung von Störungen zur Folge haben.

68 Logischerweise existieren analog dazu Ausbruchsverspätungen.

Kapitel II

II.4.1.2 Konflikte

Da das Schienennetz der Deutschen Bahn an einigen Stellen sehr stark ausgelastet ist, lö-

sen Verspätungen oftmals Konflikte aus. Das Erkennen und Lösen entstandener Konflikte ist

ein zentraler Bestandteil des Dispositionsprozesses. Martin definiert einen Konflikt als „un-

vorhergesehen auftretendes Ereignis, das Abweichungen vom geplanten Betriebsablauf zur

Folge hat und eine Entscheidung zwischen mindestens zwei Varianten erzwingt“ (vgl. [Mar-

tin 1998], S. 314). Der veränderte Istzustand kann in diesem Zusammenhang nicht mehr

durch globale, automatisierte Regelsysteme behandelt werden, weil Ressourcen wie Züge,

Personal, Bahnhöfe oder Strecken zum vorgegeben Zeitpunkt schlicht nicht verfügbar sind,

weswegen nicht alle technischen und organisatorischen Anforderungen an den Ablauf erfüllt

werden können. Eine Entscheidung durch einen menschlichen Disponenten ist erforderlich.

Besonders wichtig – vor allem aus Sicht der kundenorientierten Disposition – innerhalb

des Dispositionsprozesses ist die Auswirkung des Konfliktes auf den Kunden. Es lässt sich

unterscheiden zwischen für den Kunden direkt relevanten bzw. zu bemerkenden Konflikten

einerseits und Konflikten, von denen Kunden nicht direkt betroffen sind oder die ihnen nicht

auffallen, andererseits. Beispiel dafür wäre ein durch den Fahrplan festgelegter, planmäßiger

Zielort, der nicht über die vorgesehene physikalische Route des Bahnnetzes erreicht werden

kann, weil diese bereits belegt oder gänzlich gesperrt ist. Ein Kunde wird den aufgetretenen

Konflikt u. U. nicht einmal bemerken, wenn alternative Routen (oder Ausweichstrecken) exis-

tieren, über die das Ziel noch rechtzeitig zu erreichen ist. Ein solcher Konflikt ist aus Kunden-

sicht irrelevant, während z. B. ein verpasster Anschluss oder ein aufgrund einer Fehlplanung

nicht abfahrbereiter Zug den Kunden unmittelbar betrifft.

Eine mögliche Kategorisierung auftretender Konflikte lässt sich wie folgt in Anlehnung an

[Fay 2000a] und [Martin 98], S. 314ff. darstellen:

 Fahrplankonflikte treten auf, wenn eine Zugfahrt verfrüht oder verspätet durchgeführt

wird. Dies muss nicht zwangsläufig zur Beeinflussung anderer Zugfahrten führen. Die

Planabweichung an sich bildet aber bereits eine Konfliktsituation hinsichtlich der

Pünktlichkeit und der Wahrscheinlichkeit, zu einem weiteren Konflikt zu führen.

Fahrplankonflikte haben somit grundsätzlich einen potenziellen Charakter und treten

vorwiegend in Kombination mit den anderen Konfliktarten auf. Die eigentlich wichti-

ge Untergruppe der Fahrplankonflikte sind die Verspätungskonflikte. Diese liegen vor,

wenn eine geplante Zeit überschritten wird, d. h. der Zug unpünktlich ist.69

 Anschlusskonflikte sind die für diese Arbeit wichtigsten Konflikte, weil der Umsteige-

vorgang akut gefährdet ist. Es muss die Frage geklärt werden, ob und wie lang ein ab-

fahrbereiter Zug auf seine Zubringer warten oder ob er gleich starten soll.

 Umlaufkonflikte treten immer dann auf, wenn Ressourcen (Besetzungen oder Züge)

nicht zur richtigen Zeit (vor Fahrtbeginn) bereitgestellt werden können.

69 Dabei stellt das Vorliegen einer negativen Verspätung – der Zug ist verfrüht – für die Praxis kein wirkli-

ches Problem dar, weil ein Zug ohnehin nicht früher, als vom Fahrplan vorgegeben, losfahren darf.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

 Dispositionskonflikte entstehen durch unterschiedliche Lösungsvorschläge für ein und

denselben Konfliktfall in einem hierarchisch gegliederten Dispositionssystem. Diese

sollten im Idealfall bereits durch den Entwurf eines Dispositionssystems vermieden

werden. In der Praxis ist dies jedoch nicht immer möglich, weil Regional- und Fern-

verkehr das gleiche physikalische Schienennetz benutzen. Zwar hat der Fernverkehr in

der Regel Vorrang, dies kann aber unter Umständen vom Disponenten des Regional-

verkehrs nicht antizipiert werden. Eine weitere Möglichkeit zur Entstehung solcher

Konflikte besteht, wenn unterschiedliche Methoden desselben Dispositionssystems

eventuell zu unterschiedlichen Lösungen führen. Für diesen Fall muss eine Bewer-

tungsfunktion existieren, welche die Lösungen unterschiedlich priorisiert.70

 Deadlock-Konflikte sind gekennzeichnet durch das Geben einer Starterlaubnis für eine

bestimmte, als zulässig erachtete Fahrt, die aber später aufgrund irgendeiner Gegeben-

heit im System nicht fortgesetzt werden kann.

 Fahrwegkonflikte resultieren meist aus Planungsfehlern: Trotz unterschiedlicher

planmäßiger Zielorte tritt eine zeitlich überschneidende Berührung der Fahrwege auf

einem Streckenabschnitt auf.

 Belegungskonflikte schließlich treten auf, wenn mehrere Züge zur gleichen Zeit den

gleichen planmäßigen Zielort (bzw. das gleiche Zielgleis) beanspruchen, bspw. auf-

grund zuvor eingetretener Verspätungskonflikte.

Offensichtlich können nur Verspätungs- und Anschlusskonflikte direkt von Kunden wahr-

genommen werden, wobei die reine Verspätung eines Zugs weitaus folgenloser ist als ein

verpasster Anschluss, der normalerweise weitaus größere Verspätungen für den einzelnen

Reisenden impliziert.

Ein auftretender Konflikt kann häufig mehreren der oben genannten Kategorien zugeordnet

werden. Ferner unterscheiden sich die Konfliktarten bezüglich der Notwendigkeit zur Konf-

liktlösung: Während bspw. die Lösung von Fahrwegkonflikten aus Gründen der Betriebssi-

cherheit zwingend notwendig ist, kann ein Anschlusskonflikt prinzipiell beliebig aufgelöst

werden, wobei es ratsam erscheint, im Zweifel nicht zu warten, um die Verspätungsausbrei-

tung einzudämmen. Gerade aus einer kundenorientierten Perspektive ist die Anschlusssiche-

rung jedoch ein außerordentlich wichtiges Qualitätsmerkmal. Neben Dispositionsstrategien,

die verpasste Anschlüsse minimieren, bildet ein von vornherein robuster Fahrplan – ausgestat-

tet mit entsprechenden Pufferzeiten – hierfür die Grundlage.

II.4.1.3 Dispositive Maßnahmen

Die Aufgabe der Disposition ist nun, Maßnahmen einzuleiten, die zur Konfliktlösung die-

nen. Dispositive Maßnahmen beschränken sich dabei auf die Veränderung von betrieblichen

Regelungen. Technische Beschränkungen, wie die Veränderung der maximalen Geschwin-

digkeit eines Zugs auf einem Streckenabschnitt, sowie die Zuggeschwindigkeit selbst, stehen

entweder aus Sicherheitsüberlegungen oder wegen physikalischer Restriktionen als Maßnah-

70 Dieses ist insbes. Auch für den hier gewählten Ansatz von Bedeutung.

Kapitel II

men nicht zur Verfügung. Trotzdem existieren für eine Dispositionsabteilung wie der Be-

triebsleitung der Deutschen Bahn AG diverse Dispositionsmaßnahmen zur Konfliktlösung. Zu

diesen zählen (vgl. [Jacobs 2003], S. 31ff.):

 Die Verlängerung bzw. Verkürzung von Haltezeiten oder die Einführung zusätzlicher

Haltepunkte an Stationen im Schienenetz falls beispielsweise bei einem Überholungs-

halt der überholende Zug verspätet ist. Hierbei kann es unter Umständen auch nötig

sein, den Fahrweg des langsameren Zugs zu verlegen.

 Die Veränderung der Reihenfolge von Zügen sowie die Veranlassung eines Überhol-

vorgangs

 Die Veränderung des Fahrweges mit Umleitungen über relative Zielorte sowie die

Verlegung der Zugläufe falls z.B. bei Ankunft eines verspäteten Zugs im Bahnhof das

planmäßige Gleis belegt ist. Hierbei müssen evtl. Restriktionen wie eine ausreichende

Bahnsteiglänge und vorhandener Fahrdraht bei Elektrobetrieb beachtet werden. Bei

Fahrwegalternativen auf der Strecke, beispielsweise auf mehrgleisigen Strecken, ist

zudem zu beachten, dass die Signaltechnik für einen Betrieb in der gewünschten

Fahrtrichtung ausgelegt ist.

 Die Einführung zusätzlicher Züge oder Stornierung einzelner Zugfahrten bzw. Zug-

verbindungen. Diese Maßnahme kann allerdings nur in Absprache mit den EVU

durchgeführt werden. Es ist auch möglich, den Zug nur auf einer Teilstrecke ausfallen

zu lassen, z. B. durch eine vorgezogene Wende, um so den Gegenzug wieder planmä-

ßig verkehren zu lassen.

 Die Veränderung der Abstände zwischen den einzelnen Zügen, wobei diese aber den

minimalen Sicherheitsabstand nicht unterschreiten dürfen. Dies wird erreicht durch

Fahrzeitverlängerungen, die bei dichtem Betrieb auf einer Strecke und einer eingetre-

tenen Störung eines Vorauszugs zur Verhinderung eines Auflaufkonfliktes erforder-

lich sein können.

Aus Sicht der Kunden ist insbesondere die Verlängerung/Verkürzung von Haltezeiten zu

betrachten, weil Anschlusskonflikte normalerweise nur im Sinne „Warten“ oder „Nicht War-

ten“ aufgelöst werden können. Auch die Einführung zusätzlicher Haltepunkte ist interessant:

Es ist denkbar, dass ganze Passagiergruppen durch Re-Scheduling unter Benutzung eines

Zugs höherer Gattung einen Zielort erreichen können, wenn dieser Zug ausnahmsweise in

diesem Ort hält.

Im Sinne der kundenorientierten Disposition können die dispositiven Maßnahmen um die

Passagiersteuerung bzw. die Kommunikation mit dem Reisenden als zusätzliche Maßnahme

erweitert werden.

II.4.1.4 Ursachen und Auswirkungen von Störungen

Der Regelkreis schließt sich mit der Betrachtung verschiedener Ursachen für die oben de-

finierten Verspätungen und Konflikte. Die Ursachen für die auftretenden Störungen können in

Anlehnung an [Fay 2000a] in mehrere Kategorien aufgeteilt werden:

Grundlagen und Begrifflichkeiten

 Planungsfehler resultieren aus fehlerhaften bzw. nicht optimal durchgeführten Teilbe-

reichen der Produktionsplanung. Zu dieser Kategorie zählt z. B. eine schlecht entwi-

ckelte Umlaufplanung der Ressourcen. Die in der Fahrzeugeinsatzplanung für die Zu-

weisung zu den einzelnen Fahrten benötigten Ressourcen sind dabei vor Einsatzbeginn

schlicht unverfügbar oder nur verspätet einsatzbereit. Das gleiche gilt für ein falsch

geplantes Wartungsrouting71 der Fahrzeuge bzw. zu gering kalkulierte Servicezeiten

für die Wartung der Ressourcen. Eine nicht optimal durchgeführte Dienstplanung mit

auftretenden Personalengpässen kann ebenso zu Verspätungen führen. Bei den sich

ergebenden Konflikten handelt es sich demnach zumeist um Umlaufkonflikte, die ih-

rerseits Verspätungskonflikte und daraus resultierende Anschlusskonflikte verursa-

chen. Mögliche Dispositionsmaßnahmen sind in diesem Fall die Einführung zusätzli-

cher Züge, um die jeweilige Verbindung aufrecht zu erhalten.

Außerdem umfassen Planungsfehler falsch festgelegte Ankunfts- und Abfahrtszei-

ten an einzelnen Bahnhöfen. Daraus können sich sowohl Verspätungskonflikte als

auch Anschlusskonflikte resultieren. Maßnahmen zu Regulierung sind dann u. a. eine

Verkürzung oder Verlängerung von Haltezeiten zur ordnungsgemäßen Wiederherstel-

lung des Fahrplans.

 Organisationsprobleme beinhalten unter anderem Störungen durch verspätetes oder

fehlendes Personal. Die Auswirkungen auf den Betriebsablauf sind davon abhängig,

inwieweit und in welchem Zeitraum Ersatzbesatzungen oder Springer zur Verfügung

stehen. Auch hier können wiederum durch Umlaufkonflikte verursachte Anschluss-

konflikte und Verspätungskonflikte entstehen, die eventuell durch die Verkürzung von

Haltezeiten aufgelöst werden können.

Organisationsprobleme treten auch dann auf, wenn Zusatzzüge aufgrund einer un-

planmäßigen Steigerung der Verkehrsnachfrage eingesetzt wurden oder bspw. Güter-

züge das Streckennetz tagsüber nutzen (müssen).72 Mit der daraus resultierenden hö-

heren Ausnutzung des Schienennetzes steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Fahrweg-

und Belegungskonflikte entstehen. Dispositive Maßnahmen können hierbei die Verän-

derung des Fahrweges mit Umleitungen über relative Zielorte sowie die Verlegung der

Zugläufe sein.

 Technische Fehler subsumieren Störungen in Bahnhöfen, an Gleisanlagen und Signa-

len sowie an den Zügen.

o Technische Störungen in Bahnhöfen führen dazu, dass sich die ursprünglich

eingeplanten Haltezeiten verlängern. Dadurch entstehen Verspätungskonflikte,

71 Regelmäßige Möglichkeiten für Wartungen müssen ebenfalls bereits in der Fahrlagenplanung berücksich-

tigt werden. Geschieht dies unzureichend, können Ressourcenengpässe entstehen, weil Wartungen natürlich

immer vorrangig durchzuführen sind.

72 Normalerweise wird versucht, den Güterverkehr zu den Zeiten abzuwickeln, in denen wenig Personenver-

kehr stattfindet.

Kapitel II

die durch Verkürzung der Haltezeiten an den folgenden Bahnhöfen vermindert

werden können.

o Störungen an Gleisanlagen können je nach Art und Lokalität des auftretenden

Fehlers zu reduzierten Fahrgeschwindigkeiten des Zugs oder zu einer völligen

Blockade der Gleisstrecke führen. Dabei entstehen primär Fahrweg- oder Ver-

spätungs- und Belegungskonflikte. Bei einer Gleisblockade kommt es zu ei-

nem Deadlock-Konflikt. Zu treffende Maßnahmen sind in diesem Fall abhän-

gig von der Art und Lokalität des Fehlers. Alle oben genannten Dispositions-

maßnahmen können hilfreich sein.

o Entsteht ein technischer Fehler am Zug, ergeben sich die gleichen Konfliktar-

ten, und entsprechende Maßnahmen müssen eingeleitet werden.

 Andere Fehler umfassen schließlich menschliches Versagen und Umwelteinflüsse

(z. B. wetterbedingte technische Störungen) bzw. höhere Gewalt.

o Bei den teilweise sehr komplexen Aufgaben und Anforderungen im System

Bahn kann es immer wieder zu Fehlern bei der Ausführung der jeweiligen Tä-

tigkeiten kommen. Diese können dabei je nach Mitarbeiter und Arbeitsplatz zu

allen möglichen Konflikten führen.

o Umwelteinflüsse sind – ebenso wie menschliches Versagen – nur in engen

Grenzen73 vorhersehbar. Mögliche Fehler sind z. B. beschädigte oder blockier-

te Gleisanlagen. Hindernisse sind beliebiger Art, z. B. Überschwemmungen,

Schnee, Stürme sowie Beschädigungen an Oberleitungen und Zügen. Wenn

Züge betroffen sind, werden dabei vorwiegend Belegungskonflikte verursacht,

bei Beschädigung von Gleisanlagen auch Deadlock-Konflikte. Dispositions-

maßnahmen sind bei Fehlern an Gleisanlagen die Umleitung von Zügen. Wenn

Züge selbst betroffen sind kann, je nach Ausmaß der Störung, die Verkürzung

von Haltezeiten oder der Einsatz zusätzlicher Züge sinnvoll sein, um den

Bahnbetrieb aufrecht zu erhalten.

II.4.2 Disposition als Online- bzw. Echtzeitoptimierungsproblem

Die Aufgabe, einen gestörten Betriebsablauf unter Einhaltung der oben angesprochenen

Restriktionen und der Verfolgung der genannten möglichen Ziele, bspw. Minimierung der

kumulierten Verspätungen der Züge, wieder herzustellen, ist aus theoretischer Sicht ein Op-

timierungsproblem. In der klassischen kombinatorischen Optimierung ist eine der Grundan-

nahmen, dass die Daten und Parameter jeder Probleminstanz ex ante vollständig gegeben

sind. Aus diesen vollständigen Informationen berechnet dann ein Algorithmus eine optimale

bzw. approximative Lösung. Optimierungsprobleme dieser Art werden Offline-

Optimierungsprobleme genannt.

73 Wenn ein Wetterbericht Sturm vorhersagt, ist davon auszugehen, dass die Wahrscheinlichkeit für ein blo-

ckiertes Gleis höher als bei gutem Wetter ist. Konkret nützt dies dem Disponenten aber überhaupt nicht.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Für die Disposition ist die Voraussetzung vollständiger Information nicht erfüllt, da Ent-

scheidungen unmittelbar getroffen werden müssen, ohne dass zukünftige Ereignisse bekannt

sind. Disposition ist dank dieser Eigenschaft ein Beispiel sog. Online-Optimierungsprobleme.

Ein Online-Problem wird als ein Problem definiert, bei dem die Daten des Problems dem

Online-Algorithmus sukzessiv, in Form einer Folge von Anfragen, bekannt werden. Je nach

Spezifikation des Problems werden dabei die Entscheidungen des Online-Algorithmus zusätz-

lichen Einschränkungen unterworfen. So unterscheiden sich die Modelle, die zur Analyse von

Online-Algorithmen verwendet werden vorwiegend hinsichtlich des Informationszugangs der

Problemdaten für den Online-Algorithmus. Die am häufigsten genutzten Musterbeispiele für

Online-Optimierungsprobleme sind nach [Krumke 2001] das Sequenz- und das Zeitstempel-

Modell.

Sequenz-Modell: Ein Online-Algorithmus ALG wird in diesem Modell mit einer endlichen

Folge σ = r1, r2, …rm von Anfragen konfrontiert. Die Anfrage ri muss sofort nach ihrem Auf-

treten durch den Algorithmus unwiderruflich abgearbeitet bzw. beantwortet werden. Während

der Bearbeitung hat der Algorithmus keine Kenntnis über nachfolgende Anfragen; erst nach

erfolgter Bearbeitung der Anfrage wird dem Algorithmus die nächste Anfrage mitgeteilt. In

manchen Fällen wird dabei das Auftreten der letzten Anfrage angekündigt. Die Bearbeitung

erfolgt durch den Algorithmus anhand spezifischer Regeln des Optimierungsproblems. Die

Bearbeitung von ri durch ALG verursacht entsprechende Kosten oder Profite, deren Minimie-

rung (bzw. Maximierung) angestrebt wird (vgl. [Grötschel et al. 2001]).

Ein Entscheidungsproblem dieser Art ist das BahnCard-Problem: Für einen Gelegenheits-

fahrer steht eine Zugfahrt an. Lohnt es sich, eine BahnCard zu kaufen oder lohnt es sich nicht,

wenn zugleich nicht bekannt ist, ob im Gültigkeitszeitraum noch andere Zugfahrten anstehen.

Zeitstempel-Modell: Im Gegensatz zum Sequenz-Modell wird in diesem Modell jede Anf-

rage ri der endlichen Folge σ = r1, r2, …rm mit einem Zeitstempel gekennzeichnet. Diese

Freigabezeit ti ≥ 0 ist eine nichtnegative reelle Zahl, welche den Zeitpunkt der Veröffentli-

chung oder der Ankunft einer Anfrage spezifiziert. Der Online-Algorithmus ALG berechnet

die Entscheidungen über sein Verhalten zu einem bestimmten Zeitpunkt t nur durch die bisher

bekannten Anfragen bis zu diesem Zeitpunkt.

Der grundlegende Unterschied zum Sequenz-Modell ist offensichtlich, dass der Algorith-

mus die Anfragen nicht sofort abarbeiten muss, sondern die sich ergebenden Anfragen sam-

meln und Entscheidungen verzögern kann. Diese Verzögerung ermöglicht es zudem, die bis-

her getroffenen Entscheidungen zu revidieren, sofern diese noch nicht ausgeführt wurden.

Dieses Vorgehen hat verschiedene Vor- und Nachteile: Die Sammlung von Anfragen ermög-

licht dem Algorithmus bspw. mehr Zeit zur Berechnung optimaler Lösungen und macht die

Abarbeitung planbar. Allerdings impliziert eine Verzögerung der Abarbeitung neben den ei-

gentlichen Kosten der Anfrage zusätzliche Kosten durch das Warten, welche abhängig von

der abgelaufenen Zeit sind. In der Praxis wird diese Art der Modellierung vorwiegend bei

Online-Transportproblemen und Logistikproblemen eingesetzt.

Kapitel II

In realen Problemstellungen, u. a. auch bei der Disposition, existiert zusätzlich eine Echt-

zeitrestriktion, d. h. die Entscheidung muss schnell getroffen werden. „Schnell“ wird dabei

durch das jeweilige System definiert: Bei der Disposition liegt die Reaktionszeit u. U. bei

wenigen Minuten (vgl. [Grötschel et al. 2001], S. 680]).

II.4.2.1 Online-Algorithmen

Grundsätzlich wird zwischen zwei Arten von Online-Algorithmen unterschieden: Bei de-

terministischen Algorithmen ist das Ergebnis eindeutig durch die Eingabe festgelegt. Im Ge-

gensatz dazu werden in randomisierten Algorithmen Zufallseinflüsse derart berücksichtigt,

dass dieselbe Eingabe zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann (vgl. [Grötschel et al.

2001], S. 683]).

Für die Konstruktion von Online-Algorithmen existieren verschiedene prinzipielle Verfah-

ren, welche also auch für die Disposition eingesetzt werden könnten und deshalb nachfolgend

kurz erläutert werden. Als kanonisches Beispiel für deren Anwendung sei das Online-

Traveling-Salesman-Problem (OLTSP), die Online-Variante des bekannten Traveling-

Salesman-Problem (TSP), gewählt. Dabei besucht ein Handelsreisender während einer Tour

verschiedene Städte mit einer einheitlichen Geschwindigkeit. Die Anfragen für die zu besu-

chenden Städte erhält der Reisende online während seiner Tour. Diese soll als Restriktion am

Startpunkt beginnen und nach erledigter Arbeit dort wieder enden.

 Die FIFO-Strategie arbeitet ohne Vorausplanung, d. h., alle Anfragen werden in

der Reihenfolge ihres Auftretens abgearbeitet. Die Abarbeitung erfolgt dabei an-

hand der Freigabezeit; eine Änderung der Reihenfolge ist in diesem Fall nicht mög-

lich, sodass Kosteneffizienz nur Zufallsbedingt möglich ist. In praxi wird FIFO

zumeist in der Produktionsplanung und -kontrolle verwendet. Ein Grund dafür ist

die Tatsache, dass FIFO bspw. im Verkauf oder der Produktion zunächst alte La-

gerbestände abbaut. Eine Verwendung von FIFO sollte daher nur in Betracht gezo-

gen werden, wenn bestimmte Nebenbedingungen dieses erfordern (vgl. [Grötschel

et al. 2001]). Im OLTSP entsteht als Lösung eine Tour, in der alle Städte in der

Reihenfolge ihres Auftretens besucht werden.

 Ähnlich dem GREEDY-Verfahren zur Offline-Optimierung charakterisiert der

„Online-GREEDY“ Algorithmen, die nach einer bestimmten, gemeinsamen Strate-

gie verfahren. Diese Strategie wählt immer die lokal beste Entscheidung zur Bear-

beitung der nächsten Anfrage. Eine Planung, aber keine Vorausplanung, findet

statt. Die Position einer Anfrage in der Bearbeitungsreihenfolge wird jedoch nie-

mals revidiert. Es wird also entweder die nächste Anfrage derart bearbeitet, dass die

geringsten Bearbeitungskosten entstehen, oder es wird – bei mehreren vorliegenden

Anfragen –zunächst die Anfrage mit den geringsten Kosten in Bezug auf den ak-

tuellen Systemstatus bearbeitet. GREEDY führt damit eine extreme Form der loka-

len Optimierung durch. Dennoch wird der GREEDY-Ansatz häufig in der Praxis

angetroffen, weil er einfach zu implementieren ist. Außerdem erfüllt er Echtzeit-

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Anforderungen und arbeitet stabil, eben weil Entscheidungen nicht revidiert wer-

den.Im OLTSP besucht GREEDY zu jedem Zeitpunkt die nächstgelegene Stadt.

Dieses Verhalten kann zu sehr ineffizienten Lösungen führen. Die Praxis zeigt

aber, dass für einige Problemstellungen die sich ergebende Lösung ausreichend

sein kann.

 Die REPLAN-Strategie kann für ein Online-Optimierungsproblem im Zeitstempel-

Modell nur unter einer bestimmten Vorraussetzung verwendet werden: Es muss ei-

ne Methode vorliegen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt eine optimale oder zu-

mindest gute Lösung für das statische Optimierungsproblem liefert. Im Gegensatz

zur GREEDY-Strategie versucht die REPLAN-Strategie die global aussichtsreich-

ste Entscheidung zu treffen. REPLAN bestimmt beim Eintritt eines systemrelevan-

ten Ereignisses eine neue (optimale) Lösung für alle bisher bekannten Anfragen im

laufenden Systembetrieb. Aufgrund dieser nachträglichen, auf alle Anfragen bezo-

genen, Optimierung wird REPLAN in der Literatur oftmals auch als REOPT be-

zeichnet. Zu jedem Zeitpunkt wird eine global optimale Lösung berechnet. In Be-

zug auf die gesamte Anfragenfolge bzw. auf den Systemstatus ist die ermittelte Lö-

sung naturgemäß nur lokal optimal. Bei einer neuen Anfrage kann die alte Arbeits-

anweisung verworfen werden, ohne dass deren Effizienz genutzt wurde.

REPLAN bietet Vorteile bei Systemabstürzen, da aufgrund der Konzeption alte

Anfragen rekonstruiert werden können. Kosteneffizienz wird jedoch nur global be-

rücksichtigt, und häufige Revisionen können zu einem unvorhersehbaren Verhalten

führen. Insgesamt ist der Aufwand für die notwendige Offline-Lösung sehr groß

und nur Echtzeit-kompatibel, wenn eine gute Approximation existiert. Damit ist die

Anwendung für das Dispositionsproblem nur bedingt zu empfehlen, u. a., weil in

jedem REOPT-Schritt viele Dispositionsentscheidungen revidiert werden könnten.

Im unten vorgestellten mathematischen Modell (vgl. Abschnitt IV.6) wird daher ei-

ne Beschränkung der Anzahl von Dispositionsentscheidungen als zusätzliche Rest-

riktion eingeführt. Für das OLTSP berechnet der REPLAN-Algorithmus zu jedem

Zeitpunkt, an dem eine neue Stadt bekannt wird, eine optimale Tour für alle bisher

besuchten Städte. Die Berechnung erfolgt hierbei kostenoptimal unter Beachtung

der verwendeten Zielfunktion. Eine Tour wird u. U. jeweils nur bis zur nächsten

Anfrage aufrechterhalten.

 Bei IGNORE werden – analog REPLAN – das Zeitstempel-Modell und eine App-

roximation für das entsprechende Offline-Problem vorausgesetzt. Hauptaspekt die-

ser Strategie und wesentlicher Unterschied zu REPLAN bestehen darin, die Kos-

teneffizienz einer zu einem bestimmten Zeitpunkt berechneten optimalen Offline-

Lösung vollständig auszunutzen. Zudem ist die zukünftige Systemtätigkeit absolut

voraussagbar, wenn einmal ein optimaler Plan berechnet wurde. Neue Anfragen

werden bei IGNORE temporär ignoriert und gesammelt. Ist der aktuelle Plan ab-

Kapitel II

gearbeitet, berechnet IGNORE einen neuen Plan, der alle bisher nicht berücksich-

tigten Anfragen optimiert.

Ein Nachteil dieser Strategie ist die Auslassung eines Optimierungspotenzials,

da zwischenzeitliche Anfragen vollständig ignoriert werden, obwohl diese ohne

jeglichen Schaden für den alten Plan eingefügt werden könnten. Zudem ist der Er-

folg dieser Strategie in einer Echtzeit-Umgebung abhängig von den problemspezi-

fischen Gegebenheiten und der Güte des approximativen Algorithmus. Nach [Gröt-

schel et al. 2001] lässt sich jedoch feststellen, dass sich IGNORE in einer Single-

Server-Umgebung weitaus stabiler und berechenbarer verhält als REPLAN. Für das

OLTSP wartet der IGNORE-Algorithmus zunächst bis das erste Ziel bekannt ist.

Anschließend wird der Salesman in diese Stadt bewegt. Ist er dort angekommen,

wird eine optimale Tour mit den Zielen berechnet, die in der Zwischenzeit bekannt

wurden. Die berechnete Tour wird komplett abgearbeitet. Dieser Ablauf wird ana-

log bis zum Ende weiter verfolgt.

Für das Dispositionsproblem sind alle vier Strategien einsetzbar, wobei schlecht zu prog-

nostizieren ist, welches Vorgehen in der Praxis am besten funktionieren wird. Daher wird in

dieser Arbeit eine Festlegung auf eine bestimmte prinzipielle Vorgehensweise vermieden.

Stattdessen werden mehrere Methoden vorgeschlagen, die, je nach Ausgestaltung, in eine der

genannten Kategorien fallen.

II.4.2.2 Bewertung von Online-Algorithmen: Kompetitive Analyse und Alter-

nativen

Sleator/Tarjan schlagen bereits 1985 vor, einen Online-Algorithmus mit einem optimalen

Offline-Algorithmus zu vergleichen (vgl. [Sleator/Tarjan 1985]). In [Karlin et al. 1988] wird

für diesen Ansatz der Begriff der kompetitiven Analyse eingeführt.

Die Maßzahl für die Güte eines Algorithmus, seine Kompetitivität, wird durch den kompe-

titiven Faktor (engl.: competitive ratio) bezeichnet. Vereinfacht ausgedrückt ist ein Online-

Algorithmus c-kompetitiv, falls er im ungünstigsten Fall höchstens c-mal schlechter ist als der

optimale Offline-Algorithmus, wobei c einen konstanten Faktor bezeichne74.

Ein praktisches Problem der kompetitiven Analyse ist der relativ aufwändige Beweis für

das Vorliegen eines bestimmten Faktors c für einen Online-Algorithmus. Ein Beispiel aus

dem Bereich Bahn liefern Gatto et al. Sie analysieren in [Gatto et al. 2005] das Online-

Verspätungsmanagement auf einer einzelnen Zuglinie, indem sie es auf das bekannte Ski-

Ausleihproblem zurückführen. Zur Lösung stellen sie eine Reihe 2-kompetitiver Algorithmen

vor.

Die kompetitive Analyse wird oft als ein Spiel zwischen einem Online-Spieler und einem

bösartigen Offline-Gegenspieler (malicious adversary), der den Abstand zwischen der Opti-

74 Die mathematisch exakte Definition der Kompetitivität für deterministische und randomisierte Online-

Algorithmen kann [Grötschel et al. 2001], S. 683ff. entnommen werden.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

mallösung und der Lösung des Online-Spielers maximieren will, betrachtet. Ein oblivious

adversary (blinder Gegenspieler) hat dabei keine Kenntnis über die Aktionen und die Ergeb-

nisse der Zufallsexperimente des Online-Algorithmus, während ein adaptive adversary (adap-

tiver Gegenspieler) über ebendiese Kenntnisse verfügt (vgl. [Grötschel et al. 2001], S. 684ff.).

Die kompetitive Analyse wird (mit Recht) als unrealistisch pessimistisch kritisiert, da sie

den schlechtesten Fall untersucht. Es existieren mehrere Beispiele für Online-Algorithmen,

die trotz eines schlechteren kompetitiven Faktors unter realen Bedingungen bessere Ergebnis-

se liefern als alternative Algorithmen mit kleinerem „c“ (vgl. [Grötschel et al. 2001]). Aus

diesem Grund wurden verschiedene Alternativen zur und Erweiterungen für die kompetitive

Analyse entwickelt. Beispiele dafür sind resource augmentation oder diffuse adversary (vgl.

[Koutsoupias/Papadimitriou 1994]). Beim Einsatz von resource augmentation erhält der Onli-

ne-Algorithmus mehr Ressourcen (z. B. mehr oder schnellere Rechner), um seine Position

gegenüber dem Offline-Algorithmus zu verbessern. Ein diffuse adversary ist ein Offline-

Gegenspieler, der die Eingaben für den Online-Algorithmus zufällig nach einer bekannten

Verteilung auswählt, wobei dem Online-Algorithmus die Art der Verteilung (aber nicht die

Verteilung selbst) bekannt ist. Eine Übersicht zu diesem Thema gibt [Fiat/Woeginger 1998],

Kap. 17.

Es bleibt demnach festzuhalten: Beliebige Dispositionsalgorithmen werden aufgrund der

Natur der Problemstellung normalerweise suboptimale Problemlösungen berechnen, da sie

unter unvollständiger Information arbeiten. Insofern ist es nicht zwangsweise sinnvoll, exakt-

optimierende Methoden zur Disposition zu verwenden. Unter Umständen erweisen sich Heu-

ristiken bzw. einfache Regelsysteme als für die Praxis wesentlich nützlicher. Teilziel der vor-

liegenden Arbeit ist es jedoch, Strategien zur Disposition auf ihre Güte zu untersuchen. Eine

strenge kompetitive Analyse scheint als Worst-Case-Analyse zu diesem Zweck ungeeignet,

weil sie, für ein Problem dieser Größenordnung, extrem aufwändig und für die Arbeit wenig

zielführend ist. Da jedoch die auftretenden Störungen im Schienennetz der Bahn einer Wahr-

scheinlichkeitsverteilung unterliegen, erscheint es sinnvoll, einen diffuse adversary als Offli-

ne-Gegenspieler zu verwenden, um neben qualitativen auch quantitative Aussagen über die

Qualität eines jeweiligen Dispositionsalgorithmus zu treffen. Es sollte also ein Offline-

Algorithmus implementiert werden, der die Qualität der verwendeten Online-Strategien testet.

II.4.3 Methoden und Systeme zur computerbasierten Entscheidungs-

unterstützung für die Disposition

Die Disposition findet im Verhältnis zu den anderen PPS-Phasen in der Literatur wenig

Beachtung, vgl. z. B. [Huisman et al. 2005] oder [Bartholomeus/Gouweloos 2005]. Zwar

werden eine Reihe möglicher Methoden, die innerhalb einer automatisierten Disposition

Verwendung finden könnten, aufgezeigt, die explizite Einbeziehung von Kunden ist jedoch

eher selten. Dies ist verständlich, weil momentan die Maßnahmen des Disponenten ohnehin

auf die Beeinflussung der bahnseitigen Bestandteile der Dispositionsaufgabe begrenzt sind.

Kapitel II

Dies ist verständlich, weil bisher nur wenig sinnvolle Interaktionsmöglichkeiten mit Reisen-

den während der Reise existieren und zusätzlich die Einbeziehung weiterer Variablen die oh-

nehin komplexe Aufgabe der Online-Fahrplanrekonstruktion erheblich erschweren würde.

Trotzdem existieren in der Literatur einige Ansätze, die Kunden aus verschiedenen Grün-

den in die Dispositionsentscheidung mit einbeziehen; größtenteils geschieht dies in Form von

Optimierungsmodellen. Die Zielfunktionen behandeln die dabei für Kunden besonders rele-

vanten Kriterien wie Pünktlichkeit (meist jedoch der Züge), Anschlusssicherung und Warte-

zeit.

Dabei ist zu beobachten, dass die meisten Methodiken im Rahmen eines Testsystems zur

Simulation des Bahngeschehens implementiert werden. Es resultiert eine Fülle von Software-

systemen, mittels derer vorgeschlagene Methoden validiert werden und die deswegen in letz-

ter Konsequenz als Entscheidungsunterstützungssysteme für die Disposition gelten können,

vgl. dazu Abschnitt III.2. Dabei sind Systeme und Methoden nicht immer sauber voneinander

abzugrenzen. Dies ist dem Umstand geschuldet, dass eine effiziente Disposition heutzutage

aufgrund der wachsenden Anforderungen an den Disponenten ohne die Nutzung computerba-

sierter Entscheidungsunterstützungssysteme kaum möglich ist: Solche Systeme dienen in den

Betriebszentralen der Deutschen Bahn AG bereits dem Disponenten während des Betriebsab-

laufes sowohl zur Erkennung als auch zur Entscheidungshilfe bei der Lösung auftretender

Konflikte. Dabei müssen sie insbesondere die hohe Komplexität des Konfliktmanagements

reduzieren sowie eine schnelle Beurteilung der Situation unterstützen.

Dieser Abschnitt gibt zunächst einen kurzen Überblick über einige Ansätze zur automati-

sierten Disposition. Dabei werden diejenigen betont, welche für die kundenorientierte Dispo-

sition nützliche Ideen beinhalten oder eine sinnvolle Erweiterung darstellen. Zusätzlich wer-

den einige der angesprochenen Softwaresysteme überblicksartig vorgestellt. Letzteres ge-

schieht mit dem Ziel, bei der Sollkonzeption einer Komponente zur kundenorientierten Dis-

position möglichst viele der praktischen Anforderungen abzudecken.

II.4.3.1 Methoden zur (automatisierten) Disposition

Methoden zur automatisierten Disposition, im Kontext dieser Arbeit Dispositionsstrategien

genannt, suchen im Falle eines auftretenden Konflikts nach einem neuen zulässigen und ange-

sichts der aktuellen Netzsituation durchführbaren Fahrplan in einer Art und Weise, dass reali-

ter kein menschlicher Eingriff mehr vonnöten wäre. Wichtig sind solche Verfahren oftmals

für den Einsatz in Simulationssystemen, da ansonsten Simulationsläufe im Konfliktfall nicht

weiterlaufen können, unabhängig davon, ob sie zur Fahrplanung, zum Test der Robustheit

eines Fahrplans oder zur anderwärtigen Simulation des Betriebsablaufes (bspw. zur bloßen

Visualisierung) verwendet werden.

Auch für die Praxis könnte sich der Einsatz solcher Methoden als sinnvoll erweisen: [Bar-

tholomeus/Gouweloos 2005] zeigen z. B., dass allein eine (automatisierte) Optimierung der

Zugreihenfolgenplanung im Konfliktfall die Pünktlichkeit der Züge im niederländischen

Bahnnetz signifikant erhöhen würde, weil bisher die menschlichen Disponenten nach anderen

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Kriterien entscheiden und die Wichtigkeit einer korrekten Zugreihenfolge unterschätzen. Al-

lerdings sprechen sich Bartholomeus und Gouweloos auch dafür aus, eher einfache, für Dis-

ponenten verständliche und damit einsetzbare Regelsysteme für die Disposition zu verwen-

den, da die Entscheidungsgrundlage ohnehin nicht präzise genug erfasst würde, zumindest

gelte dies für die niederländische Bahn. Unter anderem deswegen werden in der vorliegenden

Arbeit auch relativ einfache heuristische Ansätze verfolgt.

Ebenso sinnvoll (und ebenfalls in dieser Arbeit umgesetzt) ist es, mittels Sollfahrplan und

aktueller Zuglaufdaten den Betriebsablauf in naher Zukunft zu simulieren, um Konflikte früh-

zeitig zu erkennen und/oder verschiedene dispositive Maßnahmen zu testen. Bei den in der

(Bahn-) Literatur genannten Simulationsverfahren werden synchrone und asynchrone Verfah-

ren unterschieden. Bei den synchronen Verfahren werden konstante oder variable Zeitschritte

benutzt, in denen jeweils alle Ereignisse (Fortbewegungen der Züge) betrachtet werden. Bei

der asynchronen Variante wird der Simulationslauf für jeden Zug einzeln betrachtet. So kann

unter anderem sichergestellt werden, dass die Züge mit einer höheren Priorität bei der Stre-

ckenbelegung Vorrang erhalten. Züge werden also gleichsam hierarchisiert. Das automatische

Dispositionsverfahren „ASDIS“, dass in der Arbeit von Jacobs ([Jacobs 2003]) entwickelt

wird, fällt in diese Kategorie.

In der Vergangenheit wurde oftmals mathematische Programmierung zur Problemlösung

eingesetzt75. Einige netzwerkbasierte Formulierungen mathematischer Programme finden sich

bspw. in [Schöbel 2001] und [Schöbel 2002], sowohl mit einfacher als auch mehrfacher Ziel-

setzung, wobei ein Branch & Bound-Verfahren zur Lösung vorgeschlagen und einige Eigen-

schaften der jeweiligen Modelle bewiesen werden. Auch die in den nächsten Abschnitten et-

was genauer betrachteten Ansätze von Martin sowie Shen und Wilson fallen in diesen Be-

reich.

Einen guten, wenngleich nicht vollständigen Überblick über Konflikterkennungs- und Auf-

lösungsverfahren aus der Literatur geben [Oh et al. 2004]. Sie unterscheiden nach Transport-

modus (Fracht vs. Passagier und Fracht) sowie nach Methodik, wobei sie feststellen, dass

neben Mathematischer Programmierung hauptsächlich heuristische Ansätze benutzt wurden,

auch und gerade aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (z. B. Expertensysteme).

In jüngerer Zeit kommen verstärkt metaheuristische Ansätze zum Einsatz. Bspw. wird in

[Wegele/Schnieder 2004] gezeigt, wie ein genetischer Algorithmus zur automatisierten Dis-

position eingesetzt werden kann. In [Wegele/Schnieder 2005] wählen beide Autoren dann

eine etwas andere Problemrepräsentation und optimieren mittels Branch & Bound in Verbin-

dung mit Tabu-Search, einer speziellen Art der lokalen Suche.

Zur Konfliktlösung können weitere Methoden herangezogen werden, bspw. die in [Jacobs

2004] genannten. Allerdings wird bei keinem der vorgestellten Ansätze explizit Rücksicht auf

die Passagiere genommen. Die meisten Verfahren berücksichtigen Passagiere – wenn über-

haupt – nur anonymisiert, sodass die Verfahren zwar in die in dieser Arbeit konzipierte Sys-

75 Zu den Grundlagen mathematischer Programmierung vgl. Abschnitt IV.1.1.1.

Kapitel II

temarchitektur zu integrieren seien sollten, dies aber keinen besonderen Nutzen im Sinne der

Kundenorientierung hätte. Es ist andererseits nicht auszuschließen, dass einige dort angewen-

dete Methoden für die hier beschriebene Anwendung nach leichter Modifikation sehr gute

Ergebnisse erzielen.

[Gatto et al. 2005] weisen zudem darauf hin, dass die wenigstens Arbeiten in der Literatur

sich auf theoretischer Ebene mit dem Online-Problem beschäftigen. Sie zitieren lediglich eine

Studie ([Anderegg et al. 2002]), welche sich mit dem Busverkehr unter der Fragestellung, wie

lang Busse mit vorgegebenem Ankunftsintervall bei Passagieren mit vorgegebener Ankunfts-

rate warten sollten, wenn die Gesamtwartezeit der Passagiere zu minimieren ist, befasst.

Nachfolgend werden exemplarisch einige der genannten Methoden unter dem Aspekt der

Verwendbarkeit einiger Konzepte für die kundenorientierte Disposition näher untersucht.

II.4.3.1.1 Lineare Optimierung unter mehrfacher Zielsetzung

In [Martin 1998] wird der Aufbau eines Dispositionsmodells zur rechnergestützten Konf-

liktlösung vorgestellt, welches auf linearer Optimierung beruht. Aufgrund der vielfältigen

Zielsetzungen bei der Disposition existieren in dem Verfahren von Martin drei Zielfunktio-

nen: Die erste beeinflusst die Pünktlichkeit, die zweite sorgt für einen reibungsarmen Ablauf

des Betriebs, und die dritte minimiert die Zahl folgeverspäteter Züge. Die erste Zielfunktion

bewertet in diesem Modell die pünktliche Betriebsabwicklung bzw. Fahrplanstabilität und

wird stets zuerst optimiert. Es wird dabei nicht zugelassen, Folgeverspätungen eines Zugs

durch Verspätungsabbau bei anderen Zügen zu kompensieren. D. h., die absolute Pünktlich-

keit eines Zugs wird höher bewertet als bspw. eine Verspätung von fünf Minuten bei gleich-

zeitigem Verspätungsabbau von fünf Minuten bei einem anderen Zug. Ferner haben pünktli-

che Züge Vorrang vor verspäteten, und durchfahrende Züge werden haltenden bevorzugt. Als

Bewertungsmaßstab dient ein Wert der Zähflüssigkeit oder Flüssighaltung des Betriebs, der

von der mittleren Folgeverspätung aller Züge und der Bereichsgröße abhängt. Wird bei der

Optimierung ein Schwellenwert überschritten, wird das Ergebnis verworfen und mit der Ziel-

funktion der Flüssighaltung des Betriebs erneut optimiert.

Bei der Zielfunktion der Flüssighaltung des Betriebes wird auf Gewichtungsfaktoren ver-

zichtet, da nur die behinderungsbedingten Wartezeiten minimiert werden sollen. Die dritte

Funktion mit der Zielsetzung der Minimierung der Anzahl folgeverspäteter Züge wird an-

schließend unter Gewichtung der Verspätungen optimiert. Dazu werden spezifische Kosten

pro Verspätungsminute nach Zugtypen aufgeteilt und zugeordnet. Die Höhe der Kosten wird

durch den Anwender vorgegeben. Da das Optimum bei Optimierung der dritten Zielfunktion

u. U. nicht eindeutig ist, wird die Zielfunktion der Pünktlichkeit zur Nebenbedingung. Das

optimale Ergebnis ist eine Variante mit minimaler Folgeverspätung bei möglichst wenig be-

troffenen Zügen.

Das beschriebene Dispositionsmodell kann je nach Anwendung modifiziert werden. So

können z. B. die Fahrzeiten je nach Anforderung konstant oder variabel gehalten werden. Au-

ßerdem ist die Bewertungsgrundlage für die Pünktlichkeit modellunabhängig, mit der Ein-

schränkung, dass die Gewichtungsfaktoren konstant sein müssen. Der Einsatz des Modells

Grundlagen und Begrifflichkeiten

kann dabei in einem Disponentenunterstützungssystem erfolgen, um im Konfliktfall mit der

Hilfe von Dispositionsentscheidungen eine kundenorientierte Konfliktlösung hinsichtlich der

Pünktlichkeit zu ermöglichen. In diesem Modell werden Passagiere allerdings nicht explizit

betrachtet, im Prinzip steht nach wie vor die Pünktlichkeit der Züge im Mittelpunkt, weswe-

gen eine grundsätzliche Eignung im Kontext der vorliegenden Arbeit zwar gegeben ist, für

sich genommen aber noch lange nicht ausreicht. Trotzdem wird auch in der vorliegenden Ar-

beit ein Ansatz zur mathematischen Optimierung weiter verfolgt.

II.4.3.1.2 Minimierung von Passagierwartezeiten mittels linearer Optimierung

Ein Modell, welches die Minimierung der Passagierwartezeiten bei unterschiedlichen Dis-

positionsstrategien zum Ziel hat, ist in [Shen/Wilson 2000] zu finden.

Die Passagierwartezeit umfasst in diesem Ansatz die Wartezeit auf den Bahnsteigen, die

Wartezeit für die Passagiere, die aufgrund von verpassten Anschlussmöglichkeiten auf den

nächsten Zug warten, die Wartezeit für die Passagiere, wenn sie einsteigen, während der Zug

wartet und die Wartezeit in den Zügen, wenn ein Zug wartet.

Die Ankunftsrate der Passagiere wird dabei über den Betrachtungszeitraum als konstant

angenommen. Das Ausgangsmodell besteht aus einer nichtlinearen Zielfunktion mit nichtli-

nearen Nebenbedingungen, welche durch ein lineares Modell approximiert werden. Dieses

wird dabei mit vier verschiedenen Strategien für zwei unterschiedlich lange Störungen in ei-

nem Modell der MBTA76 (Massachusetts Bay Transportation Authority) Red-Line getestet.

Die einzelnen Strategien im Konfliktfall sind dann „Warten“, „keine Maßnahmen“, „Warten

mit Auslassen einzelner Stationen“ und „Warten mit Auslassen einzelner Stationen sowie

Umkehr des Zugs“.

Als Maß für die Effektivität einzelner Strategien wird eine mittlere gewichtete Wartezeit

gebildet. Diese besteht aus der mittleren Wartezeit an Bahnhöfen und der mit dem Faktor 0,5

gewichteten mittleren Wartezeit im Zug77. Als Störungen werden Unterbrechungen von zehn

bzw. zwanzig Minuten betrachtet; im Anschluss wird eine Sensitivitätsanalyse zur Untersu-

chung des Einflusses unter der Annahme, dass die Unterbrechungsdauer vorher bekannt ist,

durchgeführt. Insgesamt konnten die folgenden Ergebnisse aus den Testläufen ermittelt wer-

den: Die Strategie „Warten“ verringerte die Wartezeit um 10 - 18 % gegenüber dem Anwen-

den keiner Strategie. Das Auslassen einzelner Stationen im Konfliktfall zur Reduktion der

Passagierwartezeit ergibt nur eine geringfügige Verbesserung gegenüber der Strategie „War-

ten“. Die Kombination der beiden Strategien ergibt eine Reduktion der Wartezeit zwischen 13

und 23 %. Die Umkehr eines Zugs im Konfliktfall als Strategie bewirkt schließlich eine er-

hebliche Verringerung: Aus der Kombination mit der Warten-Strategie resultiert für dieses

spezielle Bahnsystem eine Senkung der Wartekosten um 35 - 57 %.

76 Informationen zur MBTA finden sich unter [MBTA 2005].

77 Damit wird unterstellt, dass die Wartezeit im Zug angenehmer empfunden wird als diejenige im Bahnhof.

Diese Annahme wird auch in dieser Arbeit getroffen.

Kapitel II

Eine Schwierigkeit des Modells ist die Bestimmung von Entscheidungsvariablen für die

Strategie des Auslassens einzelner Stationen. Da diese Strategie aber nur eine marginale Ver-

besserung gegenüber dem Warten erbringt, kann sie als nachrangig betrachtet werden.

Da dieses Modell für eine sehr kleine Regionalbahn eingesetzt wurde, bestehen für die

Eignung zum Einsatz im Sinne der kundenorientierten Disposition im Bereich der Deutschen

Bahn AG große Zweifel. So ist die Umkehr von Zügen ohne großen Aufwand allein schon

aufgrund fehlender Detaildaten nicht sinnvoll modellierbar. Übernommen werden können

dagegen z. T. die Gewichtungsfunktionen für die Passagierwartezeiten. Ebenfalls liefert diese

Studie trotz der Inkommensurabilität der betrachteten Bahnsysteme den Hinweis, dass die

Betrachtung der dispositiven Maßnahmen „Einführung und Wegfall von Halten“ für das zu

entwickelnde Modell nebenrangig ist.

II.4.3.1.3 Evaluation von Wartezeitregelungen

In [Goverde 1998] schließlich wird ein Ansatz präsentiert, der zur Evaluierung des Ein-

flusses von Wartezeitregelungen auf die Passagierwartezeiten dient. Dabei sollen als dynami-

scher Gegensatz zu den festen Wartezeitregelungen optimale Wartezeiten entwickelt werden.

Die während des Betriebsablaufs auftretenden Störungen verursachen unterschiedliche

Verspätungen. Zur Vermeidung verpasster Anschlüsse entscheiden Disponenten, dass ein Zug

auf einen verspäteten Zug warten soll. Die sich für den wartenden Zug ergebenden Verspä-

tungen werden als Wartezeitregelung betrachtet. In diesem Zusammenhang wird untersucht,

wie lang die Wartezeitregelung unter Berücksichtigung der Passagierwartezeit maximal sein

darf, ohne dass der Anschluss aufgegeben werden muss. Zudem wird eine optimale Dispositi-

onsstrategie aus dem Vergleich verschiedener Szenarien erarbeitet.

Das Ziel der Wartezeitenkontrolle ist die Verhinderung langer Wartezeiten für diejenigen

Passagiere, die Gefahr laufen, einen Anschlusszug zu verpassen. Stattdessen müssen längere

Wartezeiten für die anderen Passagiere akzeptiert werden. Daher ist es in diesem Modell

sinnvoll, die Unbequemlichkeiten aller Passagiere zu minimieren. Dazu gehören alle Passagie-

re, die umsteigen, einsteigen oder ihren Zielort erreicht haben sowie die Passagiere an nach-

folgenden Stationen. Als Maß für die Unbequemlichkeit wird die individuelle Wartezeit der

Passagiere verwendet; die Zielfunktion ergibt sich in der Minimierung der gesamten Warte-

zeiten der involvierten Passagiere.

Aufgrund vorausgegangener Studien wird die Wartezeit der Passagiere entsprechend ge-

wichtet: So stellt eine Wartezeit im Zug auch hier für den einzelnen Passagier eine geringere

Unbequemlichkeit dar als das Warten auf dem Bahnsteig und wird deshalb mit einem höheren

Faktor versehen als Warten im Zug. Dabei wird nicht nach der Art der Passagiere unterschie-

den, sondern nur nach der Wartelokalität, sodass in der Zielfunktion aus der gesamten Warte-

zeit eine verallgemeinerte Wartezeit wird. Diese wird zusätzlich mit Kosten bewertet. Weiter-

hin wird in diesem Modell zwischen primärer (direkt erlittener) und sekundärer (induzierter)

Wartezeit der Passagiere unterschieden.

Eine Berechnung der sekundären Wartezeit erfolgt über ein zusätzliches Modell, welches

die Verspätungsausbreitung vorhersagt. Aufgrund der Abhängigkeit der Verspätungsausbrei-

Grundlagen und Begrifflichkeiten

tung von der Wartzeitregelung ist ein Referenzsystem notwendig, um die Ergebnisse der ver-

schiedenen Wartezeitregelungen vergleichen zu können. Demzufolge ergibt sich die Warte-

zeit aus der Differenz zwischen der im Testsystem ermittelten verallgemeinerten Wartezeit

und der des Referenzsystems.

In Bezug auf die Passagierwarteminuten und die möglichen Verspätungen kann das be-

schriebene Dispositionsmodell schnell verschiedene Szenarien bewerten. Es kann somit dem

Disponenten zur Entscheidungsunterstützung bei Konfliktsituation dienen. Weiterhin kann

das mathematische Modell Richtlinien für unterschiedliche Kombinationen von Verspätungen

von Zubringerzügen generieren. Für Szenarien mit unterschiedlichem Passagieraufkommen

kann das Modell optimale Wartezeitregelungen berechnen. Eine Validierung erfolgte in einer

realen Testumgebung mit zwei Stationen und vier Linien, basierend auf dem niederländischen

Schienennetz und mit dem Fahrplan aus den Jahren 1996 und 1997. Eine Erweiterung des

Modells mit der Einbeziehung einer Routenwahl von Passagieren, die einen Anschluss ver-

passt haben, sollte zusätzlich implementiert werden. Dadurch ist die Reisewartezeit nicht nur

abhängig von den Abständen der einzelnen Anschlusszüge, sondern auch von der erwarteten

Restzeit bis zur geplanten Abfahrt von Zügen anderer Linien.

Prinzipiell ist das beschriebene Vorgehen als Strategie für die kundenorientierte Dispositi-

on geeignet. Für die Verwendung in der dispositiven Kontrolle bei der Deutschen Bahn AG

müsste das Modell auf das Schiennetz der DB AG adaptiert werden, was hinsichtlich der

enormen Größenunterschiede der betrachteten Bahnsysteme schwierig erscheint. Nutzbar ist

dieser Ansatz aber hinsichtlich vieler zugrunde liegender Annahmen, wenngleich das in dieser

Arbeit entwickelte System weit darüber hinausgeht, u. a. indem es die Passagiersteuerung als

Dispositionsmaßnahme einführt.

II.4.3.2 Softwarearchitekturen/Computerunterstützung für die Disposition

Die Betriebspraxis der Disposition ist heute in hohem Maße rechnergestützt. Die Dispo-

nenten und Fahrdienstleiter sollen möglichst von Routineaufgaben entlastet werden. Dennoch

werden die letztendlichen Entscheidungen über dispositive Maßnahmen von Menschen ge-

troffen. Das Betriebszentralenkonzept für die Zukunft sieht einen weiteren Schritt in Richtung

Automatisierung vor: Ein wesentliches Ziel ist die „Errichtung von Leitsystemen zur umfas-

senden und weitgehend automatisierten Disposition im Streckennetz der Niederlassungen“

([Girke/Bader 2001], S. 27). Nachfolgend werden einige veröffentlichte und z. T. in der Pra-

xis umgesetzte Konzepte und Systeme vorgestellt.

II.4.3.2.1 Das „Informationssystem Transportleitung Personenverkehr“ (ISTP)

Seit Ende der neunziger Jahre wird von den Disponenten des Personenverkehrs bei der

Deutschen Bahn das „Informationssystem Transportleitung Personenverkehr“ (ISTP) einge-

setzt. In diesem System fließen sämtliche verfügbare Informationen über die aktuelle Ver-

kehrsituation zusammen. Die Hauptaufgabe dieses Bahn-Dispositionssystems liegt darin,

Verspätungen von Zügen aufzudecken und Möglichkeiten und Unterstützungshilfen für die

Bearbeitung dieser Verspätungen bereitzustellen. ISTP besteht, wie in Abbildung 9 darge-

Kapitel II

stellt, aus drei Modulen: 1.) dem ISTP-Kernel, 2.) dem ISTP-Client und 3.) dem Vorgangsver-

folgungs-Modul.

ISTP-

Client ISTP-

Kernel Vorgangs-

verfolgung

Aufgabe:

Grafische Darstellung

der Verkehrslage mit

verschiedenen

Sichten

Aufgabe:

Verarbeitung der

Zuglaufmeldungen

und Verwaltung

der Zugobjekte

Aufgabe:

Verspätungen und

deren Folgen aufzeigen

und Möglichkeiten zum

Eingriff bieten

Kommunikation

über RMI Kommunikation

über OLE

Zuglaufmeldungen

Abbildung 9: Aufbau des ISTP-Systems (aus [Heth 1999], S. 7)

Kernstück des Systems ist der ISTP-Kernel. Er empfängt die Zuglaufmeldungen des fah-

renden Zugverkehrs, verarbeitet diese und generiert daraus Zugobjekte mit allen erforderli-

chen Angaben.

Abbildung 10: Zugtabelle des ISTP-Clients (aus [Heth 1999], S. 8)

Beim ISTP-Client handelt es sich um die grafische Benutzungsoberfläche, welche die Züge

und die Zugläufe visualisiert. Der Client soll es Disponenten ermöglichen, einen schnellen

und kompletten Überblick über die derzeitige Verkehrslage zu erhalten. Dazu bietet er ver-

schiedene Darstellungsarten an, die jede für sich Vor- und Nachteile mit sich bringt. Erst die

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Kombination aller Sichten ergibt ein vollständiges Bild der momentanen Situation. Selbstver-

ständlich bietet der Client die Möglichkeit, sich eine Zugliste der aktuell fahrenden Züge an-

zuschauen (s. Abbildung 10). Diese enthält neben Gattung und Nummer des Zugs auch seine

Richtung, die aktuelle Position sowie eine eventuelle Verspätung.

Eine geografische Orientierungshilfe bietet die Netzansicht in Abbildung 11, die Strecken,

Stellen und Züge in Form einer skalierbaren Landkarte anzeigt. Um sich den Verkehr auf ei-

ner bestimmten Strecke darzustellen, können die Zeit-Wege-Linien der dort fahrenden Züge

angezeigt werden (vgl. Abbildung 12). Bei dieser Sicht werden auf der Abszisse die Kilome-

terwerte und auf der Ordinate die Zeiten abgetragen. Schnelle Züge haben dementsprechend

eine flache Linie, langsame Züge werden mit steileren Linien dargestellt. Vertikale Abschnitte

implizieren einen Halt. Je nach Verspätungsgrad werden Züge mit unterschiedlichen Farben

gekennzeichnet; bspw. Dunkelrot für Züge, die mehr als 20 Minuten Verspätung aufweisen.

Abbildung 11: Ausschnitt aus der Netzansicht (aus [Heth 1999], S. 9)

Das Vorgangsverfolgungs-Modul schließlich dient dazu, auf Verspätungen hinzuweisen,

Konsequenzen aufzuzeigen und Entscheidungen zu ermöglichen. Außerdem automatisiert es

große Teile des notwendigen Informationsflusses, der im Falle einer Verspätung eingeleitet

werden muss. Mit Hilfe einer Spracherzeugungs-Einheit kann das Modul betroffene Bahnhöfe

vollautomatisch per Telefon anwählen und über die Verspätungen informieren, zudem können

über ein SMS-Gateway Kurznachrichten an die Mobiltelefone der Zugbegleiter gesendet wer-

den.

Kapitel II

Abbildung 12: Die Zeit-Wege-Linie der Strecke Kassel -Frankfurt (aus [Heth 1999], S. 10)

II.4.3.2.2 Steuerung durch dezentrale autonome Agenten

Ein weiterer interessanter Ansatz von Fay sieht eine Steuerung durch dezentrale autonome

Agenten vor (vgl. [Fay 2000b]). In seinem Modell gibt es zwei Arten von Agenten: T-

Agenten (Transportwunsch-Agenten) sowie F-Agenten (Fahrwegabschnittagenten). Die T-

Agenten setzen einen Wunsch zur Befahrung eines Fahrwegabschnitts ab, der dann von dem

jeweiligen F-Agenten als Bestätigung zur Fahrwegreservierung zum gewünschten Zeitpunkt

bzw. mit einer Ablehnung beantwortet wird. Falls ein F-Agent auf dem geplanten Fahrweg

eine Absage erteilt, muss die Prozedur mit einem alternativen Fahrweg wiederholt werden.

Auf diese Weise „handeln“ die Agenten ohne zentrale Koordinierung die Betriebssteuerung

untereinander „autonom“ aus.

II.4.3.2.3 Wissensbasierte Entscheidungsunterstützung

Eine wissensbasierte Entscheidungsunterstützung wird in [Fay 1999] vorgestellt (vgl. auch

([Jacobs 2003], S. 65ff.). Abbildung 13 zeigt die schematische Darstellung des von Fay und

Schnieder entwickelten und in [Fay 2000a] beschriebenen Systems für die Unterstützung des

Dispositionsprozesses. Es umfasst ein auf Expertenwissen basierendes Entscheidungsunters-

tützungssystem mit einer Simulationskomponente und einer grafischen Benutzungsoberflä-

che. Die Unterstützung umfasst dabei die Erkennung von Konflikten, die Simulation der Ver-

kehrsentwicklung innerhalb der nächsten Stunde, die Anzeige relevanter Informationen, die

Prognose von Dispositionsauswirkungen und das Vorschlagen von Dispositionsentscheidun-

gen, basierend auf Expertenwissen. Für die Erstellung der Regeln wurden die Disponenten

nach ihrem Entscheidungsverhalten in den entsprechenden Konfliktsituationen untersucht. Da

Grundlagen und Begrifflichkeiten

die so entstanden Regeln eine gewisse „Unschärfe“ besitzen, wird diese mit Hilfe von Fuzzy-

Logik abgebildet. Die Regelbasis wird durch ein Petrinetz abgebildet; Fay spricht daher von

einem „Fuzzy-Petrinetz“. Für das Magnetschnellbahnsystem Transrapid wurde Fays Techno-

logie bereits als Labormuster realisiert.

Abbildung 13: Konfliktlösung basierend auf Expertenwissen (vgl. [Fay 2000a])

Die Systemarchitektur des Disponentenunterstützungssystems beinhaltet eine zentrale re-

gelbasierte Komponente, die das gesammelte Expertenwissen für die Dispositionsentschei-

dungen beinhaltet. Auf Grundlage dieser Komponente entwickelt das System Lösungen für

den jeweiligen Konflikt.

Ist eine Störung aufgetreten, wird das Expertenwissen nach Regeln durchsucht, die eine

passende Lösung für den Konflikt beinhalten. Dabei müssen die primären Zielsetzungen des

Verkehrsprozesses beachtet werden. Mit der Auswahl der für die aktuelle Konfliktsituation

anwendbaren Regeln ergeben sich mehrere mögliche Dispositionsentscheidungen. Erfüllt die-

se Auswahl die harten Restriktionen bzw. globalen Vorschriften, wird sie weiter verwendet.

Zur Abschätzung der Auswirkungen der einzelnen Maßnahmen werden diese in parallelen

Simulationsmodellen, welche die aktuelle Verkehrssituation darstellen, getestet. Die sich dar-

aus ergebenden Szenarien werden anschließend unter Berücksichtigung der jeweiligen Ziel-

setzung automatisch evaluiert. Ergibt sich anhand der Auswertung, dass die Maßnahmen kei-

ne adäquate Lösung darstellen oder sogar neue Konflikte verursachen, erfolgt ein erneuter

Auswahlprozess mit anschließender Bewertung. Die Maßnahmen mit den besten Lösungsan-

sätzen für den Konflikt werden danach dem Disponenten vorgeschlagen. Dabei wird der Dis-

ponent zusätzlich über den Anteil der Maßnahmen an der Konfliktlösung informiert; ebenso

über die anderen Lösungen. Der Disponent kann daraufhin die Empfehlung annehmen, sie

modifizieren oder eine eigene Entscheidung treffen.

Konflikt

Konflikt-

klassen

(Fuzzy)

Klassifizierung

Simulation

Szenarios

Bewertung

harte

Restriktionen

Dispositionsmög-

lichkeiten

lösbare Disposi-

tionsmöglichkei-

ten

Erkennung

und

Klassifikation

Auswahl

möglicher

Handlungen

Auswahl

lösbarer

Handlungen

Dispositions-

regeln mit

veränderbaren

Präferenzen

Dispositions-

vorschläge

Kapitel II

Das System berücksichtigt dabei Passagierinformationen nicht explizit, obwohl die Archi-

tektur grundsätzlich dazu geeignet wäre. Das in dieser Arbeit zu konzipierende Dispositions-

system muss dennoch u. a. auch den hier beschriebenen Entscheidungsprozess unterstützen.

II.4.3.2.4 Eine Systemarchitektur für die rechnergestützte Disposition

Ein etwas komplexeres System stellt die am DS&OR Lab der Universität Paderborn entwi-

ckelte Systemarchitektur für die rechnergestützte Disposition im schienengebundenen Ver-

kehr dar. Diese Systemarchitektur stellt, gleichsam als eine der Vorleistungen zu der vorlie-

genden Arbeit, einen wesentlichen Input für die Modellierung des im folgenden Kapitel be-

schriebenen konzeptuellen Modells für die kundenorientierte Disposition, selbst wenn – im

Unterschied zu letzterem – auch hier Passagierinformationen nur rudimentär für eine einzelne

Entscheidungssituation berücksichtigt werden. Nichtsdestoweniger wird darin eine der Kern-

komponenten der vorliegenden Arbeit, der Passagierrouter, erstmals beschrieben. Sie soll da-

her kurz vorgestellt werden.

Die in Abbildung 14 dargestellte Systemarchitektur integriert nach [Suhl/Mellouli 1999]

Problemlösungs-, Simulations- und Analysekomponenten mit wissensbasierter Verarbeitung

von Wartezeit- und Expertenregeln. Dieser Aufbau soll Disponenten in den Betriebszentralen

u. a bei der Bewertung der Istsituation bei mehreren auftretenden Verspätungen, der Erken-

nung von zu bearbeitenden Konflikten, der Anwendung globaler und lokaler Vorschriften und

der Auswertung der Analysen und Ausarbeitung einer Entscheidung zur Konfliktlösung un-

terstützen.

Die Systemarchitektur beinhaltet als Grundlage eine zentrale objekt-orientierte Komponen-

te zum Management des planmäßigen, aktuellen und erwarteten Zustands aller Ereignisse im

Schienennetz, d. h. insgesamt aller Zwischenhalte und Weiterfahrten der fahrenden Züge. Im

Hintergrund wird die erwartete Verspätungsausbreitung im abgebildeten Schienennetz unter

Propagierung der in der Regel direkt aus dem Überwachungssystem stammenden Soll-/Ist-

Vergleiche simuliert. Eine die globalen und lokalen Regelungen untersuchende Konflikter-

kennungskomponente meldet Konflikte an den Dispatching-Assistenten, welcher das Exper-

tenwissen besitzt. Zusammen mit der direkt angeschlossenen graphischen Benutzungsoberflä-

che bildet dieser die oberste Stufe des Disponentenunterstützungssystems.

Bei Abweichungen vom geplanten Ablauf wird der Disponent durch die Konflikterken-

nung und den Dispatching-Assistenten über das Auftreten und die Lage des Konfliktes infor-

miert. Mit Hilfe der Wissenskomponente wird die Störung sofort klassifiziert, und verschie-

dene Problemlösungskomponenten werden aufgerufen. Danach wird dem Disponenten ein

Vorschlag zu Konfliktlösung unterbreitet. Diesen kann er annehmen – oder eine eigene Ent-

scheidung treffen. Entscheidet er über die Verzögerung der Weiterfahrt eines Anschlusszugs,

wird diese Information in der objektorientierten Datenbasis als minimale Verspätung – und

nicht nur als erwartete Verspätung – gespeichert. Dies geschieht, weil Expertenentscheidun-

gen von Propagierungsalgorithmen nur verwendet, aber nicht überschrieben werden dürfen.

Die Simulationskomponente und die Konflikterkennung können dabei, neben der Nutzung in

Grundlagen und Begrifflichkeiten

der operativen Phase, auch schon während der Planungsphase verwendet werden, um Erkenn-

tnisse über Engpässe im Schienennetz zu erlangen und Konflikten vorzubeugen.

Abbildung 14: Architektur eines Entscheidungsunterstützungswerkzeugs für Disponenten (Quelle:

[Suhl/Mellouli 1999]).

Monitoring system

- Dynamic stations

Monitoring system

-connecting passengers

Monitoring system

- vehicles, crews

Monitoring and Information System Components

for dispatchers, service point employees, and passengers

Delays of trains,

automatically sent by

a measurement

device

Special disturbances

- decision support tools (GUI

- solving non-standard conflicts

Expert rules

- global

- local

Corporate

rules

- global

Dispatching Assistant

- knowledge-based component

Classification

knowledge

Conflict detec-

tion

- checking

corporate

rules

Problem Solving

Components

Simulation of netwide

effects

(1) actualization of

expected state

(2) What-if analysis

Computation of alter-

native routes

(1) for passengers

(2) for trains

Statistics

Rescheduling

of vehicles and

crews

Case-

based

support

Static stations

- local rules

Object-oriented Data Management

 scheduled state

 realized state

 expected state of trips

 minimum delays by

expert's decision

Passenger connection

trip 1

trip 2

Dynamic stations

Scheduled

trips

Vehicle, crew

schedule

…

Dispatching workbench

Kapitel II

In die beschriebene Systemarchitektur können Optimierungssysteme als Problemlösungs-

komponente zur Unterstützung der dispositiven Kontrolle integriert werden. Im realen Betrieb

wird das Optimierungsmodell von der Dispatching-Assistenten-Komponente bei einem auf-

tretenden Konflikt aufgerufen. Das Modell liefert dann Lösungen für das jeweilige spezifische

Problem. Die sich daraus ergebenden Lösungen dienen dem Dispatching-Assistenten, ein

EUS für den Disponenten, zur Unterbreitung von Entscheidungsvorschlägen für die Konflikt-

lösung, welche vom Disponenten angenommen, modifiziert oder verworfen werden können.

Optimierungssysteme können auf diese Weise auch zu Ausbildungszwecken bei der Be-

wertung von Entscheidungen auszubildender Disponenten eingesetzt werden. Die Bewertun-

gen sind dabei aber nur möglich, wenn die jeweiligen Zielfunktionen der Optimierungsprob-

leme die Kriterien beinhalten, mit denen auch die Auswirkungen der Entscheidungen im Si-

mulator-Betrieb gemessen wurden. Das System benutzt dabei alle Informationen, die dem

Disponenten zum Zeitpunkt der Entscheidung zur Verfügung standen. Danach können die

Entscheidungen verglichen und bewertet werden.

Ein anderer Aspekt ist die Bewertung der Lösungsqualität von Heuristiken. Wie im vori-

gen Kapitel erwähnt ist aufgrund der Komplexität der Probleme und der geringen Lösungszeit

eine exakte Optimierung kaum möglich. Daher können die Optimierungsmodelle offline zur

Bewertung der Qualität verwendeter Heuristiken und zur Entwicklung neuer Heuristiken he-

rangezogen werden, da in diesem Fall die Lösungszeit eine untergeordnete Rolle spielt.

II.4.3.3 Zwischenfazit

Aus den bisherigen Ansätzen lassen sich einige Anforderungen an ein System zur kunden-

orientierten Disposition ableiten. Bspw. sollte eine Obermenge der bisher vorgestellten Ver-

fahren zur Findung von Vorschlägen als dispositive Maßnahmen eingesetzt werden können.

So sind neben Simulations- und Optimierungsverfahren auch Heuristiken und andere Metho-

den denkbar.

Die angesprochenen gewichteten Passagierwartezeiten sind ein sinnvoll erscheinender An-

satz zur Bewertung von Dispositionsentscheidungen, wenngleich in einem Realsystem andere

Kriterien ebenfalls zu berücksichtigen sind, bspw. die Anzahl der Veränderungen des geplan-

ten Ablaufs. Allerdings ist bei dem Ansatz der Passagierwartezeiten zu berücksichtigen, dass

ungeplante Wartezeiten während der Fahrt nicht unbedingt der Verspätung bei der Ankunft

entsprechen. Nichtsdestoweniger müssen auch Verspätungen während der Fahrt Berücksich-

tigung finden, wenn es darum geht, eine aktuell anstehende Dispositionsentscheidung zu tref-

fen, da die tatsächlich am Ende einer Fahrt erworbene Verspätung unter Umständen nicht

leicht zu prognostizieren sein wird.

Ein recht offensichtlicher und viel versprechender Modellierungsansatz ist die Agentenba-

sierung: Das Realsystem besteht aus einer Vielzahl meist vollkommen autonom handelnder

Akteure, den Passagieren. Dazu kommen bahnseitig ebenfalls viele Akteure, die im Rahmen

ihres Verantwortungsbereichs selbständig agieren.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Auch die Verwendung wissensbasierter Systeme zur Ablaufsteuerung erscheint sinnvoll.

Ein zu konzipierendes System sollte die Möglichkeit beinhalten, feste Regelbeziehungen,

bspw. pro Zug und Bahnhof oder für bestimmte Verkehrssituationen beinhalten.

Allen bisher dargestellten Ansätzen ist jedoch gemein, dass der Kunde nicht individuali-

siert betrachtet wird, eine strikte Kundenorientierung fehlt, was den wissenschaftlichen Bei-

trag des in dieser Arbeit eingenommenen Standpunktes untermauert.

Zusätzlich sind die meisten Systeme nicht für den Einsatz in einem größeren Netz wie dem

der Deutschen Bahn AG und für eine große Anzahl Passagiere konzipiert. Lediglich der An-

satz in [Suhl/Mellouli 1999], der eine der Vorarbeiten zu dieser Thesis darstellt, weist in diese

Richtung, wurde jedoch zum damaligen Zeitpunkt nicht direkt umgesetzt.

II.4.4 Disposition in der Praxis: Organisation und Ablauf bei der Deut-

schen Bahn AG

In den vorigen Abschnitten wurde beschrieben, warum Störungen im Betriebsgeschehen

auftreten, welche Folgen sie haben, welche dispositiven Maßnahmen im Konfliktfall getroffe-

nen werden können und mittels welcher Computermodelle und -systeme dies unterstützt wer-

den kann. In der Praxis läuft all das selbstverständlich nicht kontextfrei ab: Die Disposition ist

als organisatorische Einheit in ein reales Bahnsystem eingebettet und entsprechend ausgestal-

tet. Verschiedene organisatorische Einheiten des Konzerns müssen in dem ohnehin sehr

komplexen System miteinander kooperieren, um ein möglichst gutes Dispositionsergebnis zu

erzielen. Dabei ist keineswegs eindeutig definiert, was genau ein „gutes“ Ergebnis der Dispo-

sition bedeutet. Bisher wurde unterstellt, dass der Sollzustand des Betriebsgeschehens das

Ergebnis des in Abschnitt II.3 dargestellten Prozesses, der Produktionsplanung und -

steuerung, ist. Die primäre Zielsetzung der Disposition ist dann im Normalfall die möglichst

genaue Einhaltung der Pünktlichkeit der Züge bzw. des erstellten Fahrplans. Weitere Ziele

sind die Aufrecherhaltung des Verkehrsflusses im Fall auftretender Konflikte und die kurz-

fristige Anpassung des Angebots an eine veränderte Nachfragesituation. „Gute“ Disposition

wäre also, die Summe der Verspätungen von Zügen zu minimieren.

Für Disponenten, die den Güterverkehr abwickeln, sieht das anders aus: Werden Güter

nicht pünktlich an den Zielort transportiert, werden von der Bahn zu zahlende Vertragsstrafen

fällig, sodass im Güterverkehr Dispositionskriterium ist, die Summe der Konventionalstrafen

zu minimieren. Die Ziele beider Disponentenarten stehen also in Konflikt, weil sie sich das-

selbe Netz teilen müssen78. Da Vertragsstrafen direkt und sicher anfallen, während die durch

unzufriedene Reisende entstehenden Kosten noch immer nur schwer zu beziffern sind, hat der

Güterverkehr oft Vorrang.

Trotzdem sind natürlich alle dispositiven Maßnahmen unter Beachtung der Aufwands- und

Kostenminimierung sowie der Kundenzufriedenheit durchzuführen. Dafür existieren bereits

eine Reihe von Verfahrensvorschriften und technischen Systemen, deren Auflistung den

78 Aus diesem Grund werden in dieser Arbeit für die kundenorientierte Disposition eigene Bewertungsmaßs-

täbe definiert und die Systemabgrenzung so gewählt, dass eine widerspruchsfreie Disposition möglich ist.

Kapitel II

Rahmen dieser Arbeit sprengen würden, für die aber gilt: Sämtliche Entscheidungen zur

Konfliktlösung beruhen auf der Erfahrung vieler Disponenten.

Allen Organisationseinheiten, die sich mit der Disposition befassen, ist somit eines ge-

meinsam: Die Aufgabe besteht zunächst darin, das aktuelle Betriebsgeschehen, die Netzlage,

möglichst genau zu erfassen und aufgetretene Störungen und Konflikte möglichst automati-

siert79 zu erkennen. Im Anschluss werden erfahrene Disponenten anhand der Informationen

aus dem Netzabschnitt, für den sie zuständig sind, die Lage im Netz analysieren und im Fall

eines aufgetretenen Konflikts dispositive Maßnahmen einleiten. Je nach Zielsetzung des Dis-

ponenten werden dann unterschiedliche Maßnahmen ergriffen, um einen Istzustand dem urs-

prünglich geplanten Sollzustand wieder anzugleichen.

Wie dieser Prozess in der Praxis implementiert sein kann, wird nachfolgend am Beispiel

der Deutschen Bahn AG erläutert. Es wird ein Einblick in aufbau- und ablauforganisatorische

Aspekte sowie die Informations- und Kommunikations-Infrastruktur der Disposition als orga-

nisatorischer Einheit gegeben. Dabei sollte immer auch Augenmerk auf die Konzernstruktur

(vgl. Abschnitt II.1) gelegt werden, weil sie einen Großteil der notwendigen Dispositionsab-

läufe vorgibt.

II.4.4.1 Die Dispositionsorganisation bei der Deutschen Bahn AG

Die Disposition war – zumindest im Bereich der Deutschen Bahn AG – ursprünglich Auf-

gabe der Fahrdienstleiter an den Stellwerken. Diese hatten jeweils nur einen sehr begrenzten

Bereich zu überwachen. Im Laufe der Zeit wurde die Betriebsleitung immer stärker zentrali-

siert. Heute existiert ein hierarchisch organisiertes System von Betriebsleitstellen, die für die

Zugüberwachung und -steuerung zuständig sind. Auf der obersten Ebene liegt die Netzleit-

zentrale in Frankfurt, die für die Disposition der Fernreisezüge und der überregionalen Güter-

züge zuständig ist.80 Sie ist weisungsbefugt gegenüber der nächsten Hierarchiestufe, die zu-

nächst aus 15 Betriebszentralen (BZ) bestand, deren Anzahl auf sieben reduziert wurde.81

Diese befinden sich in Berlin, Hannover, Duisburg, Leipzig, Frankfurt, Karlsruhe und Mün-

chen und sind jeweils zuständig für die Betriebsüberwachung und Disposition in einem regio-

nal abgegrenzten Bereich.

Die Betriebszentralen gehören heute der DB Netz AG. Sie ist als Infrastrukturbetreiber für

einen reibungslosen Verkehrsfluss, d. h. für sämtliche Dispositionsentscheidungen, auf den

Schienen ebenso zuständig wie für Trassenneubau und -wartung. Dementsprechend stellt die

Netz AG Dienstleistungen für die drei bahneigenen EVU DB Cargo, DB Reise & Touristik

sowie DB Regio bereit. Auch den Privatbahnen bietet die Netz AG ihre Leistungen an. Sie ist

79 In der Praxis können selbstverständlich nicht alle Konflikte automatisiert erfasst werden. Meldungen über

fehlendes Personal werden z. B. von Mitarbeitern telefonisch weitergegeben.

80 Eine Beschreibung der Aufgaben und verwendeten Technologien in einer Netzleitzentrale findet sich in

[Breu 2003].

81 Detailliertere Informationen zur Arbeitsweise der Betriebszentralen finden sich in [Jacobs 2003],

[Kant 2000], [Pachl 2002] sowie [Girke/Bader 2001].

Grundlagen und Begrifflichkeiten

mit rund 44.000 Mitarbeitern für ca. 35.500 Gleiskilometer zuständig und erbringt damit eine

jährliche Leistung von etwa einer Milliarde Trassenkilometer82.

Der zu disponierende Bereich einer Betriebszentrale ist in mehrere Streckendispositions-

bezirke unterteilt. Für diese Bezirke ist jeweils ein Zuglenker (Disponent) verantwortlich. Ziel

ist, diesem Zugdisponenten direkten steuernden Durchgriff auf die Fahrstrecken der Züge zu

geben. Die Zuständigkeit für die Zugüberwachung und -steuerung liegt bei den örtlich zu-

ständigen Fahrdienstleitern, die allerdings Weisungen des Zugdisponenten entgegennehmen.

Aus diesem Grunde sind die Arbeitsplätze der Disponenten und Fahrdienstleiter räumlich

nebeneinander angeordnet.

Aufgrund des hohen Kommunikationsbedarfs zwischen der Netz AG und ihren Kunden

unterhalten die anderen EVU in den BZ ebenfalls Transportleitungen. Darüber hinaus betreibt

bspw. die Regio AG darüber hinaus noch weitere Standorte; auch andere EVU haben eigene

Leitstellen.

Die angesprochene Zentralisierung wird vor allem durch die Einführung elektronischer

Stellwerke (ESTW) sowie die Nachrüstung älterer Relaisstellwerke zur Fernsteuerung mög-

lich: Die Fahrwege der Züge und der Betrieb können von Ferne aus manipuliert bzw. kontrol-

liert werden.

Eine wichtige Voraussetzung für eine weitgehende Automation der Zugsteuerung wurde

mit der sog. fahrplanbasierten Zuglenkung geschaffen.83 Hierbei werden sämtliche für die

Steuerung notwendigen Informationen im Zuglenkplan vorgehalten. Dieser dient als Grundla-

ge für die Zugsteuerung über die Leit- und Sicherungstechnik. Der Zuglenkplan bezieht seine

Informationen immer aus dem aktuellen Dispositionsfahrplan. Der Dispositionsfahrplan wie-

derum ist der um dispositive Maßnahmen erweiterte Sollfahrplan. Damit hat der Disponent

mit seinen Entscheidungen zur Disposition direkten Einfluss auf die Zugsteuerung. Dem ört-

lich zuständigen Fahrdienstleiter fallen i. d. R. nur überwachende Tätigkeiten zu.

Ziel der räumlichen Konzentration der Bedieneinrichtungen und der Zusammenführung

der einzelnen Dispositionsebenen war es, die Effektivität und Flexibilität der Disposition zu

steigern und die Zusammenarbeit der Disponenten zu vereinfachen sowie damit die Konflikt-

behandlung zu erleichtern. Die direkte Kommunikation ermöglicht eine schnelle Informati-

onsversorgung anderer betroffener Dispositionsstellen und damit eine zeitnahe Reaktion auf

Störungen, was insbesondere bei Fernverkehrsverbindungen von hoher Bedeutung ist. In der

Praxis führt dieser Grundgedanke in Verbindung mit der Konzernstruktur nicht unbedingt

zum angestrebten Ziel, da die Netz AG letztendlich die Kontrolle über den Trassenverbund

behält. Die Fahrdienstbetreiber mieten einzelne Streckenabschnitte für eine bestimmte Zeit,

ähnlich den sog. „Slots“84 in der Luftfahrt. Treten innerhalb einer Fahrdienstgesellschaft

82 Die Zahlen stammen aus [DB Netz 2005] und [DB 2005h]. In Trassenkilometern wird die zurückgelegte

Strecke der Züge ausgedrückt.

83 Zur fahrplanbasierten Zuglenkung siehe [Bormet 2002].

84 Slots sind die Zeitfenster, innerhalb derer ein bestimmtes Flugzeug starten oder landen darf. Kann ein Slot

nicht genutzt werden, muss bis zum nächsten freien Slot gewartet werden.

Kapitel II

Komplikationen auf, die nicht lokal bzw. innerhalb des EVUs gelöst werden können, muss

eine Abstimmung mit der Netz AG erfolgen. Eine Kommunikation der verschiedenen EVU

untereinander findet – trotz kurzer Kommunikationswege – oft nicht statt und ist i. Allg. auch

nicht möglich, da nur der Netz AG die wirkliche Gleisbelegung bekannt ist. Diese künstliche

Trennung einstiger Gesamtstrukturen führt zu höheren Kommunikations- und Personalauf-

wänden, da übergreifende Schritte zwischen mehreren Unternehmen ausgehandelt werden

müssen. Jedes Unternehmen muss zu diesem Zweck Ansprechpartner zur Verfügung stellen,

die im Konfliktfall im Prinzip dieselbe Aufgabe zu lösen haben – allerdings mit unterschiedli-

chen Zielsetzungen.

Ein weiteres Problem der organisatorischen Trennung in verschiedene EVU unter dem

Dach der DB ist die Aufteilung des Gesamtbestandes an Ressourcen wie Zugmaschinen und

Waggons in die einzelnen Gesellschaften. Fällt ein Fahrzeug aus, kann es vorkommen, dass

zwar ein Ersatzfahrzeug in erreichbarer Nähe zur Verfügung steht, dies aber einem anderen

Unternehmen gehört und somit nicht ohne weiteres einsetzbar ist; Ressourcenkonflikte kön-

nen entstehen (vgl. auch Abschnitt II.4.4.2.3). Jedes einzelne Unternehmen kann dem nur

durch einen höheren Bestand an Fahrzeugen begegnen, was jedoch eine höhere Kapitalbin-

dung impliziert. Gleiches gilt für Personal. So dürfen z. B. Zugführer aus Sicherheitsgründen

nur Strecken befahren, die ihnen bekannt sind.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Störungen können, wie oben erläutert, verschiedenste

Ursachen haben und innerhalb der Dispositionsstruktur der DB AG auch noch in unterschied-

liche Verantwortlichkeitsbereiche fallen. Solange jeder Dienstleister Störungen und Konflikte

innerhalb seines Bereichs regeln und auflösen kann, ist dies unproblematisch. Sind Konflikte

nicht lokal lösbar, oder benötigt die Behebung zu viel Zeit, ist meist die ganze Dienstleis-

tungskette involviert. Da der Bahnverkehr im Interesse des Kunden fortgesetzt werden muss,

können Dispositionsmaßnahmen nur unter Einbeziehung aller betroffenen Unternehmen er-

folgen. Die Vielfältigkeit der Störungsursachen wird demnach durch die Vielfältigkeit der

Verfahren zur Behebung der Störungen noch potenziert. Der im Rahmen dieser Arbeit oft

zitierte „Disponent“ – vgl. Kapitel III – ist also in Wirklichkeit eine komplexe Organisation

von an der Disposition beteiligten Mitarbeitern verschiedener Bahnunternehmen, die in der

Praxis an örtlich nicht weit voneinander entfernten Terminals die gleiche Aufgabe mit teils

widersprechenden Zielsetzungen zu lösen versuchen. Dafür steht ihnen mittlerweile eine ein-

heitliche Datengrundlage zur Verfügung: Das Reisendeninformationssystem RIS. Dieses wird

u. a. im nächsten Abschnitt besprochen.

II.4.4.2 Bahnseitige technologische und organisatorische Unterstützung der

Disposition

II.4.4.2.1 RIS – Das Reisendeninformationssystem der Deutschen Bahn AG

Ein gutes, übersichtliches und auf die Bedürfnisse der Reisenden abgestimmtes Informati-

onsangebot während der Fahrt ist wie erwähnt ein wesentliches Qualitätsmerkmal einer Bahn-

reise. Eine schnelle, umfassende und verlässliche Information über

Grundlagen und Begrifflichkeiten

 eventuelle Verspätungen

 Änderungen von Abfahrts- und Ankunftsgleisen oder -orten

 Sonder- und Ersatzzüge

 mögliche Anschlüsse in den Bahnhöfen

sind essentiell für Reisende während einer Fahrt.

Mit dem Reisendeninformationssystem „RIS“ verfolgt die Bahn daher das Ziel, die Servi-

cequalität im Schienenverkehr und damit die Kundenzufriedenheit zu steigern. Dazu sollen

die Bahnpassagiere und alle Mitarbeiter der Bahn besser und schneller als bisher über Verspä-

tungen und Zugausfälle informiert werden.

Das tägliche Betriebsgeschehen im Personenverkehr mit den ca. 1.300 Zugfahrten im Be-

reich DB Reise & Touristik und den über 28.000 Zügen pro Tag im Bereich DB Regio zwi-

schen den Bahnhöfen bzw. verschiedenen Stellen im Schienennetz wird bereits weitgehend

überwacht. Technisch ermöglicht wird dies in erster Linie durch Zugnummernmeldeanlagen

der Stellwerke, welche die aktuelle Position der Züge an die Betriebzentralen weitergeben.

Zusätzlich wird mit Hilfe der technischen Fahrwegüberwachung der Zustand des Fahrweges

erfasst und an die Betriebszentrale übermittelt, wodurch technische Störungen schneller er-

kannt werden können. Insgesamt sorgt dies für eine aufgrund der Datenbasis effizientere Dis-

position. Bei nicht durch Zugnummernmeldeanlagen überwachten Strecken erfolgt die Ver-

spätungsweitergabe bzw. die Zuglaufverfolgung fernmündlich durch die Zugbegleiter, wobei

diese Informationen bei weitem nicht so verlässlich sind wie automatisch erfasste. Beispiels-

weise ist nur bedingt zu unterscheiden, ob eine Meldung zu spät eingetroffen ist, weil der

Zugbegleiter sie zu spät abgesetzt hat, oder ob ein Zug tatsächlich verspätet ist. Meldungen

über Passagiere erfolgen zurzeit in jedem Fall per Telefon, bspw. wird ein Antrag zur An-

schlusssicherung vom Zugbegleiter per Telefon an die Betriebszentrale weitergegeben, was

natürlich, bei mehreren hundert Passagieren pro Zug, recht ineffizient sein kann.

Eine Weiterentwicklung des Systems verbindet Mobilfunk und Satellitenortung und basiert

auf dem bereits für den Fernverkehr bestehenden Informationssystem der Bahn, mit dem zu-

vor nur die ca. 1.000 täglich verkehrenden Fernzüge von der zentralen Transportleitung durch

das Satellitenortungssystem GPS überwacht wurden. Eine grundlegende Neuerung von RIS

ist die Integration der Nahverkehrszüge. Mittels RIS können die aktuellen Positionen der bis

zu 30.000 Fern- und Nahverkehrszüge pro Tag in Echtzeit erfasst und analysiert werden. Um

Datenkonsistenz zu gewährleisten, wird diese Aufgabe zentral gelöst. Sobald sich aus den

Positionsdaten Abweichungen ergeben, werden Konsequenzen, bspw. Verspätungsausbrei-

tungen, berechnet. Die Daten der Fernverkehrszüge werden dabei wie bisher durch GPS an

den Zentralrechner übermittelt. Viele Züge, insbesondere im Nahverkehr, verfügen jedoch

momentan noch nicht über ein automatisches Ortungssystem verfügen. Dieser Problematik

begegnet die Bahn durch Ausrüstung der Kundenbetreuer mit Handys. Somit können auch

von diesen Zügen Abfahrtszeiten, aktuelle Positionen sowie Störungen und die dafür verant-

wortlichen Gründe per SMS an den Zentralrechner übermittelt werden. Eine Umrüstung der

Kapitel II

Nahverkehrszüge auf GPS erfolgt parallel, so dass mit einer Anbindung von 70 % dieser Züge

an das Satellitenortungssystem im Jahr 2007 zu rechnen ist.

Um dem RIS-System nötigenfalls alle Informationen in Echtzeit auf SMS-Basis zur Ver-

fügung zu stellen, werden sowohl die 4.000 Kundenbetreuer im Nahverkehr als auch die rund

1.700 Zugbegleiter im ICE und InterCity – unabhängig von der SMS-Ausstattung – mit dem

dafür notwendigen Kommunikationssystem ausgerüstet. Neben der Positions- und Störungs-

meldung können dem Zentralrechner zugleich auch Informationen über die Anzahl der Um-

steiger für die Anschlussverbindungen mitgeteilt werden85. Außerdem können die Kundenbe-

treuer und Zugbegleiter auch benötigte Informationen vom Zentralrechner abrufen. Die dort

in Echtzeit verarbeiteten Daten stehen somit bundesweit und zeitnah86 für aktuelle Kundenin-

formationen zur Verfügung. Die Informationsübertragung an den Kunden soll dabei an den

verschiedenen Orten durch das RIS-Intranet folgendermaßen erfolgen:

 Nahverkehrszüge ohne Kundenbetreuer sollen mit einem digitalen Ansagesystem und

teilweise mit elektronischen Anzeigen ausgerüstet werden.

 In Nahverkehrszügen sollen alle Kundenbetreuer über sämtliche Echtzeit- und An-

schlussinformation verfügen.

 Im ICE und InterCity wird die Information über die vorhandenen Anzeigesysteme

oder den Zugbegleiter erfolgen.

 Im Internet sind die aktuellen An- und Abfahrtspläne für alle Bahnhöfe erhältlich.87

 In den Bahnhöfen soll die Informationsübertragung an den Kunden über qualitativ

verbesserte Anzeigen und Lautsprecherdurchsagen erfolgen.

Bis Ende 2003 wurden bereits die wichtigsten Knotenbahnhöfe und die wichtigsten Nah-

und Fernverkehrsstrecken in dieses System integriert sein. In den folgenden Jahren sollte das

neue System flächendeckend auf ca. 3.600 Bahnhöfe, auf alle Fernverkehrszüge und auf ca.

70 % der Nahverkehrszüge ausgedehnt werden. Insgesamt soll die Überwachung des komp-

letten Netzes der Deutschen Bahn AG bis zum Jahr 2008 abgeschlossen sein.

Zusätzlich zum RIS-System selbst plant die Deutsche Bahn, dieses auf Anfrage auch für

den intermodalen Verkehr verfügbar zu machen. Die Anschlusssicherung zwischen dem

Schienenverkehr und anderen Verkehrsträgern soll für die Reisenden durch zuverlässige

Echtzeit-Informationen an den Umsteigepunkten verbessert werden. Dabei sind in der Praxis

jedoch vermutlich größere organisatorische Probleme zu lösen.

Es bleibt festzuhalten, dass RIS, wenn es vollständig implementiert ist, in der Tat alle zur

Kundeninformation wünschenswerten Daten zur Verfügung stellt. Damit wäre eine der

Hauptvoraussetzungen an ein System zur kundenorientierten Disposition erfüllt. Trotzdem

85 Zumindest ist dies in der von der Bahn benutzten Datenstruktur nebst einer Vielzahl weiterer Informatio-

nen vorgesehen.

86 Im Prinzip kann der RIS-Datenstrom im Bahnnetz an beliebigen Orten empfangen und verarbeitet werden.

Das in Kapitel 6 vorgestellte personalisierte Meldesystem per SMS berechnete aus dem RIS-Datenstrom relevan-

te Verspätungen und sendete diese an die eingebuchten Teilnehmer.

87 Dies kann unter http://reiseauskunft.bahn.de/bin/bhftafel.exe/dn überprüft werden!

Grundlagen und Begrifflichkeiten

bleibt noch die Aufgabe, die Information geeignet zu individualisieren und für den Reisenden

damit einen echten Mehrwert zu schaffen. Weitere grundlegende Informationen zu RIS sind

in [Meurer 2000] zu finden.

II.4.4.2.2 Technologische Unterstützung von Dispositionsentscheidungen: Leit-

und Sicherungstechnik

Einhergehend mit den informationstechnologischen Maßnahmen für das RIS unternimmt

die Bahn verstärkte Anstrengungen, um die aktuelle Netzsituation exakt erfassen zu können.

Mittels moderner Sicherungs- und Telekommunikationstechnik werden, wie im vorangegan-

genen Abschnitt beschrieben, Disponenten und Fahrdienstleiter bei ihrer Aufgabe unterstützt,

sodass sie Konflikte früher erkennen und ggf. durch eine vorausschauende Disposition mini-

mieren können.88

Dabei resultiert der Plan der exakten Erfassung eigentlich eher aus dem Sicherheitsgebot

bei der Ausführung des Fahrplans: Wie oben beschrieben verhindert der lange Bremsweg im

Schienenverkehr i. Allg. ein „Fahren auf Sicht“. Daher ist eine Außensteuerung nötig, um die

Sicherheit des Betriebes zu gewährleisten. Die wichtigsten Funktionen der Leit- und Sicher-

heitstechnik sind dementsprechend (vgl. [Pachl 2002], S. 35):

 Sicherstellung der Zugintegrität (alle Waggons des Zugverbundes sind angekuppelt)

 Feststellung und Übermittlung der Position der Züge

 Weitergabe der Fahrbefehlinformationen an den Zugführer

Abbildung 15: Sperrzeitentreppe zweier Züge, Quelle: [Gröger 2002], S. 17

88 Eine weitere, der Literatur entnomme Methode, Züge zu lokalisieren, ohne dazu große Infrastrukturinvesti-

tionen vorzunehmen, wird im Übrigen in [Geistler/Böhringer 2004] beschrieben. Dabei werden während einer

Fahrt mittels Sensoren wahrgenommene Ereignisse mit der bekannten Streckeninfrastruktur abgeglichen, sodass

sich recht präzise Ortungen vornehmen lassen.

Kapitel II

Heute werden bei der Bahn i. d. R. ortsfeste Signalanlagen zur Steuerung des Betriebs ein-

gesetzt. Daher muss der Fahrweg in Blöcke eingeteilt werden, die niemals von zwei Zügen

gleichzeitig befahren werden sollten. Diese Technik wird Fahren im Raumabstand genannt.

Für jeden Zug im Fahrplan entsteht pro Strecke dadurch eine Sperrzeitentreppe, die be-

schreibt, wie der Zug die Fahrwegblöcke belegt (vgl. Abbildung 15).

Dieses Vorgehen impliziert aufgrund der Sperrzeiten Abstände zwischen zwei Zügen, die

teils erheblich größer sind als der eigentlich sinnvolle Bremswegabstand. Dadurch bleiben

bereits bei der Fahrplankonstruktion, vor allem aber bei der Disposition, Netzkapazitäten un-

genutzt. Zudem sind Bereitstellung, Erhaltung und Wartung der ortsfesten Signalanlagen sehr

teuer. Dementsprechend sollen zukünftig möglichst große Teile der Steuerungslogik von

Fahrweg in das Schienenfahrzeug verlagert werden. Der Mobilfunkstandard für Bahnen,

GSM-R (Global System for mobile Communication – Rail), sowie das Satellitenortungssys-

tem GPS bzw. eine Zugortung über passive Informationsträger auf den Gleisen, sog. (Euro-)

Balisen, ermöglichen diese Umstellung. Dies geschieht im Übrigen sowohl auf nationaler als

auch auf internationaler Ebene: Beide Technologien entspringen in erster Linie dem europä-

ischen Gemeinschaftsprojekt ERMTS (European Rail Traffic Management System), welches

die Verbesserung des vorhandenen Kommunikations- und Meldesystems zum Ziel hat. Da auf

europäischer Ebene unterschiedliche, vorwiegend inkompatible Systeme existieren, die den

an Bedeutung zunehmenden grenzüberschreitenden Verkehr erschweren89, muss die Abschaf-

fung nationaler Unterschiede im transeuropäischen Streckennetz für Hochgeschwindigkeits-

züge und die Schaffung von Interoperabilität durch einheitliche Standards primäres Ziel sein,

um die Bahn gegenüber der Luftfahrtindustrie konkurrenzfähig zu machen. GSM-R imple-

mentiert dabei eine einheitliche Kommunikationsplattform, welche im nächsten Abschnitt

kurz erläutert wird90. Ebenfalls von großer Bedeutung ist die europaweite Vereinheitlichung

der Sicherungs- und Meldetechnik für die teilnehmenden Bahnen im Rahmen des Projekts des

European Train Control Systems (s. u.).

Begleitend dazu wird der Verkehrsfluss durch den Aufbau neuer elektronischer Stellwerke

optimiert, welche die Funktion von bis zu sechs konventionellen Stellwerken übernehmen.

Mittlerweile wird bereits die Mehrzahl der elektronischen Stellwerke, deren Aufgabe aus der

computerisierten Steuerung von Weichen, Schranken und Signale für die Züge liegt, von einer

Betriebszentrale aus überwacht.

All diese Maßnahmen ermöglichen letztlich eine schnellere Gleisfreigabe auf den Fahrwe-

gen, sodass Sicherheitsabstände auf Strecken verkürzt werden können – bis hin zum Fahren

89 Im grenzüberschreitenden Verkehr sind daher bisher häufig Mehrfachausrüstungen der Fahrzeuge notwen-

dig; dies ist bspw. beim „Thalys“, einem Hochgeschwindigkeitszug, der zwischen Köln, Paris und Brüssel ver-

kehrt, der Fall.

90 Für die kundenorientierte Disposition ist dieses System insofern von Belang, als dass es zur Kommunikati-

on mit und zur Steuerung der Passagiere ebenfalls eingesetzt werden kann und sollte. Die These, dass mit ge-

schickter Nutzung vorhandener Technologie die „Informationslücken“ eines Reisenden während der Fahrt ge-

füllt werden könnten, wird somit belegt.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

im absoluten Bremswegabstand. Dies wiederum erhöht die Kapazität der Strecken und er-

möglicht dadurch höhere Taktraten auf den Linien bzw. mehr Freiheiten für die Fahrplange-

staltung und die außerplanmäßige Bereitstellung von Trassen, um z. B. auf eine veränderte

Nachfragesituation zu reagieren. Andererseits werden so auch die Anforderungen an die Dis-

position erhöht: Bei Konflikten entsteht ein Bedarf nach schnelleren und effizienteren Dispo-

sitionsentscheidungen aufgrund des gegenüber Störungen anfälligeren Fahrplans. Auf Fern-

bahnstrecken besteht im Gegensatz zu Regionalbahnstrecken ebenfalls ein höherer Bedarf an

dispositiver Kontrolle, da dort schnell fahrende Fernzüge und langsamere Regional- und Gü-

terzüge dieselben Ressourcen nutzen.

II.4.4.2.2.1 GSM-R

GSM-R ist einer der Hauptbestandteile des ERMTS-Projekts, zu dessen Einführung sich

bereits 32 europäische Eisenbahnverwaltungen bereit erklärt haben. Auf der nationalen Ebene

verfolgt die Deutsche Bahn AG mit GSM-R das Ziel der Schaffung einer effizienten Leit- und

Sicherheitstechnik. GSM-R ist für die Bahn ein Eckpfeiler der Zukunftsstrategie „Netz 21“

(vgl. [DB 2004]).

Ein weiterer Grund pro GSM-R ist der Ersatz der bisherigen Kommunikationsanwendun-

gen: Zurzeit erfolgt die Kommunikation, bspw. für Bahn- und Rangierfunk oder auch zwi-

schen Gleisarbeitern mittels verschiedener analoger Systeme (vgl. [DB 2005c]). Diese brin-

gen erhebliche Nachteile und Probleme mit sich:

 Die Instandhaltung und Erneuerung der alten Systeme wird immer aufwändiger und

kostenintensiver. Es entstehen zudem hohe Betriebskosten, da jedes System eine eige-

ne Hardware erfordert.

 Zugleich müssen die Systeme getrennt gewartet werden, so dass sich höhere War-

tungskosten gegenüber einer einheitlichen Kommunikationsplattform ergeben.

 Hinzu kommt, dass die veralteten analogen Systeme weitaus störanfälliger sind und

nicht ohne Erweiterungen die Anforderungen an eine moderne Kommunikationsum-

gebung erfüllen.

 Die proprietären analogen Systeme behindern schließlich die Interoperabilität des eu-

ropäischen Schienenverkehrs.

Da auf diese Weise eine einheitliche, standardisierte Plattform für alle Kommunikations-

dienste mit geringerer Störanfälligkeit geschaffen wird, ist ein Wechsel der Systeme zu einem

digitalen Kommunikationsnetz auf Basis des erprobten GSM-Standards für Mobilfunknetze

aus Sicht der Deutschen Bahn AG unausweichlich geworden.

GSM-R integriert einige Erweiterungen zum konventionellen GSM-Standard (vgl. Kapitel

V), die speziell den Anforderungen der Bahn angepasst wurden. Neben betriebswirtschaftli-

chen Vorteilen bietet die Nutzung des digitalen Kommunikationssystems auch eine Reihe

technischer Vorteile beim Einsatz im täglichen Betriebsablauf. Das digitale Netz bietet z. B.

neue Möglichkeiten der Zugsteuerung und -überwachung sowie Notrufverbindungen. Beim

Zugfunk ermöglicht GSM-R gegenüber dem analogen System eine direkte Kommunikation

Kapitel II

mit dem Lokführer sowie für den Betrieb wichtige Sammel- und Gruppenruf-

Funktionalitäten. Per Funk können Änderungen der Streckendaten für die elektronischen

Buchfahrpläne91 direkt an die Triebfahrzeuge übertragen werden, um auf eventuelle Störun-

gen schnell reagieren zu können. Außerdem lassen sich auch Diagnosefunk- und Energiedaten

aus den Zügen per GSM-R übertragen, was eine zentrale Wartungsüberwachung und -planung

ermöglicht. Ebenso kann, wie oben angedeutet, in Kombination mit GPS eine genaue Stand-

ortbestimmung der einzelnen Züge erfolgen. Dies ermöglicht letztlich erst die gezielte Kun-

deninformation, den zweiten Hauptbestandteil der kundenorientierten Disposition.

Besonders wichtig ist der Einsatz von GSM-R für die Zugsteuerung und -sicherung, vor-

nehmlich aufgrund einiger innovativer Anwendungsmöglichkeiten. So wird zukünftig die ab

Geschwindigkeiten von 160 km/h notwendige Linienzugbeeinflussung92 durch eine Funkzug-

beeinflussung auf Basis des weiter unten erläuterten European Train Control Systems (ETCS)

ersetzt werden können. Dadurch entfallen die Linienleiter93 mit der Verkabelung entlang der

Schienen. Auch ortsfeste Signalanlagen werden nicht mehr benötigt, denn die Daten für den

Fahrweg werden per GSM-R direkt in den Führerstand der Züge übermittelt. Die Erstellung

der Infrastruktur von GSM-R sollte nach Angaben der Deutschen Bahn AG 2004 weitestge-

hend abgeschlossen sein, der Ausbau dauert jedoch immer noch an (vgl. [DB 2005f]). In der

ersten Ausbaustufe ist der Mobilfunk auf 24.500 km innerhalb des Streckennetzes verfügbar.

Für eine lückenlose Kommunikation wurde dafür, je nach Topographie der Bahnstrecke, alle

fünf bis zwölf Kilometer eine Basisstation errichtet. Im Bereich der sieben Betriebszentralen

existiert jeweils ein Mobile Switching Center, welches über 63 Base Station Controller ver-

fügt, die insgesamt ca. 2.800 Basisstationen steuern. Das Netzmanagement und die Überwa-

chung werden dabei während des Regelbetriebs durch sieben Operation and Maintenance

Center, die auch in die Betriebszentralen integriert sind, verwaltet. Außerhalb dieser Zeit ist

ein Network Management Center für das Streckennetz innerhalb Deutschlands zuständig. Die

Planung wurde dabei mit dem Ziel durchgeführt, dass die Funkversorgung innerhalb Deutsch-

lands zu mindestens 95 % verfügbar ist. Zusätzlich wurde die Fahrzeugflotte auf MTRS (Mul-

ti-Mode Train Radio System) umgerüstet, um das GSM-R nutzen zu können.

II.4.4.2.2.2 European Train Control System

Das ETCS ist, neben GSM-R, die zweite Hauptkomponente des ERMTS. Aufgrund einer

Vielzahl technischer Hürden und Inkompatibilitäten, die den europäischen Schienenverkehr

behindern, soll mit der Einführung von ETCS ein einheitliches europäisches Zugsteuerungs-

91 Ein Buchfahrplan ist der Fahrplan für das Zugpersonal. Darin sind technische Daten wie Fahrzeiten, zuläs-

sige Geschwindigkeiten und sonstige, betriebliche Besonderheiten für den Laufweg eines Zugs enthalten (vgl.

[Pachl 2005] oder [Wikipedia 2005b]).

92 Ein Sicherheitssystem, das vor allem bei Geschwindigkeiten über 160 km/h aufgrund der langen Brems-

wege (bzw. des hierfür nicht ausreichenden Abstands zwischen Haupt- und Vorsignalen) eingesetzt werden

muss.

93 Ein Linienleiter ist ein Hilfsmittel bei der Linienzugbeeinflussung, mit dem sich Züge selbst orten können.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

und Zugsicherungssystem geschaffen werden. Ziele der ETCS-Spezifikation für alle beteilig-

ten Betreibergesellschaften sind:

 Kostenreduzierung bei Investition, Instandhaltung und Betrieb

 Ersatz der nationalen Zugsicherungssysteme

 Interoperabilität der Schienennetze

 Leistungssteigerung der einzelnen Strecken

Die Fahrten der einzelnen Züge werden dabei auf der Grundlage sicherer Streckeninforma-

tion und Zugeigenschaften durch ETCS kontrolliert, was z. B. die Einhaltung der örtlich zu-

lässigen Geschwindigkeit und der Höchstgeschwindigkeit des Zugs umfasst. Zudem erfolgt

eine Überprüfung des für einen Zug freigegebenen Fahrweges inklusive Eignungsprüfung der

Fahrzeuge und der Bewegungsrichtung. Die Einhaltung eventuell vorgegebener betrieblicher

Verfahren, bspw. „Fahrt auf Sicht“, wird ebenfalls überwacht. Innovativ an ETCS ist, dass

eine Vielzahl zur Fahrtdurchführung notwendiger Entscheidungen nicht von einer Kontroll-

stelle ausgeführt wird, sondern durch die Fahrzeuge selbst erfolgt. In diesem Sinne wird ein

Agentenkonzept (vgl. Abschnitte II.4.3.2 und III.1.1) implementiert.

Das ETCS besteht aus drei unterschiedlichen Betriebsebenen. Durch diese Klassifizierung

können die einzelnen Eisenbahnbetreiber die Übergänge zwischen verschiedenen nationalen

Zugsteuerungs- und -sicherungssystemen zu einem einheitlichen europäischen System besser

planen. Die Bahnbetreiber können dabei den Level wählen, welcher ihren betrieblichen An-

forderungen bzw. Möglichkeiten entspricht. Die drei einzelnen Levels von ETCS sind in Ta-

belle 4 dargestellt.

Tabelle 4: Anwendungsstufen des European Train Control System (nach [Wegener 2005])

Anwendungsstufe

Level 1

Level 2

Level 3

Übertragungsmedium

Eurobalisen

Eurobalisen +

GSM-R

Eurobalisen

+GSM-R

Übertragungsart

Punktförmig

Kontinuierlich

Freimeldeeinrichtungen

erforderlich?

Nein

Streckensignale erforder-

lich?

Nein

Fester Blockabstand?

Nein

Zugintegritätsprüfung er-

forderlich?

Nein

Für den interessierten Leser finden sich zu den verschiedenen Levels weitere Informatio-

nen im Anhang.

Kapitel II

II.4.4.2.3 Dispositionsbeeinflussende organisatorische Neuerungen

Im Sinne der Kundenorientierung, Steigerung des Streckendurchsatzes und der Pünktlich-

keit wurde von der DB Netz AG die Investitionsstrategie „Netz 21“ (vgl. z. B. [DB 2001]

oder [Fricke 2001]) entwickelt. Diese Konzeption unterteilt das Streckennetz in die drei ver-

schiedenen Bereiche „Vorrangnetz“, „Leistungsnetz“ und „Regionalnetz“. Durch diese Auf-

teilung sollen Konfliktmöglichkeiten minimiert und folglich Kosten gesenkt und Reisezeiten

verkürzt werden. Das Vorrangnetz umfasst etwa 10.000 km Strecke zwischen den Ballungs-

zentren mit 3.500 km für den schnell fahrenden, 4.500 km für den langsam fahrenden und

2.000 km für den S-Bahn-Verkehr. Das Leistungsnetz beinhaltet ca. 12.200 km für den regio-

nal und überregional gemischten Verkehr. Das Regionalnetz umfasst 14.500 km und kann von

allen Zügen befahren werden. Diese Aufteilung zielt vorrangig darauf ab, im vorhandenen

Netz sinnvoll zu investieren, wird aber langfristig auch Auswirkungen auf die Disposition

haben, weil weniger Belegungskonflikte zwischen schnellen und langsamen Zügen auftreten

dürften. Zusätzlich zu dieser Maßnahme existieren bei der Deutschen Bahn Standardprozedu-

ren im Falle auftretender Konflikte: An speziellen Knotenpunkten stehen Ersatzcrews und -

züge bereit, die im Notfall Dienste bzw. Fahrten übernehmen können.

Weitaus problematischer für den Verkehrsablauf sind Gleisblockaden durch das Liegenb-

leiben eines Zugs. In diesem Fall sind zeitnahe Dispositionsentscheidungen dringend erfor-

derlich, um die Auswirkungen der Störung für den Verkehrsfluss und insbesondere für den

Kunden gering zu halten. Solche Maßnahmen werden oft bereits vor Eintritt einer tatsächli-

chen Störung dieser Art geplant. Auch hier gilt es, einsatzbereite und mit Personal besetzte

Reisezüge von bestimmten Knotenpunkten aus einzusetzen, um den ausgefallenen Zug zu

ersetzen. Normalerweise fährt der neue Zug dann ab dem Folgebahnhof des ausgefallenen

Zugs weiter. Daneben sind zusätzliche Dispositionsentscheidungen zu treffen, welche die

Weiterbeförderung der sich im Zug befindenden Passagiere und das Räumen der Strecke für

den nachfolgenden Verkehr beinhalten. Dafür liegen in den regionalen Betriebszentralen

Ausweichpläne im Wortsinn „in der Schublade“. Auf diesen Plänen ist bspw. verzeichnet,

welche lokale Busgesellschaft bei einer Streckensperrung ggf. anzurufen ist.

II.4.4.3 Unterstützung des Kunden bei der Planung und Durchführung von

Reisen

Aus den bereits in Kapitel I eingeführten Kundenbindungsinstrumenten der Bahn sind für

diese Arbeit die Informationsinstrumente von größter Relevanz.

Reisende verlangen in erster Linie einfache und genaue Informationen über Fahrpläne,

Fahrplanänderungen, Verfügbarkeit von Sitzplätzen, Preise, Anschlüsse und Übergänge zu

anderen Verkehrsträgern. Der Kunde eines Verkehrsunternehmens möchte jederzeit, d. h. vor

und während seiner Reise informiert sein. Demzufolge erlangen kundenorientierte, dynami-

sche Informationssysteme eine immer größere Bedeutung für die Attraktivität des Schienen-

verkehrs.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Relativ zum Zeitpunkt der Konsumption des Produkts „Bahnreise“ lassen sich dabei haupt-

sächlich drei Informationsarten unterscheiden:

1. Pre-Trip-Information: Vor der Fahrt können Reisende z. B. die elektronische Fahr-

planauskunft und zahlreiche andere Services des EVU nutzen. Ein Kundenzugang

kann über Touch-Screen-Systeme vor Ort, über das Internet auf dem heimischen PC

oder über Mobilfunk durch das Handy erfolgen. In diesen zeitlichen Bereich fällt

auch der Ticketerwerb, d. h. der Ankauf des Produkts.

Die Reiseplanung einschließlich des Ticketerwerbs sollte selbstverständlich so

bequem wie möglich ablaufen. Die traditionelle und wohl persönlichste Anlaufstelle

für den Fahrgast sind dabei nach wie vor die Reisezentren der Bahn, d. h. Schalter-

stellen mit individueller Beratung. Auch und gerade für ältere Menschen bieten die

Planung und der Fahrkartenerwerb in Reisebüros eine weitere Alternative. Der inno-

vativste Weg zur Reiseplanung ist wohl das internetbasierte Buchungssystem. Hier

kann je nach individuellen Wünschen die Verbindung ausgesucht und eine Fahrkarte

zum Ausdrucken erworben werden, neuerdings sogar mit Lastschriftverfahren.94

Nach der Planung der Reise ist der Informationsbedarf des Kunden jedoch keineswegs ge-

deckt. Er benötigt vielmehr oftmals On-Trip-Informationen, um seine Reise erfolgreich und

vor allem zufrieden absolvieren zu können. Die Information während der Reise kann zum

einen nach der Aktualisierbarkeit in statische und dynamische Information und zum anderen

nach der Zielgruppe in spezifisch oder personalisiert oder unspezifisch, d. h. nicht personali-

siert, kategorisiert werden Dabei existieren für jeden sich ergebenden Typus schon jetzt un-

terstützende Informationsquellen (vgl. Tabelle 5):

2. Statische On-Trip-Information: Während der Fahrt können individualisierte Reise-

pläne, Aushangfahrpläne, Streckeninformationen in Zügen und Umgebungspläne an

Bahnhöfen zur Information über den Sollzustand genutzt werden. Änderungen des

geplanten Betriebsablaufes können natürlich auf diese Weise nicht erfasst werden,

obschon der Kunde gerade dann möglichst umfassend informiert werden sollte.

3. Dynamische On-Trip-Information: Zusätzlich können aktualisierte Fahrplaninforma-

tionen über Lautsprecherdurchsagen und Anzeigeelemente in Bahnhöfen (Zugziel-

anzeiger, Informationstafeln, Info-Monitore, Displays, Touch-Screen-Systeme) und

Zügen verbreitet werden. Diese berücksichtigen eventuelle Verspätungen und nen-

nen ggf. auch Anschlusszüge. Weiterhin ist das Internetangebot der Reiseauskunft

auch per WAP erreichbar. Neuerdings hat die Deutsche Bahn eine Verspätungshot-

line eingerichtet, bei der die Kunden vom Festnetz (!) aus kostenlos anrufen und sich

über die Weiterreise informieren können. Eine kostenlose individualisierte Informa-

tion ist bisher während der Reise demnach quasi nur durch den Zugbegleiter zu be-

kommen. Dieser kann jedoch naturgemäß nicht jeden Informationsbedarf decken:

Selbst wenn er Zugriff auf die notwendige Datenbasis hat, könnte er keinesfalls in

94 Damit ist prinzipiell sogar schon die Buchungsinfrastruktur vorhanden, die für ein System zur Reisendens-

teuerung notwendig wäre; vgl. Kapitel V.

Kapitel II

der notwendig kurzen Reaktionszeit alle Informationen adäquat weitergeben, zu-

mindest nicht in vollbesetzten Zügen im Falle größerer Störungen im Netz.

Tabelle 5: Klassifizierung von On-Trip-Passagierinformationen

nicht personalisiert

personalisiert

statisch

 Aushangfahrpläne

 Wagenstandsanzeigen

 Auslagen im Zug, Service

Point oder Reisezentrum

 „Ihr Fahrplan“-Verbindungs-

ausdruck

Dynamisch

 Fahrplantafeln

 Gleisanzeigen

 Durchsagen und im Zug und

Bahnhof

 Schaffner/Kundeninformation

 Telefon-Hotline

 SMS-Dienste mit Re-Routing-

Vorschlägen

Bei beiden Informationskanälen bleibt also der Kunde in der Verantwortung; er

muss aktiv nachfragen, wenn er informiert sein will.

Wünschenswert aus Sicht der Kunden und technisch möglich wäre also die Be-

reitstellung von aktuellen Informationen mittels seines mobilen Endgeräts, sobald

sich eine relevante Änderung des geplanten Reiseverlaufs ergibt. Informationen zu

kritischen Anschlusszügen, nach Ankunftszeiten am Zielort oder sogar alternative

Routenvorschläge könnten bspw. ohne weiteres per SMS unterbreitet werden.

Ein in diese Richtung gehendes Beispiel stellt das Modellprojekt PIEPSER

(Personalisierte Informationen exklusiv für Pendler des öffentlichen Verkehrs) dar.

„Ziel des Projektes ist die Entwicklung und der Betrieb eines Informationsdienstes,

der den ÖPNV-Fahrgast nur dann auf eine Verspätung oder Störung aufmerksam

macht, wenn diese das pünktliche Erreichen einer Anschlussverbindung im fahr-

plangebundenen Regional- oder Fernverkehr gefährdet oder verhindert. [...] Zusätz-

lich zur Störungsmeldung sollen den betroffenen Fahrgästen noch multimodale

Handlungsalternativen aufgezeigt werden, die unter den gegebenen Randbedingun-

gen trotzdem noch das pünktliche Erreichen der Anschlussverbindung ermöglichen.“

([Hoyer 2001], S. 2f.). Der Informationsdienst, der modellhaft im Großraum Mag-

deburg erprobt wird, wird Pendlern als Mehrwertdienst angeboten.

Ein ähnliches System zur Passagierinformation wurde bereits in den Jahren

2000 und 2001 am Decision Support & Operations Research Lab der Universität

Paderborn in Zusammenarbeit mit der DB Systems, damals noch TLC AG entwi-

ckelt (vgl. Kapitel V). Hier wird es den Kunden ermöglicht, sich vor der Fahrt über

Internet für eine Route „einzubuchen“. Falls bei einem oder mehreren Zügen im ge-

planten Reiseverlauf Störungen auftreten, wird der Kunde automatisch per SMS

über erreichte bzw. verpasste Anschlüsse sowie über alternative Möglichkeiten zur

Weiterreise informiert.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Theoretisch können zusätzlich After-Trip-Informationen unterschieden werden, die jedoch

nicht allein durch die Disposition abgedeckt werden können und daher nicht weiter betrachtet

werden sollen.

II.4.4.4 Grundsätze, Ziele und Regelungen der Disposition der Deutschen

Bahn heute

Um verschiedene Dispositionsstrategien miteinander vergleichen zu können, ist zu klären,

was genau das Ziel der Disposition ist, also die Frage zu beantworten, wie gut eine Dispositi-

onsentscheidung ist. Der bisherige Prozess liefert dazu nur sehr wenige Anhaltspunkte. Die

allgemeine Zielsetzung des jetzigen Dispositionsprozesses ist zwar in den Betriebsvorschrif-

ten der Deutschen Bahn festgehalten, aber doch sehr unspezifisch formuliert. Martin fasst in

[Martin 1998], S. 313, Hervorhebungen hinzugefügt) zusammen:

„Die konkreten Ziele der Disposition sind in den diesbezüglichen Unterlagen der Eisen-

bahnunternehmen nur sehr ungenau umrissen und recht allgemein formuliert. In der Betriebs-

vorschrift DS420 […] der Deutschen Bahn AG werden vier wesentliche Ziele der Disposition

benannt:

Das Bemühen um Pünktlichkeit wird als das Hauptziel bezeichnet. Bei schwierigen Be-

triebsverhältnissen sollen jedoch Maßnahmen zur Flüssighaltung von Strecken und Bahnhö-

fen in den Vordergrund treten. Es wird weder erläutert, was genau ‚schwierige Betriebsver-

hältnisse’ sind, noch welche Maßnahmen im Einzelnen wann angewendet werden sollen. Die

Aufwandsminimierung und die kurzfristige Anpassung des Verkehrsangebotes an die Nach-

frage sind weitere wesentliche Dispositionsziele.“95

Diese mangelnde Präzision der formulierten Ziele lässt dem Disponenten großen Entschei-

dungsspielraum. Zudem stehen die Ziele miteinander in Konflikt; es wird jedoch keine Anga-

be gemacht, wie die unterschiedlichen Ziele gegeneinander abgewogen werden können.

Konkreter formuliert die Richtlinie R420 (Betriebszentralen der Deutschen Bahn AG,

[DB Netz 2002], Modul 0105). Dort werden folgende Vorrangregelungen festgeschrieben:

„ a) Dringliche Hilfszüge haben Vorrang vor allen anderen Zügen.

b) S-Bahnzüge auf S-Bahngleisen haben Vorrang vor allen anderen Zügen.

c) In den übrigen Fällen haben die schnelleren Züge Vorrang vor den langsameren.

d) Vom Grundsatz nach c) darf abgewichen werden:

- Geringfügig, wenn dies der flüssigen Betriebsabwicklung insgesamt dienlich

ist. Dabei ist den durchfahrenden Zügen vor den haltenden und den einfahren-

den vor den ausfahrenden Zügen Vorrang zu gewähren.

- Zur Sicherstellung von Anschlüssen im Reiseverkehr, wenn der schneller fah-

rende Zug nicht mehr als 5 Minuten (absolut) verspätet wird.“

95 Martin nennt als Quelle der Richtlinie DS420 den unter [DB 1993] wiedergegebenen Beleg.

Kapitel II

Diese Regelungen sind zwar genauer, versagen jedoch bei den hier vorrangig betrachteten

Konfliktarten. Jacobs formuliert noch schärfer: „Insgesamt ist festzustellen, dass diese Hand-

lungsanweisungen nur für spezielle Ausnahmefälle eine konkrete Aussage treffen; für die

überwiegende Anzahl von Konflikten helfen sie dem Disponenten jedoch nicht weiter.“ ([Ja-

cobs 2003], S. 28)

Während die Vorrangregelungen für alle möglichen Konflikte und deren Lösung durch

dispositive Maßnahmen gelten, existieren in der Richtlinie R 420 für Anschlusskonflikte sog.

Wartezeitregelungen, deren Einsatz von Disponenten der DB AG verifiziert wurden96.

In diesen Regeln wird vorgegeben, wie lange ein Zug einer bestimmten Zuggattung maxi-

mal auf einen Zug einer anderen Gattung warten darf, um den Anschluss sicherzustellen.

Normalerweise warten niederrangige Züge bis zum Ablauf einer bestimmten Zeitspanne quasi

selbsttätig auf höherrangige Züge. Ist der Zubringer nach Ablauf dieser Frist noch nicht er-

schienen, tritt ein durch einen menschlichen Disponenten zu regelnder Konflikt auf. Die Zei-

ten, die ein Zug warten soll, werden Regelwartezeiten, die Regeln, nach denen er zu warten

hat, Wartezeitregeln genannt. Letztere umfassen auch die oben vorgestellten Mindestüber-

gangszeiten von Reisenden, die als die Zeiten, die Reisende für den Umsteigevorgang min-

destens benötigen, definiert sind. Die aktuellen Regelwartezeiten in Minuten sind in Tabelle 6

beschrieben.

Für einen Bahnhof kann es lokale Abweichungen von diesem Schema für bestimmte Züge

geben, da in einigen Stationen die Gleisstränge viel weiter auseinander liegen, oder z. B. aus

Erfahrung bekannt ist, dass aus bestimmten Zügen viele Passagiere in einen wartenden Ab-

bringer umsteigen werden. Diese lokalen Abweichungen seien als

müz

bezeichnet. Dann

lassen sich die globalen Wartezeitregeln wie folgt definieren:

Es gebe einen Zubringer i und einen diesem zugeordneten Abbringer j an einem gemein-

samen Treffpunkt-Bahnhof. Die Gattungen der beiden Züge seien

respektive

. Es seien

weiter

die geplante Ankunft von i und

die geplante Abfahrt von j,

bzw.

die jewei-

lige (ggf. prognostizierte) Verspätung und

rwz

das Element der Matrix RWZ in Zeile

und Spalte

der Matrix der Regelwartezeiten (Diese Matrix entspricht der Tabelle 6 ohne

die Zeilen- und Spaltenbeschriftungen) unter Berücksichtigung lokaler Abweichungen („*“).

Dann gilt das folgende Regelwerk:

1) Ist

i i k j j

t s müz t s   

, tue nichts.

2) Ist

i i k j g g

t s müz t rwz   

, dann muss

rwz

gewartet werden.

3) Ist

i i k j g g

t s müz t rwz   

, dann entsteht ein Konflikt, der durch einen Disponenten

manuell zu behandeln ist.

96 Während der Erstellung der Arbeit wurde die tatsächliche Anwendung von Mitarbeitern der Deutschen

Bahn bisweilen angezweifelt. Trotzdem werden sie aufgrund der Existenz der entsprechenden Richtlinie für

diese Arbeit als verbindlich angenommen.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Dabei ist zu beachten, dass ein großer Teil von Verspätungen bereits durch Regel 2) abge-

fangen wird, um die Arbeit für die Disponenten einzuschränken. Dieses Vorgehen ist dem-

nach vergleichbar mit der Kategorisierung von Störungen in Abschnitt II.4.1.1.

Die Wartezeitregelungen gelten nicht, wenn innerhalb von 30 Minuten ein „annähernd

gleichwertiger Anschluss“ ([Jacobs 2003], S. 29) existiert – ohne genaue Spezifikation der

Bedeutung von „annähernd gleichwertig“.

Für Anschlusskonflikte von Reisenden gilt die Regelung, dass der Zugführer im verspäte-

ten Zug bei der Fahrkartenkontrolle die Anschlusskonflikte aufnehmen und an die Betriebs-

leitstelle melden soll. Liegen dem Disponenten keine derartigen Meldungen vor, so geht er

davon aus, dass keine Anschlusskonflikte vorliegen.

Tabelle 6: Regelwartezeiten der Deutschen Bahn AG, in Anlehnung an [Jacobs 2003], S. 29

Es warten

auf

ICE/EC/IC/IR

Thalys,CIS,

IRE/D

ICN, D

übrige Züge

ICE/EC/IC/IR Tha-

lys,CIS, IRE/D

ICN, D

10 bzw. 30

bei Kurswagen-

übergang

übrige Züge

Einige D-Züge werden wie IR behandelt.

Alles in allem lässt sich feststellen, dass zwar eine Reihe grober Regelungen existiert, an

denen sich Disponenten zu orientieren haben. Trotzdem existiert kein einheitlicher Bewer-

tungsmaßstab für die Dispositionsgüte, der im Rahmen dieser Arbeit zur Anwendung kom-

men kann. Daher wird im Kapitel 4 eine sich an der Passagierwartezeit orientierte Bewertung

gewählt.

II.4.4.5 Praxisbeispiel: Disposition bei einer Regionalbahngesellschaft

Grundsätzlich unterscheidet sich die Disposition einer Regionalbahngesellschaft von der

des Fernverkehrs: Der Fernverkehr hat die Möglichkeit, „Brennpunkte“ weiträumig zu um-

fahren97, da die Haltepunkte großräumig auseinander liegen. Regionalbahnen haben dagegen

ein engeres Netz von Haltepunkten, die alle bedient werden müssen. Prinzipiell sind jedoch

die Vorgehensweisen von Fern- und Regionalbahn vergleichbar. Am Beispiel der Regio AG

Nord in Hannover werden nachfolgend einige der aktuell eingesetzten Lösungsverfahren be-

97 Dies ist nur möglich, falls eine geeignete, entsprechend ausgebaute Ersatzstrecke existiert.

Kapitel II

schrieben. Die Ausführungen stützen sich auf vor Ort geführte Gespräche mit den dort be-

schäftigten Disponenten.

Die Regio AG Nord ist im nördlichen Bundesgebiet für ca. 2.000 Fahrten pro Tag sowie

für den S-Bahn Betrieb im Großraum Hannover verantwortlich. Ihre Zentrale, neben diversen

Niederlassungen, ist im Bahnzentrum der Netz AG in Hannover integriert. Die Regio AG

Nord ist in erster Linie für die Einhaltung der Fahrpläne der Regionalbahnen zuständig. Ist

dies nicht möglich, müssen auch hier die Fahrgäste über Verspätungen informiert und im

schlimmsten Fall umgeleitet werden. Jede Abweichung ist mit der Netz AG abzustimmen; sei

es die Verzögerung eines Zugs am Bahnhof, weil dieser den entsprechenden Streckenab-

schnitt länger als geplant blockiert, oder auch die außerplanmäßige Belegung eines Strecken-

abschnitts durch Zugverspätungen oder Einsetzen eines Sonderzugs. Oberstes Prinzip der

Disposition bei der Regio AG Nord ist nach eigener Aussage die Zufriedenheit des Kunden.

Für eine erfolgreiche Disposition benötigt selbstverständlich auch die Regio AG Nord Da-

ten über die aktuelle Gleisbelegung und den Zustand der Züge. Diese Daten haben unter-

schiedlichen Ursprung: Zum einem meldet das eigene Zug- und Bahnhofspersonal periodisch

den aktuellen Stand und außerplanmäßige Vorkommnisse. Diese werden manuell in ein eige-

nes System eingespeist, auf welches die gesamte Regio AG Nord Zugriff hat. Von der Netz

AG werden den Fahrdienstleitern durch ein separates System zusätzlich die RIS-Daten zur

Verfügung gestellt.

Störungen sind nicht vorhersehbar und treten – wenn auch oft nur in unbedeutenden Grö-

ßenordnungen – recht häufig auf. Theoretisch müsste, nach Aussage eines Disponenten, bei

jeder Störungsmeldung neu disponiert werden, was aus Effizienzgründen und aufgrund der

aufwändigen Abstimmung mit der Netz AG – und bisweilen auch mit der Reise & Touristik –

jedoch abgelehnt wird und auch nicht sinnvoll durchgeführt werden könne. In der Praxis be-

dienen sich die Disponenten demnach gezwungenermaßen eines FIFO-Algorithmus (vgl.

II.4.2.), ggf. ist – an ruhigen Tagen – aber auch ein GREEDY-Vorgehen möglich, weil keine

offline-optimierenden Verfahren zur Neuplanung eingesetzt werden.

Stattdessen existiert ein mehrstufiges Regelwerk, welches kleinere Unregelmäßigkeiten ab-

fängt und in „ausreichender Güte“ disponiert.98 Bei Verspätungen eines Zubringers wird ver-

sucht, die Abbringer noch zu erreichen. Dabei kommt ein Zeitfenster von einer halben Stunde

zur Anwendung, innerhalb der darüber zu entscheiden ist, ob ein Abbringer wartet oder ab-

fährt. Sobald abzusehen ist, dass auch eine sehr große Verspätung des Abbringers aufgrund

der Schwere der Störung nicht hilfreich sein würde, wird diese Spanne natürlich nicht ausge-

schöpft. Bei Tagesrandfahrten wird dieses Fenster jedoch aufgrund der verminderten Taktung

vergrößert. Für größere Verspätungen oder Störungen existieren Notfallpläne. In diesen wird

versucht, ein möglichst großes Spektrum an Störungen abzudecken, um so schnell wie mög-

lich auf diese reagieren zu können. Die Pläne bestehen aus drei Abschnitten:

98 Es konnte nicht abschließend geklärt werden, ob es sich dabei tatsächlich um die oben beschriebenen War-

tezeitregeln handelt. In der Tat erscheint das beschriebene Vorgehen zumindest sehr ähnlich.

Grundlagen und Begrifflichkeiten

Im ersten Abschnitt wird die Art der Störung beschrieben, z. B. eine Vollsperrung eines

Streckenabschnittes. Der zweite Abschnitt enthält die zu treffenden Maßnahmen. Im Fall der

Vollsperrung sind dies beispielsweise die Einrichtung eines Ersatzverkehrs mit örtlichen Bus-

unternehmen sowie die Benachrichtigung der Passagiere und der betroffenen internen Stellen,

also z. B. fahrenden Zügen oder dem Personal auf den Bahnhöfen. Zu diesem Zweck listet der

letzte Abschnitt Kontaktadressen mit Ansprechpartnern auf, damit diese sofort zur Verfügung

stehen.

Zusätzlich zu den vom eigenen Personal oder von der Netz AG gemeldeten Störungen fin-

det noch eine eigene Zugüberwachung an speziellen Terminalplätzen statt, wie sie exempla-

risch in Abbildung 16 gezeigt wird. Dort können Konflikte frühzeitig erkannt werden. Ge-

schieht dies, wird zunächst versucht, den Konflikt innerhalb der Regio AG Nord mit der ein-

fachen Wartezeitregelung oder den Notfallplänen zu lösen. In letzter Konsequenz lastet auch

hier die Entscheidung über zu treffende Maßnahmen auf dem bearbeitenden Disponenten und

seiner Erfahrung.

Abbildung 16: Arbeitsterminal eines Zugdisponenten bei der Regio AG Nord

Ist innerhalb der Regio AG Nord eine Entscheidung gefallen, muss diese mit der Netz AG

validiert werden, da nur die Netz AG die vollständige Belegung der Gleise kennt. Konfligiert

die Lösung mit der Disposition der Netz AG, weil z. B. ein benötigter Gleisabschnitt bereits

anderweitig belegt ist, muss anders disponiert oder der entsprechende Abschnitt „freigekauft“

werden. Dieses Vorgehen ist bei allen Fahrdienstleitern anzutreffen. Sie kaufen Gleisabschnit-

te für bestimmte Zeitintervalle von der Netz AG. Kann diese ihren Verpflichtungen nicht

nachkommen und Abschnitte nicht zur Verfügung stellen, muss die Netz AG eine Konventio-

nalstrafe an das entsprechende EVU zahlen. Resultiert der Konflikt aus einer unplanmäßigen

Benutzung des Gleisabschnitts durch ein anderes Unternehmen, gilt das Verursacherprinzip,

und die Strafe wird an diesen weitergegeben.

Kapitel II

II.5 Fazit – Anforderungen an die kundenorientierte Disposition

Der Zielsetzung des ersten Teils der vorliegenden Arbeit folgend wurden in Kapitel II vor

allem Aufbau- und Ablauforganisation der Disposition sowie des Umfelds, in welches die

Disposition eingebettet ist, untersucht. Die Sicherstellung eines reibungsarmen Produktions-

ablaufs in einem Unternehmen wie der Deutschen Bahn AG zeigt sich dabei als eine viel-

schichtige Aufgabe, welche schon im Vorfeld schwierige Optimierungsprobleme beinhaltet

und zudem diversen technologischen und organisatorischen Rahmenbedingungen genügen

muss; ganz abgesehen von diversen Sicherheitsanforderungen während der Durchführung.

Es wurde ebenfalls gezeigt, dass die bisherige Unterstützung des Kunden während einer

Reise lückenhaft ist, sodass die Qualität des eigentlichen Produkts der Bahn darunter leidet.

Obwohl in der Literatur diverse Ansätze existieren, welche den Kunden durchaus berücksich-

tigen – sogar in der Disposition, gibt es keinen standardisierten Prozess, welcher den Kunden

die durchaus vorhandene Information über den aktuellen Netzstatus in geeigneter Weise –

nämlich individualisiert – mitteilt.

Da demnach alle bahnseitigen Voraussetzungen für ein System zur kundenorientierten

Disposition erfüllt sind, können nun Anforderungen an und Restriktionen für ein solches Sys-

tem formuliert werden. Diese können unterteilt werden in Anforderungen an ein bahnseitiges

Entscheidungsunterstützungssystem für Disponenten sowie Anforderungen an ein Informati-

ons- und Kommunikationssystem zur Kommunikation und Interaktion mit dem Kunden. Bei-

de Komponenten müssen selbstverständlich innerhalb einer übergeordneten Architektur integ-

riert werden.

Ebenfalls können Anforderungen an den gesamten Prozess der Disposition formuliert wer-

den. Da es jedoch illusorisch erscheint, den realen Dispositionsprozess komplett zu reorgani-

sieren, soll in der in Kapitel III folgenden konzeptuellen Modellierung immer darauf geachtet

werden, den Istzustand eher sinnvoll zu ergänzen als ein vollständiges Re-Engineering durch-

zuführen.

II.5.1 Schwachstellen und Potenziale im derzeitigen Dispositionsprozess

II.5.1.1 Schwachstellen

Letztlich lassen sich die für die kundenorientierte Disposition relevanten Schwachstellen

des jetzigen Dispositionsprozesses auf einen kurzen Nenner bringen: Zum einen werden nicht

alle benötigten Informationen erfasst, obwohl dies möglich und aus verschiedenen Gründen

auch sinnvoll für die Bahn wäre. Zum anderen werden nicht alle zur Verfügung stehenden

Daten in einer Art zugänglich gemacht, dass dem Kunden größtmöglicher Nutzen entsteht:

Informationslücken: Die größte Schwäche der jetzigen Disposition aus Kundensicht ist die

mangelhafte Berücksichtigung und Verfügbarkeit von Passagierinformation, vornehmlich der

Reiseabsicht, geäußert als Routenplan durch das Anschlussnetzwerk der Bahn. Deswegen

muss z. B. Anschlusssicherung nach wie vor telefonisch bei der Betriebszentrale beantragt

werden. Wären der Disposition Passagierrouten explizit bekannt, könnten diese automatisiert

Grundlagen und Begrifflichkeiten

berücksichtigt und Umsteigerzahlen sogar im Vorhinein berechnet werden. Eine gute Ent-

scheidungsunterstützung in diesem Sinne wäre für einen Disponenten schon, wenn er Um-

steigerzahlen und Gefährdungsgrad eines Anschlusses angezeigt bekäme. Zudem könnten für

von verpassten Anschlüssen betroffene Passagiere Alternativrouten auf dem dynamischen

Fahrplan bestimmt werden.

Mangelnde Informationsdistribution: Die sehr wohl zur Verfügung stehenden Informatio-

nen werden nur nach dem Push-Prinzip unpersonalisiert über verschiedene Standardinforma-

tionskanäle verteilt. Vor der Reise fällt dieser Nachteil nicht ins Gewicht, weil ein Reisender

genügend Zeit und komfortable Unterstützung, z. B. per Browser am heimischen PC, bei der

Suche der für ihn relevanten Information hat. Während der Reise hat er diese Zeit nicht, weil

es darum geht, u. U. sehr zeitnah auf Ereignisse zu reagieren. Zudem stehen ihm dann nur

begrenzte Zugriffsmöglichkeiten zur Verfügung, z. B. an jedem Bahnhof nur Informationen

über die (prognostizierten) Ereignisse genau dieses Bahnhofs. Bei der Suche nach Alternativ-

routen wird ihm dies kaum helfen. In diesem Fall kann momentan jedoch niemand eine valide

Aussage für die weiteren Reisemöglichkeiten treffen, obwohl große Teile der Netzlage be-

kannt sind.

II.5.1.2 Potenziale

Das größte Potenzial zur Hebung von Kundenzufriedenheit und zur Verbesserung der Dis-

positionsqualität liegt genau in dem eben beschriebenen Mangel. Mittels geschickter Nutzung

bereits vorhandener Daten könnte dies nämlich ohne größeren organisatorischen und techni-

schen Aufwand99 geschehen.

Zudem können die bereits erfassten Daten der Netzlage mit den zu erfassenden Informa-

tionen über Passagiere weitaus wertvoller gemacht werden, weil nicht nur eine bessere Pla-

nungsgrundlage für die Disposition selbst, sondern zusätzlich eine weitaus bessere Grundlage

für die der Disposition vorgelagerten Phasen der Produktionsplanung100 vorliegt.

Aus diesem Grund ist es nicht nur zur Steigerung der Kundenzufriedenheit durch Addition

eines monetär schwer zu bewertenden Kundennutzens sinnvoll, ein System zur kundenorien-

tierten Disposition zu entwickeln, es sorgt zwangsläufig auch mittelfristig für bessere und

stabilere Fahrpläne sowie langfristig sogar für eine präzisere Investitionsplanung und damit

letztlich für eine qualitativ bessere Allokation von Steuergeldern.101

Die Behebung der Schwachstellen sowie die Hebung der genannten Potenziale müssen

demnach Primärziel der konzeptuellen Modellierung in Kapitell III sein. Zusätzlich dazu er-

geben sich aus den vorangegangenen Abschnitten die nachfolgend beschriebenen Anforde-

rungen und Rahmenbedingungen.

99 Im Schlusskapitel wird ein denkbares Vorgehen dafür aufgezeigt.

100 Also Nachfrageprognose, Angebotsdefinition, Netzplanung, Linienplanung, Fahrplanung und Ressour-

cenplanung.

101 Im Weiteren werden die Betrachtungen jedoch auf die reine Disposition beschränkt.

Kapitel II

II.5.2 Allgemeine Anforderungen an die kundenorientierte Disposition

Zunächst unterscheiden sich die Anforderungen an die kundenorientierte Disposition nicht

von denen an die konventionelle Disposition. Die wichtigste Voraussetzung ist die Gewähr-

leistung der Sicherheit des durch die Maßnahmen beeinflussten Fahrbetriebs. Die resultieren-

den Dispositionsfahrpläne müssen den gleichen Ansprüchen genügen, die auch in der Fahr-

plankonstruktion gelten. Dies umfasst unter anderem die Einhaltung der Sperrzeiten für die

einzelnen Züge sowie eine Analyse des Dispositionsfahrplans bzgl. weiterer, induzierter

Konflikte, die gerade durch die Änderung des (Soll-) Fahrplans entstehen.

Problematisch ist hierbei vor allem der zeitliche Aspekt: Spielt in der Fahrplankonstruktion

die benötigte (Rechen-)Zeit eine eher untergeordnete Rolle, werden dispositive Maßnahmen

dagegen unter Zeitdruck gefällt. Strategien zur Disposition müssen, auch im Hinblick auf die

prinzipbedingte Suboptimalität aufgrund der Natur eines Online-Optimierungsproblems, eher

in kurzer Zeit gute als in langer Zeit optimale Ergebnisse liefern. Deswegen werden in dieser

Arbeit viele Heuristiken auf ihre Tauglichkeit hin untersucht.

Weiterhin spielt die Umlaufplanung der Züge und des eingesetzten Personals eine Rolle

bei der Disposition. Häufig wird innerhalb relativ kurzer Zeit nach dem Ende eines Zuglaufes

das Zugmaterial für eine neue Zugfahrt benötigt. Dies sollte in jedem Falle beachtet werden,

um zu vermeiden, dass Züge bereits in ihrem Startbahnhof Verspätung haben. Diese prakti-

sche Anforderung wird in dieser Arbeit nicht explizit umgesetzt, was jedoch keine Einschrän-

kung der Anwendbarkeit des vorgestellten Systems darstellt, weil zum einen ein weiterer Zu-

glauf auch als Erweiterung des Fahrplans dargestellt werden kann und zum anderen ohnehin

keine anderen Ressourcen als Züge betrachtet werden.

Über diese grundlegenden Anforderungen hinaus gibt es jedoch immer noch einen erhebli-

chen Entscheidungsspielraum für die zu treffenden dispositiven Maßnahmen. Im Sinne der

Kundenorientierung sollte dieser Spielraum derart ausgenutzt werden, dass die Reisedauer der

Fahrgäste möglichst gering gehalten wird. Verpasste Anschlüsse und daraus resultierende

Fahrtzeitverlängerungen sowie große Wartezeiten an Bahnhöfen haben negative Auswirkun-

gen auf die Kundenzufriedenheit. Oberstes Ziel sollte es daher sein, die Reisedauer der Kun-

den zu senken. Ein problematisches Moment bei diesem Ansatz ist selbstverständlich, dass

dazu genaue Informationen über die Reiseverläufe der Kunden bzw. die Besetzung der Züge

notwendig sind. Dabei sollten für jeden Kunden jedoch nicht nur der ursprüngliche Reiseplan,

sondern auch mögliche alternative Züge berücksichtigt werden. Ein einfacher Ansatz für eine

Zielfunktion dieses Problems wäre dabei, die Summen der Verspätungen aller Kunden zu

minimieren.

Denkbar wäre jedoch auch eine etwas differenziertere Zielsetzung: Ausgehend von der

Annahme, dass Verspätungen von geschäftlich Reisenden und Berufspendlern größere Nut-

zeneinbußen hervorrufen als im Freizeitverkehr, sollte man diesen Kundengruppen ein größe-

res Gewicht zuordnen als Gelegenheitsreisenden. Weiterhin ist davon auszugehen, dass die

Frustrationsrate jeder zusätzlichen Warteminute mit wachsender Verspätung überproportional

Grundlagen und Begrifflichkeiten

steigt. Auch dieser Aspekt kann mit Hilfe einer entsprechenden Gewichtung in die Zielfunkti-

on des Entscheidungsproblems aufgenommen werden.102

II.5.2.1 Anforderungen an ein Softwaresystem zur kundenorientierten Disposi-

tion

Das System muss offensichtlich zwei Einsatzmodi unterstützen: Zum einen muss es Ent-

scheidungsunterstützung für Disponenten im laufenden Betrieb bieten, indem es Pläne für die

kundenorientierte Disposition berechnet und dem Disponenten zur Entscheidung vorlegt, zum

anderen muss eine automatisierte Disposition unterstützt werden: Für Testläufe in einer Si-

mulationsumgebung muss dass System die Qualität dispositiver Maßnahmen bewerten sowie

die besten Strategien auswählen und durchführen können.

Die zu entwickelnde Systemarchitektur sollte darüberhinaus folgende Eigenschaften auf-

weisen:

 Skalierbarkeit: Das System soll leicht auf Netzausschnitte verschiedener Größe an-

gepasst werden können – u. U. auch auf Fahrpläne verschiedener Bahngesellschaf-

ten.

 Echtzeitfähigkeit: Das System sollte in deterministischer Laufzeit Antworten gene-

rieren können. Für den Disponenten ist dies essentiell bei der Entscheidung über

dispositive Maßnahmen, für den Reisenden ist dies aus physikalischen Gründen

nicht immer zu gewährleisten (z. B. wegen Funkloch). In jedem Fall müssen Ant-

worten zeitnah erfolgen.

 Flexibilität/Modularität/Erweiterbarkeit: Zusätzliche Funktionalitäten müssen so-

wohl auf Disponentenseite (z. B. neue Strategie) als auch auf Kundenseite (neuer

Service, bspw. Wegbeschreibung zum Hotel etc.) einfach zu integrieren sein.

 Belastbarkeit: Das System muss mehrere Millionen Passagiere und etwa 30.000

Züge derart handhaben können, dass eine (evtl. definiert eingeschränkte) Funkti-

onstüchtigkeit auch bei komplizierten Berechnungen gegeben ist. Es muss demnach

immer ein durchführbarer Plan geliefert bzw. die Antwort ausgegeben werden, dass

kein solcher bestimmt werden konnte.

 Sicherheit: Kommunikationsabläufe und Transaktionen müssen abgesichert erfol-

gen.

 Realisierbarkeit: Das System muss ohne unrealistische Annahmen, bspw. Umstel-

lung von Organisationsstrukturen und -abläufen, in die Systemlandschaft der Bahn

integrierbar sein. Zudem sollte ein wirtschaftlicher Betrieb eines solchen Systems

möglich sein. In diesen Kontext fällt auch der nächste Punkt:

 Preiswertigkeit: Das System muss kostengünstig zu implementieren sein.

102 Vgl. Abschnitt IV.2 für mögliche Zielkriterien kundenorientierter Disposition.

Kapitel II

100

 Verteiltheit/Funktionsfähigkeit in verteilten Umgebungen: Berechnungen zur Inter-

aktion erfolgen zum Teil auf mobilen Prozessoren.

II.5.2.2 Anforderungen an ein kundenorientiertes Dispositionssystem, Dispo-

nentenseite

Der „bahnseitige“ Bestandteil der kundenorientierten Simulation (vgl. Kapitel IV), nämlich

das konkrete Entscheidungsunterstützungssystem für die Disponenten sowie die darin imple-

mentierten Dispositionsstrategien, sollte einigen Anforderungen genügen, die nachfolgend

aufgezählt werden:

1. Das System muss einem Disponenten in übersichtlicher Weise alle von ihm benö-

tigten Informationen bereitstellen.

2. Das System muss in Echtzeit verschiedene Dispositionsstrategien und entsprechen-

de Empfehlungen für eine konkrete Konfliktsituation berechnen.

3. Es müssen beliebige Dispositionsstrategien integriert werden können.

4. Die Qualität von Dispositionsstrategien sollte erlernbar sein.

Zudem muss, wie bereits erwähnt, die Disposition automatisiert ablaufen können, um einen

simulativen Gütetest verschiedener Dispositionsstrategien durchführen zu können. Die Dispo-

sitionsstrategien, die dazu verwendet werden, sollten folgende Eigenschaften aufweisen:

 Vergleichbarkeit: Die Ergebnisse verschiedener Dispositionsstrategien müssen ver-

gleichbar (bewertbar) sein; es muss somit ein Bewertungsmaßstab für Dispositions-

strategien definiert werden. Dieser ist Grundlage für die nächste Eigenschaft:

 Konfidenz: Ebenfalls ist ein Maßstab für die Güte einer Dispositionsstrategie zu be-

stimmen, welcher den Erfolg einer solchen in der Vergangenheit kennzeichnet und

der somit das System lernfähig macht.

 Echtzeitfähigkeit: Analog zu der gleichlautenden Anforderung an das System müs-

sen eonige Dispositionsstrategien deterministische Laufzeiten aufweisen, damit in

jedem Fall ein Ergebnis zu bestimmen ist.

II.5.2.3 Anforderungen an ein kundenorientiertes Dispositionssystem, Kunden-

seite

Die Abwicklung der Kommunikation mit Reisenden im Bahnnetz erfordert im Prinzip nur

wenige grundsätzliche Regelungen:

 Relevanz: Ein Reisender darf Dispositionsinformation nur dann erhalten, wenn sie

für Ihn von tatsächlicher Bedeutung sind. Es ist demnach ein entsprechender Fil-

termechanismus zu realisieren, der eine Störung erst dann an einen Passagier wei-

terleitet, wenn eine gewisse Wahrscheinlichkeit besteht, dass sich sein Reiseplan

ändert. Eng damit zusammen hängt die

Grundlagen und Begrifflichkeiten

101

 Individualisierung: Selbstverständlich müssen die Informationen, die ein Passagier

bekommt, direkt auf ihn zugeschnitten sein. Dies gilt umso mehr, wenn er sie auf

sein Mobiltelefon geschickt bekommt.

 Echtzeitfähigkeit: Nachrichten müssen schnellstmöglich versendet werden, wenn

eine relevante Störung entdeckt wurde. In der Praxis ist dies ein Engpass des Sys-

tems: Wenn ein Zug spontan nicht erreichbar (Tunnel, Funkloch etc.) ist, wird der

Empfang von Meldungen ebenfalls gestört. Dann muss das Senden solange wieder-

holt werden, bis der Kunde erreicht wurde oder die Zeitspanne der Gültigkeit der

Meldung überschritten wurde.

 Einfache Interaktion: Sofern überhaupt eine Interaktion erfolgen kann – de facto

genügend Zeit vorhanden ist – muss sie für alle Kunden in erster Linie einfach ge-

staltet sein. Via SMS ergeben sich daher bspw. nur sehr eingeschränkte Möglich-

keiten. So könnte z. B. die Beantwortung der Frage nach dem Wahrnehmen einer

Alternativverbindung nur mit „Ja“ oder „Nein“ beantwortet werden müssen, falls

der Kunde entsprechendes vorhat. Will er die neue Verbindung nutzen, könnte auf

diese Weise eine weitere Betreuung ermöglicht werden.

 Verfügbarkeit: Informationen müssen vorzugsweise auf Kundenendgeräten mit ein-

fachem Zugriff (Mobiltelefone, PDAs) angezeigt werden.

II.5.3 Systemabgrenzung

Das zu konzipierende System soll in der Modellierung nicht die gesamte Dispositionsauf-

bau- und -ablauforganisation des bisherigen Dispositionsprozesses der Bahn modellieren, es

soll diese jedoch abbilden können und in sich erweiterbar sein. Es sei explizit darauf hinge-

wiesen, dass menschliche Disponenten nicht ersetzt, sondern sinnvoll unterstützt werden sol-

len, um die wichtige Aufgabe, Züge im Sinne der Reisenden zu steuern, erfüllen zu können.

Trotzdem muss die Disposition auch automatisiert ablaufen, um das Geschehen im Bahnnetz

simulieren zu können, was wiederum essentiell für den Test des Dispositionssystems ist.

Nachfolgend wird zudem nur der Personenverkehr betrachtet. Ein eigentlich die gleichen

Ressourcen nutzender Güterverkehr wird insofern nicht als Problem gesehen, als dass dieser

zum größten Teil zu den Zeiten abgewickelt werden kann – und abgewickelt wird – in denen

das Netz nicht so stark durch den Personenverkehr belegt ist. Die Erweiterung des Konzepts

um die Betrachtung von Güterzügen ist andererseits unproblematisch.

Ebenso wird Sicherheitsaspekten und tatsächlicher Streckenbelegung eine nur untergeord-

nete Bedeutung beigemessen, als dass das Netz der Deutschen Bahn AG einer Betreiberge-

sellschaft (DB Netz AG) unterliegt, die gleichsam als Black Box angesehen werden kann:

Wenn es keine physikalische Route gibt oder diese nicht sicher ist, wird ein Zug warten müs-

sen, selbst wenn ein „kundenorientierter“ Disponent bereits eine Abfahrt angeordnet hat. Eine

derart induzierte Störung wird demnach als exogen induziert betrachtet. Oder anders gesagt:

Das physikalische Netz wird zwar simuliert, Sicherheitsüberprüfungen werden aber nicht ex-

plizit durchgeführt.

Kapitel II

102

In der prototypischen Implementierung werden schließlich einige der oben genannten An-

forderungen ausgeblendet, sofern sie nicht direkt zur Untermauerung des vorgestellten Kon-

zepts dienen. Ein Beispiel dafür ist die Kommunikationssicherheit.

III Konzeptuelles Rahmenwerk für die computergestützte

kundenorientierte Disposition

Mens agitat molem.

Vergil, Aeneis, 6, 727

Der Analyse der für die kundenorientierte Disposition wichtigsten Themenbereiche folgt

nun die Synthese, d. h. die konzeptuelle Modellierung eines Informations- und Kommunikati-

onssystems, welches die abgeleiteten Anforderungen erfüllen kann.

Im Anschluss wird das erste Hauptergebnis dieser Arbeit vorgestellt, die Systemarchitek-

tur. Auf der Basis intelligenter Softwareagenten, deren Theorie in Abschnitt III.1.1 exkursiv

erläutert wird, wird ein dezentrales, flexibles, modulares und skalierbares System zur (teil-)

autonomen, verteilten kundenorientierten Disposition beschrieben. Die wichtigsten logischen

Komponenten des Systems werden in den darauf folgenden Abschnitten erläutert: Dabei steht

bahnseitig vor allem der Disponent103, der letztlich eine Abstraktion der in Kapitel II be-

schriebenen Dispositionsorganisation eines Bahnunternehmens darstellt, im Mittelpunkt, zum

anderen diesen unterstützende Bestandteile. In der Hauptsache handelt es sich dabei um das

Modul zum Re-Scheduling von Passagieren, dem „Passagierrouter“. Ebenfalls wird erläutert,

auf welche Weise verschiedene Strategien zur Disposition in das Dispositionssystem integ-

riert werden können, wobei die eigentlichen Dispositionsmethoden erst im Kapitel IV vorges-

tellt werden. Die hier vorgestellte Architektur findet ihren Ursprung in [Suhl/Mellouli 1999]

und wurde [Suhl et al. 2001a] zum ersten Mal ausführlich vorgestellt und seitdem kontinuier-

lich erweitert. Zu den damals eingesetzten Dispositionsstrategien vgl. auch [Suhl et al.

2001b].

Das Kapitel schließt mit der Spezifikation des zum Test des Dispositionssystems notwen-

digen Simulationsumfelds, welches in diversen Projekten am Lehrstuhl DS & OR Lab der

Universität Paderborn entwickelt wurde. Dieses System beruht zum großen Teil auf konzep-

tionellen Überlegungen aus dieser Arbeit und kann deshalb als weiteres, wichtiges Ergebnis

angesehen werden.

III.1 Softwarearchitektur auf Basis intelligenter Agenten

Das Bahnsystem besteht aus einer Reihe autonom handelnder, mobiler Akteure, die proak-

tiv auf ein bestimmtes, gewünschtes Ziel zusteuern. Sie reagieren auf wahrgenommene Reize

in ihrer Umwelt und interagieren bzw. kommunizieren mit dieser, indem sie Kontakt mit an-

deren Akteuren aufnehmen.

103 In den folgenden Abschnitten ist „der Disponent“ die Bezeichnung für den Systembestandteil, der die

Aufgaben realer, menschlicher Disponenten übernimmt und gleichzeitig im Sinne eines Expertensystems die

Systemschnittstelle zu einem menschlichen Disponenten darstellt.

Kapitel III

104

Vor einigen Jahren verbreitete sich in der Softwareentwicklung das neue Modellierungspa-

radigma der intelligenten Softwareagenten. Diese vereinen Ansätze aus mehreren For-

schungsdisziplinen, von der Linguistik über die Sozialwissenschaften bis hin zur Informatik.

Agenten wurden genau die oben genannten Eigenschaften und Fähigkeiten zugeschrieben,

sodass sie als Modellierungsansatz für diese Arbeit besonders geeignet erscheinen, vgl. dazu

auch [Biederbick/Suhl 2004], oder [Suhl/Biederbick 2002]. Daher werden nachfolgend zu-

nächst die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit intelligenten Softwareagenten erläu-

tert, bevor die im System agierenden Komponenten – nachfolgend des Öfteren entsprechend

als Agenten bezeichnet – und deren Interaktionen der Reihe nach beschrieben werden.

III.1.1 Grundlagen intelligenter Softwareagenten

Die Verwendung agentenorientierter Ansätze zur Disposition liegt bereits aufgrund der

Strukturierung der Disposition in der Praxis nahe und ist auch demzufolge keine ganz neue

Idee, vgl. Abschnitt II.4.3, dennoch umfasst die Theorie agentenbasierter Systeme diverse

weitere Konzepte, die in diese Arbeit Einzug genommen haben.

Nachfolgend wird daher ein kurzer Überblick über die wichtigsten theoretischen Ergebnis-

se der Forschung um intelligente Softwareagenten gegeben. Ziel ist es, die für diese Arbeit

besonders relevanten Erkenntnisse herauszuarbeiten.

III.1.1.1 Ursprung der Agententechnologie

Nach Nwana (vgl. [Nwana 1996]) haben sich Softwareagenten aus dem Bereich der Multi-

agentensysteme (multi-agent systems) heraus entwickelt. Multiagentensysteme bilden einen

der drei wichtigsten Gebiete im Forschungsfeld der verteilten künstlichen Intelligenz (distri-

buted artificial intelligence)104. Softwareagenten erben dabei viele Konzepte aus diesem Be-

reich, z. B. Modularität, Geschwindigkeit durch Parallelität und Zuverlässigkeit durch Redun-

danz. Zusätzlich wird eine bessere Wartbarkeit bzw. Pflegemöglichkeit, Wiederverwendbar-

keit und Plattformunabhängigkeit unterstellt105.

Nwana unterteilt die Agentenforschung in zwei verschiedene Stränge, die sich zeitlich pa-

rallel nebeneinander entwickelten. Die erste begann ungefähr 1977 und beschäftigte sich

hauptsächlich mit beratenden Agenten. Deren Aufgabe war es, mittels Techniken der symbo-

lischen künstlichen Intelligenz106 für den Menschen klare und verständliche Schlussfolgerun-

gen zu ziehen. Die Hauptthemen dieser Zeitperiode waren Interaktion von und Kommunikati-

on zwischen Agenten, Verteilung von Aufgaben, Koordination und Kooperation von Agenten

etc. mit dem Ziel, Systeme mit mehrfach zusammenarbeitenden Agenten zu spezifizieren, zu

104 Bei den anderen handelt es sich um das verteilte Problemlösen (distributed problem solving) und die pa-

rallele künstliche Intelligenz (parallel artificial intelligence).

105 Ob dies in der Praxis immer gelingt, ist nach Meinung des Autors fraglich.

106 Die symbolische künstliche Intelligenz geht von der These aus, dass sich relevante Fakten und Abhängig-

keiten der realen Welt in eine symbolische Ebene abbilden lassen. Mittels Methoden der mathematischen Logik

sei es möglich, in dieser symbolischen Ebene neue Fakten und Abhängigkeiten zu erschließen.

Konzeptuelles Rahmenwerk

105

analysieren, zu entwickeln und zu integrieren. Weiterhin beschäftigten sich Forscher wie

Wooldridge und Jennings mit der Theorie, der Architektur und der Sprache von Agenten (vgl.

[Wooldrige/Jennings 1995a], vgl. auch [Wooldrige/Jennings 1995b], vgl. weiter [Woo et al.

96]).

Die zweite Forschungsrichtung begann in etwa Anfang der neunziger Jahre. In dieser un-

tersuchten Wooldridge, Jennings und auch Nwana die verschiedenen Agententypen, um sie

klassifizieren zu können. Dies erschien notwendig, weil die Anzahl beobachtbarer Agenten

stetig gestiegen war und die Agenten eine immer größere Bedeutung in den unterschiedlich-

sten Gebieten bekamen. In der Informatik wurde bspw. die agentenorientierte Programmie-

rung als Erweiterung der Objektorientierung (vgl. [Petrie 1996]) thematisiert, Agenten wur-

den als intelligente Hilfssysteme in Anwendungssoftware eingesetzt107 oder sollten die Arbeit

und Informationsflut reduzieren helfen (vgl. [Maes 1994]).

III.1.1.2 Definition

Die Definition des Agentenbegriffs in der Literatur ist nicht einheitlich. Prinzipiell wird

dabei das allgemeine Verständnis, „jeder im Auftrag oder Interesse eines anderen Tätige“

[Meyer 1987] sei ein Agent, höchstens um bestimmte Eigenschaften erweitert. Nwana folgt

diesem Verständnis, indem er einen Softwareagenten lediglich als ein Stück Programmcode,

welches eine Aufgabe für jemanden zu erfüllen hat, in dem die Vorgaben genau eingehalten

werden sollen (vgl. [Nwana 1996]), definiert. Danach wäre allerdings fasst jede Software ein

Agent.

Maes fordert in ihrer Definition weitreichender, dass Agenten Bestandteile komplexer, dy-

namischer Systeme sind, innerhalb derer sie selbständig, d. h. ohne Zutun des Menschen (in-

ter-) agieren. Sie besitzen die Kontrolle über ihren eigenen Zustand, in dem sie sich bspw.

selbständig starten und beenden können, um zielgerichtet einen bestimmten Zweck zu verfol-

gen: „Autonomous agents are computational systems that inhabit some complex dynamic en-

vironment, sense and act autonomously in this environment, and by doing so realize a set of

goals or tasks for which they are designed” ([Maes 1995], S. 108).

Dabei wird allgemein Kommunikation als wichtiges Hilfsmittel zur Zielerfüllung genannt;

je nach Art des Agenten findet diese zwischen Menschen und Agenten statt oder zwischen

Agenten untereinander. Dabei ist die Kommunikation mit Menschen aufgrund der reichhalti-

gen Semantik und der daher schwierigen Interpretation menschlicher Sprache kein leicht zu

lösendes Problem, dem gemeinhin durch vereinfachende Formalismen begegnet wird, denen

sich der Mensch zu unterwerfen hat. Die Kommunikation zwischen Agenten kann mittels

107 Dazu zählen z. B. die Assistenten in Microsoft Windows oder Office, welche Standardabläufe vereinfa-

chen und dem Benutzer adressatengerechte Kontexthilfen anbieten sollen. Anhand der Fähigkeiten des Microsoft

Office-Assistenten kann nach Meinung des Autors sehr gut abgelesen werden, dass diese Aufgabe beileibe nicht

trivial ist. Zudem ist zu beobachten, dass viele Benutzer eine „Bevormundung“ seitens des Computers als unan-

genehm empfinden; Akzeptanzprobleme sind damit in vielen Anwendungen buchstäblich vorprogrammiert.

Kapitel III

106

Agentensprachen stattfinden, die innerhalb einer festgelegten Syntax eine eingeschränkte,

meist eine dem Problem angepasste Semantik transportieren.

Die bisher genannten Eigenschaften entsprechen in etwa den wichtigsten von Woolridge

und Jennings in [Wooldrige/Jennings 1995b], S. 4ff. genannten Anforderungen an intelligente

Softwareagenten. Agenten zeichnen sich demnach aus durch

 Autonomie („autonomy“): Agenten bearbeiten selbständig ihre Aufgaben ohne Be-

einflussung durch den Benutzer oder andere Systeme. Sie kontrollieren in gewisser

Weise ihren eigenen Zustand und können Aktionen selbst planen.

 Sozialfähigkeit („social ability“): Mit Hilfe einer Agentensprache („agent communi-

cation language“) können Agenten mit anderen Agenten oder auch mit dem Benutzer

kommunizieren.

 Reaktivität („reactivity“): Agenten nehmen Veränderungen in ihrer Umwelt wahr und

reagieren entsprechend auf diese. Die Umwelt kann aus physischer Umwelt108, men-

schlichen Benutzern, anderen Agenten, dem Internet oder Kombinationen daraus be-

stehen.

 Proaktivität oder Selbständigkeit („proactiveness“): Agenten reagieren nicht aus-

schließlich auf äußere Reize, sondern können von sich aus aktiv werden, um ihre vor-

gegebenen Ziele zu erreichen.

 Mobilität („mobility“): Mobilität bezeichnet die Fähigkeit, innerhalb eines Netzwer-

kes von einem Host zu einem anderen zu migrieren. Im Gegensatz dazu sind statische

oder lokale Agenten nur auf einem Rechner tätig.

 Weitere Eigenschaften, die im Kontext dieser Arbeit jedoch zweitrangig sind, sind

Wahrhaftigkeit („veracity“) – ein Agent gibt nicht absichtlich falsche Informationen

weiter –, Gutmütigkeit („benevolence“) – ein Agent verfolgt konfliktlose Ziele und ist

entschlossen, die ihm zugeteilten Aufgaben zu erfüllen – sowie rationales Verhalten

(„rationality“). Der Agent unternimmt wissentlich keinen Schritt, der die Erreichung

seines Ziels verhindert.

Eine besondere Eigenschaft von Agenten ist die Intelligenz, wobei jedoch, wie auch in der

künstlichen Intelligenz – keine klare Abgrenzung existiert, wann ein Agent intelligent zu nen-

nen ist und wann nicht. Verschiedene Autoren definieren Intelligenz und entwickeln dann

Systeme, die nach ihrer Definition intelligent sind, die aber an anderen Definitionen sofort

scheitern. Für diese Arbeit wird der Begriff daher mit einem anderen Klassifikationsmerkmal

von Agenten, der

 Deliberation109 synonymisiert. Deliberierende Agenten besitzen ein internes Modell

ihrer Umgebung und sind so in der Lage, Entscheidungen für Planungen oder Ver-

handlungen mit anderen Agenten daraus abzuleiten. Sie begründen eines von zwei

108 Z. B. bei einem Agenten zur Temperatursteuerung in einem Gebäude.

109Deliberation (lat. deliberare): Überlegung, Beratschlagung.

Konzeptuelles Rahmenwerk

107

Agentenarchitekturextremen, die im nächsten Abschnitt erläutert werden.

III.1.1.3 Kategorien von Softwareagenten

Mit den genannten Eigenschaften wurde eine Vielzahl möglicher Klassifikationen von

Softwareagenten unternommen. Zusätzlich lassen sich aus der Literatur vereinfachend zwei

extreme Architekturkategorien extrahieren: komplexe, deliberative Softwareagenten und ein-

fache, reaktive Softwareagenten (vgl. [Mueller 1993], S. 12; vgl. auch [Sundermeyer 1993],

S. 25 f.).

Der deliberative Softwareagent verfügt über mentale Zustände wie Wissen, Absichten und

Ziele110. Als Wissensbasis steht ihm dabei ein Modell der Realität zur Verfügung. Die zur

Lösung einer Aufgabe zu treffenden Entscheidungen werden auf Grundlage dieses Modells

unter Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, wie Suche oder Logik, getrof-

fen. Dadurch sollen sie für komplexe Aufgaben einen optimalen Plan berechnen (vgl. [Becker

2002], S. 52), was extrem aufwändig sein kann, insbesondere, wenn ein Modell exponentiell

viele Zustände hat. Vertreter dieser Architektur sind Halpern und Moses (vgl. [Halpern/Moses

1990], S 549-587) oder Shoham (vgl. [Shoham 1993], S. 51-92).

Reaktive Softwareagenten verfolgen im Gegensatz dazu den Ansatz, dass ohnehin nicht je-

der Systemzustand a priori ableitbar ist, und verfügen deswegen über kein Modell der Reali-

tät. Stattdessen handeln sie nach einfachen Regeln, die einer wahrgenommenen Umweltkons-

tellation unmittelbar mittels eines Reiz/Antwort-Schemas eine Aktion folgen lassen. Reaktive

Softwareagenten sind in diesem Sinne „weniger intelligent“ und können komplexe Problem-

stellungen nicht allein lösen. Ihre Wirksamkeit entfalten sie erst in einem Multiagentensystem

(vgl. unten), in dem mehrere solcher Softwareagenten zusammenarbeiten, um gemeinsame

Ziele zu verfolgen (vgl. [Becker 2002], S. 52). Dabei entsteht aus den einfachen Verhaltens-

regeln des einzelnen, gleichsam dem Zusammenwirken in einem Bienenstock, ein komplexes

Systemverhalten, welches den meisten Zustandsänderungen der Umwelt gerecht werden soll.

Beispielsweise besteht ein Roboteragent aus den Modulen Sensorik, Motorsteuerung und Be-

rechnungen, wobei die Kommunikation unter den Modulen kurz und einfach gestaltet ist.

Auch die Kommunikation unter den Agenten findet auf eine unkomplizierte Art und Weise

statt.

Reaktive Agenten finden Anwendung in der Simulation künstlicher Welten, insbesondere

in Computerspielen, in denen sich der Benutzer gegen einen oder mehrere sich entwickelnde

Spielpartner behaupten muss. Ein weiteres Anwendungsbeispiel reaktiver Architekturen ist

der Roboterfußball. Weiterführende Betrachtungen zu dieser Architekturkategorie finden sich

u. a. in [Brooks 1991], S. 139-152, [Suchman 1987]) und [Kaebling 1990].

Beide Architekturextreme weisen spezifische Vor- und Nachteile auf, sodass letztlich

schwer über den „besseren“ Ansatz zu entscheiden ist. Zwar klingt es sehr viel einfacher, eine

reaktive Architektur zu verwirklichen, in der Praxis – bspw. beim Betrachten eines Roboter-

110Die hier aufgeführten mentalen Zustände entsprechen der für deliberative Softwareagenten oft verwende-

ten BDI-Architektur (BDI = Belief, Desire, Intention, vgl. [Rao/Georgeff 1995], S. 312ff.).

Kapitel III

108

fußballspiels – zeigt sich aber, dass solche Architekturen schnell an ihre Grenzen stoßen, und

dass Entwickler eben doch alle Spielsituationen antizipieren müssen, um sie mittels „einfa-

cher“ Regeln adäquat beantworten zu können. Sie schaffen damit sozusagen ein externes Mo-

dell – welches u. U. nicht viel einfacher sein dürfte als das interne des deliberierenden Äqui-

valents.

Nach Meinung des Autors liegt die Wahrheit in der Mitte: Agenten dürfen natürlich nicht

überfrachtet werden mit Aufgaben, und aus Gründen der Effizienz, Übersichtlichkeit, Modu-

larität, Flexibilität und Skalierbarkeit sollten spezielle Aufgaben durch spezialisierte Aufga-

benträger übernommen werden. Daher wird in dieser Arbeit ein pragmatischer Ansatz ver-

folgt, aus dem ein Multiagentensystem resultiert. Näheres zur Modellierungsprinzipien findet

sich in der Einleitung zu Abschnitt III.1.2.

Nwana klassifiziert neben der Architektur nach den Eigenschaften: Mobil/Statisch und Au-

tonom/Lernfähig/Kooperativ, wobei die Kombination der letzten drei Eigenschaften sowie

eine Klassifizierung anhand der Aufgabe des Agenten zu insgesamt sieben Agententypen

führt – unter der Annahme, dass diese die wichtigsten Eigenschaften abdecken111:

 Zusammenarbeitende Agenten – Multiagentensysteme112 (kooperative, autonome

Agenten)

 Interface-Agenten (autonome, lernfähige Agenten)

 Mobile Agenten

 Informationsagenten

 Reaktive Agenten

 Clevere Agenten (autonome, lernfähige, kooperative Agenten)

 Hybride Agenten

Dabei ist das Lernen eine Grundeigenschaft von Agenten, die im günstigsten Fall allen

Agenten im zu entwerfenden System zueigen sein sollte. Ein lernender Agent soll selbständig

in der Lage sein, Aufgaben zu analysieren und Aktionen auszuführen. Der Lernprozess von

Agenten hat zwei Ziele: Erstens sollte ein Agent seine Umgebung kennen lernen, um in der

Zukunft schneller und sicherer zu entscheiden. Weiterhin sollte der Agent durch die Interak-

tionen mit anderen Agenten lernen, indem er sich das Wissen und Erlernte anderer Agenten

aneignet und so seine Lernleistung steigert. Er ist dabei in der Lage, sein Wissen entweder

direkt und unverändert mit anderen Agenten zu teilen, oder es wird ein Kontrollagent einge-

richtet, der das Wissen der Agenten in einem System entgegennimmt und weiterverteilt. Die-

ser Kontrollagent kann das Wissen ggf. vorher selektieren und nötigenfalls verändern. Als

weitere Alternative kann auch eine zentrale Ablage eingerichtet werden, auf die jeder Agent

111 Dabei bezweifelt Nwana die Existenz eines Agenten, der zusammenarbeitend und lernfähig, aber nicht au-

tonom ist, sodass dieser Typ von ihm nicht in die Klassifizierung mit aufgenommen wurde.

112 Im Original „Zusammenarbeitende Agenten“, deren Definition und Eigenschaften aber weitgehend mit

der von Multiagentensystemen übereinstimmt.

Konzeptuelles Rahmenwerk

109

bei Bedarf zugreifen und nach einer Lösung suchen kann. Der prinzipielle Aufbau lernender

Agenten findet sich bspw. in [Russel/Norvig 1995].

Nachfolgend werden die für diese Arbeit wichtigen Archetypen nach Nwana etwas näher

beleuchtet.

III.1.1.3.1 Multiagentensysteme

Nwana subsumiert autonom handelnde, kooperative Agenten unter dem Begriff zusamme-

narbeitende Agenten. Andere Eigenschaften, wie Lern- und Verhandlungsfähigkeit, kommen,

je nach Aufgabenstellung in mehr oder weniger stark ausgeprägter Form, hinzu. In der Litera-

tur wird dieser Typus auch als Multiagentensystem bezeichnet, da naturgemäß ein einzelner

kooperierender Agent keinen Sinn macht.

Die ersten Ansätze der Multiagententechnologie kamen mit der Erkenntnis, dass die Lö-

sung komplexer Probleme besser in kleinere Teilaufgaben unterteilt werden sollte, als die

Gesamtlösung zentral zu berechnen, in den achtziger Jahren des letzten Jahrhunderts auf.

Ein Multiagentensystem (MAS) ist, wie der Name andeutet, ein System interagierender

Agenten. Ominici und Ossowski beschreiben MAS wie folgt (s. [Omicini/Ossowski 2003], S.

179):

,,Multiagent systems [...] are software systems made up of multiple encapsulated computa-

tional entities, which are embedded in an environment and (inter-)act in an autonomous and

intelligent fashion.”

Klügl hebt hervor, dass beim Übergang vom Einagentensystem zum Mehragentensystem

mehr als nur die Eigenschaften der einzelnen Agenten zählen (vgl. [Klügl 2001], S. 17).

Durch eine Zusammenführung mehrer autonomer Agenten ergeben sich ihrer Meinung nach

auch neue Eigenschaften. Jennings, Sycara und Wooldridge teilen diese Ansicht, sie nennen

die folgenden vier Eigenschaften von Multiagentensystemen (vgl. [Jennings et al. 1998]):

 Jeder Agent besitzt nur unvollständige Informationen oder beschränkte Problemlö-

sungsfähigkeiten. Daraus folgt eine beschränkte Sicht des einzelnen Agenten auf das

Gesamtsystem.

 Damit ist eine dezentrale Datenhaltung verbunden: Jeder Agent verwaltet seine Daten

lokal.

 Nicht nur Daten werden lokal gespeichert, auch die Berechnungen, die jeder Agent

ausführt, sollten im Idealfall asynchron geschehen. Damit wird die Behandlung von

Nebenläufigkeit als Eigenschaft wichtig, das heißt, die Berechnungen und die Ausfüh-

rung der Aktionen verschiedener Agenten geschehen parallel, was bei der Konstrukti-

on eines MAS zu beachten ist.

 Im Idealfall verfügen Multiagentensysteme über keine zentrale Kontrolle. Das ist eine

direkte Folge aus dem notwendigen Maß an Kontrollautonomie für die einzelnen

Agenten.

Kapitel III

110

Diese Forderungen sind jedoch nicht immer vollständig realisierbar. So muss bspw. ein

zentrales Zeitmanagement in einem Gesamtsystem bereits als eine einfache Form zentral aus-

geübter Kontrolle angesehen werden. Es existieren jedoch viele Anwendungsbereiche, in de-

nen ein Verzicht auf eine global einheitliche Instanz undenkbar ist, bspw. zur Vermeidung

von Dateninkonsistenzen wie im Reisendeninformationssystem der Bahn.

MAS divergieren in Bezug auf die Anzahl und die Granularität der verwendeten Agenten

stark. Das Spektrum reicht von Systemen mit einer geringen Anzahl hoch komplexer Agenten

bis hin zu Anwendungen mit Hunderttausenden von Agenten mit vergleichsweise trivialen

Verhaltensmustern. Jennings beschreibt beispielsweise ein System, in dem sieben ARCHON-

Agenten ein gesamtes Elektrizitätsnetz steuern. In einem anderen von ihm beschriebenen Sys-

temen kontrollieren zwei kooperierende Expertensysteme einen Teilchenbeschleuniger (vgl.

[Jennings 1994]). Auf der anderen Seite werden insbesondere bei Simulationsanwendungen

Systeme verwendet, in denen eine Großzahl sehr einfacher Agenten eingesetzt wird. Hogeweg

bezeichnet dieses Vorgehen als Voraussetzung für eine erfolgreiche Modellierung sozioin-

formatischer Prozesse (vgl. [Hogeweg/Hesper 1985]).

Das Konzept der Verteilung eines Problems auf verschiedene Teilaufgaben greift bspw.,

wenn ein Bedarf an stark differenzierten Problemlösungsfähigkeiten, wie sie bei einem ein-

zelnen Akteur i. d. R. nicht vorhanden sind, besteht. Auch die räumliche Verteilung von Wis-

sen, die eine zentrale Problemlösung erschwert, oder die Flexibilität und schnelle Reaktions-

zeit sprechen für ein derart modular aufgebautes Systems: Lokal lösbare Aufgaben müssen

nicht aufwändig propagiert werden. Hinzu kommen Synergieeffekte zwischen Agenten, wel-

che ggf. die Lösung von Problemen ermöglichen, die ein einzelner Agent nicht bearbeiten

kann. Ein grundsätzlicher Vorteil von MAS ist, dass sie inhärent parallel arbeiten, sodass

komplexere Aufgaben schneller lösbar werden.

Nwana nennt zusätzlich einige weitere Vorteile von Multiagentensystemen (vgl. [Nwana

1996]):

 Vereinfachte Integration von Systemen oder Einrichtungen

 Komplexitätsreduktion durch Modularisierung

 Zuverlässigkeit durch Redundanz

 Wiederverwendbarkeit

Multiagentensysteme lassen sich in kooperierende und kompetitive Systeme unterscheiden.

In kooperierenden Systemen kommunizieren Softwareagenten miteinander, wobei ein Agent

auch mehrere andere koordinieren und für sich arbeiten lassen kann, um ein gemeinsames

Ziel zu erreichen. Ein Praxisbeispiel für zusammenarbeitende Agenten ist die Steuerung von

Klimaanlagen, welches im Xerox Palo Alto Research Center (Xerox PARC) entwickelt wurde

(vgl. [Siegle 1997]). In kompetitiven Systemen hingegen verfolgt jeder Softwareagent zur

eigenen Gewinnmaximierung individuelle Ziele (vgl. [Baumgärtel 1999], S. 32).

Konzeptuelles Rahmenwerk

111

III.1.1.3.2 Interface-Agenten

Nach Maes [Maes 1994] sollte durch den Einsatz von Interface-Agenten eine neue Art von

Benutzungsschnittstelle entstehen. Nicht mehr durch direkte Manipulation, sondern durch

Delegation und Kooperation sollte das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine bestimmt

werden. Dazu stellt Maes zwei Kernprobleme von Interface Agenten heraus: Erstens ist zu

klären, wie viel Kompetenz der Agent zum Erlangen der benötigten Informationen bekommen

muss, um dem Benutzer helfen zu können. Zweitens benötigt der Agent das Vertrauen des

Benutzers, falls der Agent für ihn Aufgaben ausführen oder Ratschläge erteilen soll. Die Lö-

sung besteht laut Maes in einer selbständig lernenden Architektur, bei der die Interface Agen-

ten neben der direkten Beobachtung in der Lage sind, direkt vom Benutzer aufgetragene Auf-

gaben auszuführen und gegebenenfalls andere Agenten um Rat zu fragen, wenn sie in einer

bestimmten Situation Hilfe benötigen. Sie lernen durch das positive bzw. negative Feedback

des Benutzers auf die vorgeschlagenen Vereinfachungen oder durch explizite Steuerung durch

den Anwender, sodass der Agent sukzessive die notwendige Kompetenz erlangt (vgl. Abbil-

dung 17).

Anwendung

Benutzer A

Agent Agent

Anfragen

Benutzer-Feedback

Kommuniziert

Interaktion

Beobachtet

und imitiert

Überwacht

Abbildung 17: Arbeitsweise von Interface Agenten nach ([Maes 1994], S. 33)

Vertrauen gegenüber dem Benutzer bekommt er hingegen nur, indem er dem Benutzer

langsam immer mehr Aufgaben auf eine transparente Art und Weise abnimmt. Der Benutzer

ist somit in der Lage, genau zu verfolgen, was der Agent macht; zusätzlich kann er Erklärun-

gen von ihm verlangen und ihm verbieten, in der Zukunft bestimmte Tätigkeiten auszuführen.

In der Theorie wurden Interface Agenten diverse Vorteile zugesprochen; sie sollten dem

Benutzer Arbeit und Zeit per Übernahme von Routineaufgaben ersparen und diese Fähigkei-

ten aufgrund des Lernmechanismus nach und nach ausbauen. Durch Kommunikation mit an-

deren Agenten können Benutzerprofile miteinander verglichen und damit Wissen und Kom-

petenz erweitert werden.

In der Praxis hat dieser Typus die hohen Erwartungen kaum erfüllt: Beispiele solcher An-

sätze finden sich in den automatisch angepassten Menüs von Microsoft Office oder auch in

Kapitel III

112

den Office-Assistenten, die das Verhalten von Benutzern beobachten und gelegentlich mehr

oder weniger erwünschte Tipps geben. Eine durchaus verbreitete Anwendung sind personali-

sierte Spam-Filter zur Erkennung unerwünschter E-Mails.

Alle diese Assistenten agieren bislang nicht sehr intelligent, sodass noch sehr viel Entwick-

lungsarbeit zu leisten ist. Tatsächlich ist nach Meinung des Autors sogar eine gewisse Stagna-

tion zu verzeichnen; es scheint allgemein weniger aufwändig zu sein, die Softwarebenutzung

zu vereinfachen als durch immer komplexere Hilfesysteme dem Benutzer das notwendige

Wissen zu vermitteln.

Trotzdem sind selbstverständliche intelligente und vereinfachende Schnittstellen sowie

Systeme, die das (Reise-) Verhalten ihres Benutzers interpretieren, eine Notwendigkeit im

Kontext des in dieser Arbeit zu entwickelnden Systems, insbesondere, wenn es darum geht,

Schnittstellen zu realen Passagieren und sonstigen Akteuren im System zu entwickeln.

III.1.1.3.3 Mobile Agenten

Mobile Agenten bewegen sich durch ein Computernetz von einem Rechner – einer sog.

Agentur – zum nächsten. Dabei kommunizieren sie mit Servern und eventuell mit anderen

Agenten und erledigen auf diese Art und Weise ihre Aufgaben für den Benutzer, zu dem sie

anschließend zurückkehren.

Mobile Agenten sind autonom, da sie auf dem entfernten Rechner ohne die explizite Un-

terstützung des Benutzers die vorgegebene Aufgabe erledigen. Weiterhin sind sie kooperativ,

obwohl die Kooperation hier nicht dieselbe sein muss, wie die bei den zusammenarbeitenden

Agenten. Vielmehr kann sie auf einem Informationsaustausch zwischen den Agenten beruhen,

wobei der Agent nur bei Bedarf mit anderen Agenten kommuniziert. Er muss nicht notwendi-

gerweise alle Informationen preisgeben, die er besitzt.

Einige Gründe für den Einsatz mobiler Agenten im Allgemeinen und innerhalb der kun-

denorientierten Disposition im Besonderen (vgl. [Nwana 1996]) sind:

 Reduzierung der Kommunikationskosten: Mobile Agenten verarbeiten Daten im

Auftrag des Benutzers auf der Serverseite und bringen anschließend nur die rele-

vanten Daten zurück. Im Bahnbeispiel bedeutet das: Auf einem zentralen Server

verhandeln Zugagenten (oder ggf. Passagieragenten) über eventuelle Anschlusssi-

cherung und bringen die Warte- oder Abfahrentscheidung mit. Während der Agent

seine Aufgaben erledigt, muss er nicht ständig mit dem eigentlichen Zug und den

Passagieren in Verbindung stehen, was bei der unsicheren Kommunikation im

Bahnnetz von Vorteil ist.

 Beschränkte lokale Ressourcen: Auf Seiten eines Server-Rechners können u. U.

größere Ressourcen, z. B. für das Suchen einer lokal optimalen Lösung der anlie-

genden Entscheidungen vorhanden sein. Die in dieser Arbeit zur Passagierlenkung

verwendeten Mobilgeräte sind bspw. (noch) nicht geeignet, umfangreiche notwen-

dige Berechnungen selbst vorzunehmen, wohl aber, die Ergebnisse zu visualisise-

ren.

Konzeptuelles Rahmenwerk

113

 Asynchrones Arbeiten: Nach Versand der mobilen Agenten können bis zum Ein-

treffen der Ergebnisse weitere Berechnungen vorgenommen werden. So kann de-

zentral nach evtl. notwendigen Umleitungen für die beteiligten Passagiere gesucht

werden.

 Flexibler Ansatz für verteilte Systeme: Neue Agenten können sowohl als Dienstan-

bieter als auch Nachfrager einfach hinzugefügt werden, ohne das Gesamtsystem zu

beeinträchtigen. Es macht demzufolge konzeptionell keinen Unterschied, wie viele

Agenten verschiedener Typen tatsächlich im System agieren.

Mobile Agenten sind nach Meinung des Autors daher geradezu prädestiniert zur Abbil-

dung von Passagieren innerhalb des Bahnnetzes, zumal eine weitere angenehme Eigenschaft

von Agentensystemen die einfach zu realisierende Lastverteilung ist: Im Falle zu vieler Zu-

griffe auf Agenten würden sich diese im Netzwerk klonen, indem sie auf andere Computer

migrieren, sich dort mit allen notwendigen Parametern und Daten initialisieren, und ihren

Dienst anbieten113. Umgekehrt können sich Agenten bei zu geringer Auslastung beenden.

Es existieren zwei verschiedene Migrationsarten für Agenten zwischen verschiedenen

Rechnern, die starke und die schwache Migration. Bei starker Migration wird der vollständige

Agentenzustand (Daten, Code, Ausführungszustand) zum Zielsystem übertragen. Auf dem

Zielsystem wird dann der „alte“ Zustand des Agenten wiederhergestellt und der Prozess wei-

ter ausgeführt. Dies ist zwar leichter zu implementieren, kann aber eine sehr kommunikations-

intensive Operation sein. Bei der schwachen Migration werden nur der Datenzustand und eine

Startmethode zum Wiedereinstieg übertragen. Diese Art spart demnach Kommunikationsauf-

wand und wird, obwohl schwieriger zu implementieren, in der Konzeption dieser Arbeit be-

vorzugt.

Ein Kritikpunkt an der Verwendung mobiler Agenten könnte sein, dass sie gegenüber dem

„herkömmlichen“ Client-Server-Prinzip keinen echten Vorteil innerhalb der Dispositions-

architektur bieten. Nach Meinung des Autors muss es jedoch oberstes Gebot sein, die Anzahl

notwendiger Kommunikationsvorgänge zu minimieren, sodass die Gefahr, aufgrund von Stö-

rungen im Funkverkehr Zeit zu verlieren, möglichst gering wird. Dieser Vorteil mobiler

Agenten wird bei Betrachtung des grundlegenden Unterschieds zwischen dem Client-Server-

Prinzip verteilter Anwendungen und dem Agenten-Ansatz offensichtlich (vgl. Abbildung 18).

Ausgeführt werden mobile Agenten generell nur in den Agenturen, also von Rechnern, die

die notwendige Infrastruktur dafür besitzen. Eine physische Agentur kann aus mehreren logi-

schen Orten bestehen. Agenturen stellen alle Dienste zur Verfügung, die ein Agent zur Aus-

führung seiner Aufgaben benötigt. Außerdem koordinieren sie den Ablauf der Agenten und

deren Kommunikation untereinander und mit dem zugrunde liegenden System. Eine weitere

Funktion der Agentur ist der Schutz des Systems vor unerlaubten Zugriffen der Agenten, der

113 Zu diesem Zweck wird der steuernde Disponent nur darüber informiert, dass ein zusätzlicher Dienst dieser

Art angeboten wurde. Der Disponent verteilt dann die Anfragen.

Kapitel III

114

aber in unserem Kontext irrelevant ist, da von Gutmütigkeit und Wahrhaftigkeit der beteilig-

ten Agenten ausgegangen werden kann. Weitergehende Betrachtungen zu Sicherheitsaspekten

finden sich z. B. in [Farmer et al. 1996].

Client

Agent Service

Prozess Client

Agent Service

Agent

Client

Prozess Service

Client Server

Abbildung 18: Client-Server und Mobile Agenten nach [White 1996]

III.1.1.3.4 Informationsagenten

Informationsagenten ähneln in ihrer Architektur sehr den Expertensystemen. An dieser

Stelle wird nicht weiter auf sie eingegangen, weil sie hier nur insofern interessant sind, als

dass der in Abschnitt III.1.6 vorgestellte Dispositionsagent eine Erweiterung des Informati-

onsagenten bzgl. der Architektur darstellt. Letztere wird ebenda detailliert vorgestellt.

III.1.1.3.5 Hybride Agenten

Hybride Agenten schließlich generalisieren mehrere Agententypen. Dabei sollen möglichst

die Schwächen der einzelnen Typen minimiert und die Stärken maximiert werden. Ein Vorteil

eines hybriden Agenten, der z. B. die Eigenschaften eines zusammenarbeitenden und eines

reaktiven Agenten vereint, ist, dass er ein gezieltes Verhaltensmuster besitzt, um seine Auf-

gaben zu erfüllen (zusammenarbeitender Agent), gleichzeitig aber auch auf neue, ihm nicht

bekannte Situationen reagieren kann (reaktiver Agent).

Zusätzliche Agententypen sind glaubwürdige (believable) Agenten, die so natürlich wie

möglich agieren, und sich somit in möglichst wenigen Eigenschaften vom Verhalten des

Menschen unterscheiden sollen. Nützlich ist dies bspw. innerhalb von Pilotentrainings oder

sonstigen Simulationen. U. a. Emotionen (vgl. [Bates 1994]) spielen bei den glaubwürdigen

Agenten eine sehr wichtige Rolle, da Agenten durch Emotionen Menschen etwas näher ge-

bracht werden können.

III.1.2 Agentenbasierte Architektur eines Systems für die kundenorien-

tierte Disposition

Nachfolgend werden die einzelnen Agenten des Dispositionssystems auf konzeptueller

Ebene vorgestellt; anschließend wird deren Zusammenwirken erörtert. Dabei werden die für

Konzeptuelles Rahmenwerk

115

die kundenorientierte Disposition wichtigsten Agenten zuerst betrachtet, die Disponenten und

seine Hilfsagenten; Züge und Passagiere werden erst im Anschluss betrachtet da ihre Aufga-

ben und Fähigkeiten vergleichsweise gering sind.

Mit dem Ziel einer leichteren Übertragbarkeit auf die Praxis wurden bei der Modellierung

auf konzeptueller Ebene einige Grundsätze beachtet, die nachfolgend skizziert werden. Inner-

halb der in dieser Arbeit vorgestellten Umsetzung des Systems musste aus Performanzgrün-

den teilweise anders vorgegangen werden; so sind z. B. Passagiere im System keine Agenten

im eigentlichen Sinn.

1) Weil die agentenbasierte Modellierung ein extrem niedriges Abstraktionsniveau erlaubt,

kann in erster Näherung jeder Systembestandteil, der in der Realität die oben definierten

Agenteneigenschaften aufweist, auch als Agent bezeichnet werden. Agenten im System sind

folglich Disponent, Zug, Passagier, Station/Bahnhof, wobei ein Zug aufgeteilt werden kann in

Zugführer, der sich um den Zuglauf bemüht, und Zugchef, der sich um Reisenden bemüht114.

Weniger offensichtlich sind Passagierrouter, Netzadministrator oder andere Hilfsagenten

(s. u.). All diese Agenten erben jedoch einige der im vorigen Abschnitt definierten Eigen-

schaften von Agentenarchetypen: So sind Dispositionsagenten sicherlich als autonom, lernfä-

hig und kooperierend zu betrachten, und können ggf. auch mobil sein. Züge und Passagiere

sind natürlicherweise als mobile Agenten zu konzipieren, wobei Passagieragenten zusätzlich

sicher Interface-Agenten für Ihre jeweiligen Auftraggeber darstellen sollten; ebenso der Dis-

ponent und der Zugagent bzw. (Zugführer und Zugchef). Dabei wäre sozusagen die Benutzer-

oberfläche des Entscheidungsunterstützungssystems identisch mit der Schnittstelle des Dispo-

nenten. Ein Bahnhofsagent schließlich kann ebenfalls als autonomer und lernfähiger Agent

betrachtet werden. Ob es letztlich sinnvoll ist, einem Agenten eine spezielle Eigenschaft zu

verleihen, sollte im konkreten Anwendungsfall entschieden werden.

2) Wann immer möglich, werden Entscheidungen dezentral getroffen, um Berechnungslast

von höher hierarchisierten Systembestandteilen zu entfernen. Dabei ist es theoretisch möglich,

komplett ohne Disponent zu disponieren, indem Züge untereinander verhandeln, ob sie aufei-

nander warten. Dieser Ansatz wird nicht weiter verfolgt, da er nur sehr einfache, lokale Dis-

positionsstrategien zulässt, trotzdem aber Abstimmung mit einer zentralen Instanz und somit

im Angesicht der nötig werdenden großen Zahl von Zugverhandlungen enormen Kommuni-

kationsaufwand erfordert. Stattdessen wird immer ein Disponent einen Satz Dispositionsmaß-

nahmen berechnen und dann Züge entsprechend steuern. Dabei wird der Grad der Dezentrali-

tät – im Sinne einer maximal möglichen Größe von Regionen – von der Produktivität des

Dispositionsagenten vorgegeben: Kann ein Agent aufgrund mangelnder Kapazitäten nicht alle

Dispositionsentscheidungen treffen, ist deren Zahl im Sinne eines Load Balancing zu verrin-

gern, indem z. B. einfachere Berechnungsvorschriften oder eine kleinere Region gewählt

werden.

114 Dies geschieht zunächst aufgrund der Aufgabenteilung in der Realität. In der Implementierung in dieser

Arbeit wird diese Trennung aufgehoben, weil sie höheren Rechenaufwand verursacht.

Kapitel III

116

3) Um Skalierbarkeit zu gewährleisten, werden schließlich alle rechenintensiven Kompo-

nenten, z. B. einige der Dispositionsstrategien, ebenfalls als „Agenten“ konzipiert. Im Falle zu

vieler Zugriffe auf einen Agenten würden sich diese im Netzwerk wie im letzten Abschnitt

beschrieben klonen. Umgekehrt können sich Hilfsagenten bei zu geringer Auslastung been-

den.

III.1.3 Logische Gesamtsystemarchitektur

Da das Dispositionsproblem nicht in allen Instanzen auf einem einzigen Rechner zu lösen

sein ist, wird eine Verteilung auf verschiedene Rechner durch Aufteilung des Netzes in Re-

gionen vorgenommen, welche durch die Agentenbasierung vereinfacht wird. Zudem ent-

spricht dieses Vorgehen dem in der Realität gewählten Ansatz der Verteilung der Disposition

auf mehrere Betriebszentralen. Dabei wird die Menge B der Stellen des Bahnnetzes einfach in

R disjunkte Teilmengen

BB

aufgeteilt. In diesen Regionen existieren zentrale Dispositi-

onsagenten als steuernde Experten, die durch verschiedene „Kollegen“ für Spezialaufgaben –

(lokale) Assistenten – unterstützt werden. Eine technische und konzeptionelle Notwendigkeit

bedingt globale Dienstleister für Infrastrukturdaten und Störungsmeldungen. Diese müssen zu

jedem Zeitpunkt im kompletten System konsistent sein, wobei Laufzeitverzögerungen bei der

Datenübertragung hier nicht berücksichtigt werden.

Die Größe der Region ist immer so zu wählen, dass die Anzahl der Konflikte, die in dieser

Region pro Zeiteinheit auftreten, kleiner als die Produktivität des Disponenten ist. Da erstere

Größe stochastischen Einflüssen unterliegt, muss sichergestellt werden, dass bei Überlast ei-

nes Disponenten in einer Region diese Region beispielsweise in zwei Teilregionen aufgeteilt

und die Dispositionsarchitektur in beiden Regionen neu initialisiert wird.115 Trotzdem sollte

eine Dispositionsregion möglichst groß sein, um für die effiziente Berechnung von Strategien

größere Spielräume zu haben.

Technische Kriterien bei der Aufteilung eines Bahnnetzwerks in verschiedene Regionen

sind Lastverteilung und Kopplung. Disponenten – und die Computer, auf denen sie ausgeführt

werden – sollten gleichmäßig ausgelastet sein. Zusätzlich sollte die Kommunikationslast,

d. h., die Zahl der Züge, welche die Regionen wechseln, minimiert werden. Aus diesen An-

forderungen lässt sich ein Optimierungsmodell erstellen, mit dem eine pseudooptimale Ver-

teilung der Stellen auf Regionen bestimmt werden kann. „Pseudooptimal“ deswegen, weil die

Anzahl auftretender Störungen und damit die tatsächliche Rechenlast a priori unbekannt ist.

Zwischen den Regionen werden dann nur noch Verspätungsmeldungen sowie prognostizierte

Verspätungen sowie Züge ausgetauscht. Die Verantwortung dafür hat der „betreuende“ Dis-

ponent. Umgekehrt kann ein wartender Disponent den verantwortlichen Disponenten über die

aktuelle und die prognostizierte Lage eines Zugs befragen, falls z. B. nah an der Grenze einer

115 Im realen Betrieb wird dies eher schwierig zu gewährleisten sein, sodass ein Dispositionssystem dann aus-

reichend Reserven haben sollte. Dabei ist die maximale Anzahl zu treffender Entscheidungen insgesamt oder pro

Region beschränkt durch die Zahl der möglichen Anschlüsse im kompletten, durch den (Teil-) Fahrplan aufges-

pannten Anschlussnetz.

Konzeptuelles Rahmenwerk

117

Region ein Anschlusssicherungskonflikt vorliegt und ein Zubringer aus der benachbarten Re-

gion noch nicht eingetroffen ist. Alles andere regelt ein Disponent unter Zuhilfenahme seiner

lokalen Assistenten.

Abbildung 19 zeigt die logische Architektur des kompletten Dispositionssystems.

Zentraler

Datenserver

qPassagierdaten,

Topologiedaten,

Zuglaufmeldungen

qaktuelle

Verkehrssituation

qIstrouten

qusw.

Lokale

Hilfsagenten

Disponenten D1

DS1P1

Abbildung 19: Globale, logische Dispositionsarchitektur

III.1.4 Disposition innerhalb einer Region

Innerhalb einer Region steuert als zentrale Komponente der Dispositionsagent oder Dispo-

nent die Disposition. Dieser greift zurück auf zahlreiche Dienstagenten, bzw. seine lokalen

„Assistenten“. Zu diesen zählt insbesondere der Passagierrouter, der sowohl für die Berech-

nung von Dispositionsstrategien (What-If) als auch zur Berechnung neuer Routen für Passa-

giere im Falle verpasster Anschlüsse verwendet wird. Zusätzlich ist der Netzwerkadministra-

tor zu nennen, der die physikalische Machbarkeit einer Dispositionsmaßnahme bestimmen

kann und z. B. Sicherheitsabstände überprüft, physikalische Routen zuweist und das Netz

überwacht. Jede Dispositionsstrategie, die komplexere Berechnungen anbietet, ist auch als

Agent zu konzipieren, um den Lastverteilungsmechanismus des Dispositionssystems nutzen

zu können. Zusätzliche existieren Auswertungsagenten für alle anfallenden Daten, die bspw.

den Erfolg einer Strategie in statischem Sinne analysieren und ggf. den Erfolg einer jeweili-

gen Strategie oder einfach nur die Zahl verpasster Anschlüsse protokollieren usw. Die Sys-

temarchitektur innerhalb einer Region ist in Abbildung 20 dargestellt.

Kapitel III

118

DK CB Oktober 2003

Hilfsagenten

Disponent mit

internem Datenmodell

regelbasierte Entscheidungs-

findung unter Berücksichtigung

zeitlicher Restriktionen

Monitoring-Komponenten

Steuerungs-Komponenten

Passagiere

- Statisch

- Dynamisch

Züge/Bahnhöfe

- Statisch

- Dynamisch

Topologie

Statisch

Zentrale Datenhaltung

Statisch

Dynamisch

Hilfsagenten mit z.T.

eigenen Datenmodellen,

z. B. Passagierrouter od.

Netzadministrator

Reale Welt / Simulator

Systemgrenze

Kommunikation/

Interaktion

Dispositionssystem

Abbildung 20: Systemarchitektur innerhalb einer Region

Zusammengenommen bilden alle Agenten, denen ein reales Abbild gegenübersteht, das im

Rahmen dieser Arbeit verwendete Modell der Disposition. Dieses Modell spiegelt direkt die

relevanten Aspekte des Umsystems, also der realen Bahn sowie der Passagiere wieder. Alle

diese Agenten dienen gleichzeitig als Interface-Agenten, jeweils natürlich zu ihren realen Ent-

sprechungen, und stellen damit gleichsam die Benutzungsoberfläche dar. Die Sensor- und

Aktorkomponenten dieser Agenten kapseln damit die Erfassungs- und Steuerungssysteme der

realen Welt. Diese Abstraktion ist z. B. notwendig, um problemlos neue Technologien zur

Kommunikation in das System integrieren zu können. Ein anderer Vorteil dieser Vorgehens-

weise ist die daraus resultierende einfache Abkopplung des Dispositionssystems vom Real-

system und Anbindung an ein Surrogatsystem für Testzwecke. In dieser Arbeit handelt es sich

dabei um ein am Lehrstuhl DS & OR Lab der Universität Paderborn entwickeltes Simulati-

onssystem für den Bahnverkehr. Dieses simuliert z. B. den Betriebsablauf und streut Störun-

gen ein (vgl. Abschnitt III.2.2). Jegliche Experimentation mit dem Dispositionssystem wurde

mithilfe des umgebenden Simulationssystems durchgeführt. Dies impliziert natürlich, dass

das Dispositionssystem für alle Tests ein internes Modell eines Simulationsmodells der realen

Welt aufbaut. Dabei bestehen zwei Gefahren: Zum einen könnten die Ergebnisse irrelevant

sein, weil Dispositionsmodell und/oder Simulationsmodell nicht isomorph bzgl. ihrer Refe-

renzsysteme sind, zum anderen könnten Ergebnisse dadurch verfälscht werden, dass Disposi-

tionsstrategien unter Ausnutzung spezieller Kenntnisse der Vorgänge im Simulationsmodell

bessere Ergebnisse erzielen, als sie es in der Realität können. Der ersten Gefahr kann durch

sorgfältige Validierung (vgl. Abschnitt III.2.1.5) begegnet werden. Aufgrund der zweiten

Konzeptuelles Rahmenwerk

119

werden in der Arbeit meist qualitative Aussagen statt quantitativer Aussagen getroffen116. Im

letzten Abschnitt dieses Kapitels wird die Simulationstestumgebung genauer erörtert.

Die Datenhaltung im System ist zentral, sofern es sich um statische und dynamische Be-

standteile des Bahnsystems handelt. Dieses Vorgehen ist äquivalent zur Strategie bei der

Deutschen Bahn AG (vgl. Abschnitt II.4.4.2.1). Die statischen Passagierdaten werden eben-

falls zentral, Passagiere zur Laufzeit werden dezentral gespeichert.

III.1.5 Zusammenwirken der Dispositionsbestandteile

Die Gestaltung des Systems geschieht mit dem Ziel, den Kommunikationsaufwand gering

zu halten. Es resultieren folgende, hauptsächliche Kommunikationsbeziehungen:

 Züge teilen Störungen117 (direkt oder indirekt über die Erfassungssysteme) einem

zentralen Datenserver mit. Diesen kann der Disponent im Bedarfsfall, wenn er z. B.

eine Warteentscheidung treffen will, befragen.

 Züge fragen vor dem Losfahren „ihren“ Disponenten, ob sie das auch dürfen. Dies ge-

schieht ebenfalls indirekt über die Meldung bzw. Terminierung der Abfahrbereitschaft

– der Disponent fragt regelmäßig die abfahrbereiten Züge im System ab.

 Der Disponent trifft unter Verwendung verschiedener lokaler Assistenten eine Dispo-

sitionsentscheidung. Dabei befragt er z. B. den Passagierrouter, ob bestimmte Passa-

giere alternative Routenmöglichkeiten haben, und den Netzadministrator, ob ein Zug

technisch abfahrbereit ist, oder ob er z. B. ohnehin noch warten muss.

 Resultierende Steuerungsanweisungen werden den beteiligten Entitäten, d. h. in erster

Linie den Zügen, übermittelt, die den berechneten Plan ausführen.

 Passagiere werden vom System in die „Passagierverwaltung“ – oder, in Agentennota-

tion, eine Agentur – des ersten Zugs ihrer Reise gesetzt, wenn sie starten. Anschlie-

ßend werden sie in Agenturen in den verschiedenen Stationen ihrer Reise transferiert.

Falls sie ihren Anschluss verpassen, werden sie aktiv und fragen selbsttätig nach neu-

en Routen118.

116 Zum Vorgehen und Problemen in Simulationsstudien vgl. Abschnitt III.2.1.

117 Diese Störungen werden vom umgebenden Simulationssystem stochastisch generiert, vgl. Abschnitt

III.2.2.

118 Die Implementierung in dieser Arbeit wurde aus Effizienzgründen anders gestaltet. Passagiere werden

darin komplett gesteuert, sind also im eigentlichen Sinn keine Agenten. Dies ist möglich, weil einige vereinfa-

chende Annahmen über das Passagierverhalten getroffen wurden (vgl. Abschnitt III.2.2.1.1). In einer realen

Implementierung sollte jeder Passagier durch einen dedizierten Agenten repräsentiert werden.

Kapitel III

120

D4DS1P1

Bahnhofsagentur

(Passagerverwaltung)

Passagieragenten

Zugagenten

Disponent

Lokale Hilfsagenten

Kommunikation

notwendig

Kommunikation

ggf. sinnvoll

Abbildung 21: Kommunikationsbeziehungen zwischen Dispositionsbestandteilen

In Abbildung 21 sind die Kommunikationsbeziehungen zwischen den Bestandteilen der

Disposition innerhalb einer Region etwas vereinfacht dargestellt. Dabei sind modellierungs-

abhängige Kommunikationsflüsse gestrichelt: Es ist, je nach Implementierung und nach Sys-

temumfeld (z. B. Verfügbarkeit des Kommunikationsnetzes), nötig, die Zahl der Kommunika-

tionsvorgänge zu minimieren, sodass es ineffizient wäre, Züge untereinander verhandeln oder

Passagiere, die sich in einem Zug befinden, selbständig einen Passagierrouter oder den Dis-

ponenten befragen zu lassen. Stattdessen würde dann eine Sammelanfrage von genau diesem

Zug für alle seine Passagiere, sinnvoll sein. In einem Bahnhof dagegen kann von einer ständi-

gen Verfügbarkeit eines Kommunikationsnetzes ausgegangen werden, sodass jeder einzeln

fragen kann.

III.1.6 Der Dispositionsagent als Kernkomponente

Der Dispositionsagent oder Disponent stellt die Kernkomponente des Systems dar. Der in-

terne Aufbau des Dispositionsagenten ist in erster Linie vergleichbar mit dem Aufbau eines

klassischen Entscheidungsunterstützungssystems, angereichert um einige spezielle Aspekte

von Expertensystemen. Aus Sicht der Agententheorie handelt es sich um einen deliberieren-

den Informations-Agenten (vgl. Abschnitt III.1.1), der die Disposition für eine bestimmte Re-

gion abwickelt.

Unter dem Aspekt der Entscheidungsunterstützung wurde das hier vorgestellte System in

[Biederbick/Suhl 2005] betrachtet, eine kurze Einführung zum Thema findet sich im nächsten

Abschnitt. Im Anschluss werden interner Aufbau und Funktionsweise des Disponenten – der

Dispositionsalgorithmus – erläutert.

Konzeptuelles Rahmenwerk

121

III.1.6.1 Grundlagen von Entscheidungsunterstützungs- und Expertensystem

Der Begriff Decision Support System (DSS) wurde 1978 erstmals von Keen verwendet

(vgl. [Finlay 1989], S. 40f.) und beschreibt das Konzept der Entscheidungsunterstützungssys-

teme (EUS)119. Dieses Konzept basiert auf Überlegungen von Gorry und Scott Morton aus

1971. Beide verstanden DSS als interaktive, computerbasierte Systeme zur Lösung unstruktu-

rierter Probleme mit dem Ziel, Entscheidungsträger bei dem Einsatz von Daten und Modellen

zu unterstützen. (vgl. [Gorry/Scott Morton 1971]). Keen und Scott Morton gaben 1978 eine

weitere klassische Definition von EUS: ,,DSS verbinden die intellektuellen Ressourcen des

Menschen mit den Fähigkeiten der Computer zur Verbesserung der Qualität von Entschei-

dungen. Es handelt sich um computerbasierte Unterstützungssysteme für Entscheidungsträger

im Management, die mit semistrukturierten Problemen umgehen müssen” (zitiert nach [Tur-

ban/Aronson 1998], S. 13; eigene Übersetzung); ähnlich definiert Back (s. [Back 2002],

S. 369).

Diese Fähigkeit zur Behandlung unstrukturierter Entscheidungssituationen ist nach Mei-

nung von Verfechtern der DSS einer der wichtigsten Vorteile dieser Technologie gegenüber

anderen Methoden aus den Forschungsbereichen Operations Research (OR) und Management

Science (MS), welche oft auf die Lösung strukturierter Probleme beschränkt sind (vgl. [Vaz-

sonyi 2001], S. 202).

In der Literatur wird immer wieder darauf hingewiesen, dass sich EUS ständig in der Wei-

terentwicklung befinden, da mit ihrer Hilfe häufig spezielle Einzelfall-Entscheidungen getrof-

fen werden sollen. Für die Entwicklung von EUS stehen leistungsfähige Softwareentwick-

lungswerkzeuge, sog. Expertensystem-Shells, bereit, die eine flexible Modellbildung und da-

mit die Fortentwicklung von EUS unterstützen. Im Umfeld von EUS wurden, je nach verfolg-

ter Zielsetzung, diverse Spezialisierungen entwickelt. Zu diesen Untertypen vgl z. B. [Tur-

ban/Aronson 1998]). Zu diesen zählen auch Expertensysteme. Mittels Expertensystemen wird

versucht, das Verhalten menschlicher Experten nachzuahmen. Expertensysteme werden übli-

cherweise für einen speziellen und gewöhnlich sehr engen Problembereich realisiert (vgl.

[Turban/Aronson 1998], S. 17.).

Expertensysteme stammen ursprünglich aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI),

wobei die Übersetzung „Künstliche Intelligenz“ für „Artificial Intelligence“ nicht unbedingt

die wahre Bedeutung trifft. Eine bessere Übersetzung ist nach [Kredel 1988] „künstliche In-

formation“ bzw. „Informationsgewinnung“.

Hennings definiert: „Expertensysteme sind Systeme, die nicht auf algorithmischen Prozes-

sen unter Verwendung von Daten und Programmen operieren, sondern auch Wissen und Er-

fahrung nutzen, welches von menschlichen Experten u. U. Computer-unterstützt gewonnen

(akquiriert), artikuliert (repräsentiert), verarbeitet (manipuliert) und bewertet (evaluiert) wer-

den kann“ (s. [Hennings 1989], S. 15).

119 Nachfolgend werden die deutsche und englische Bezeichnung für Entscheidungsunterstützungssysteme

gleichermaßen und gleichbedeutend verwendet. Außerdem werden Abkürzungen wie EUS oder DSS sowohl im

Singular als auch im Plural verwendet.

Kapitel III

122

Mit Expertensystemen soll demnach existentes Erfahrungswissen genutzt und mit einer ak-

tuellen Situation verknüpft werden, um daraus neue Schlüsse zu ziehen. Es wird versucht,

dass Wissen von Experten in einem Computersystem abzubilden, vornehmlich, um dadurch

Experten in vielen Bereichen von Routineaufgaben zu entlasten – oder sie sogar ganz einzus-

paren120. Puppe schränkt dies in [Puppe 1991] allerdings ein: „Expertensysteme sind Prog-

ramme, mit denen das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fach-

leute auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachgebildet werden soll.“ Dies stimmt mit den

heute auftretenden Ausprägungen von Expertensystemen überein: Z. B. werden in Call Cen-

tern häufig vorgegebene Regelbäume von Interviewern abgearbeitet, sodass auf den Einsatz

(teurer) Experten ganz verzichtet werden kann. Bei anspruchsvolleren Aufgabenstellungen

wie der Disposition im Schienenverkehr ist dies aber weder möglich – konkret auftretende

Störungen sind extrem vielfältig – noch sinnvoll: Fehler in Wissensbasen können im wahrsten

Sinne des Wortes zu Katastrophen führen.

Selbstverständlich darf Expertenwissen nicht als unfehlbar missverstanden werden, da es

keinesfalls immer präzise formuliert und korrekt ist, sondern sehr oft auf Erfahrungswerten

oder Daumenregeln beruht. Dieses Wissen kann mit einer gewissen Unsicherheit behaftet

sein. Im Normalfall kann ein Experte jedoch relevante, unnütze und unsichere Informationen

voneinander unterscheiden. All dies muss im Expertensystem Berücksichtung finden. Nicht

zu unterschätzen ist auch der Aspekt der mangelnden Explizierbarkeit des Wissens: Experten

haben oftmals selber Schwierigkeiten damit, ihr Erfahrungswissen zu formulieren oder gar zu

formalisieren. Diese Art des Wissens wird zuweilen auch tacit knowledge genannt.121

Expertensysteme erheben daher i. Allg. nicht in erster Linie Anspruch auf die Optimalität

einer Lösung; in der Praxis reichen vielmehr suboptimale Ergebnisse aus. „Da bei komplexen

Problemen typischerweise keine exakte Lösung angestrebt werden kann, sondern mit nähe-

rungsweisen oder suboptimalen Lösungen gearbeitet wird, spielt die Einbeziehung heuristi-

scher Elemente in die Problemlösung bei vielen technischen Aufgabenstellungen eine ent-

scheidende Rolle“ (vgl. [Lunze 1994], S. 33). Dies kann mittels Expertensystemen geschehen.

Expertensysteme bieten also interessante Ansatzpunkte für das Design eines Systems für

die kundenorientierte Disposition: Das Expertenwissen von Disponenten kann und sollte z. B.

innerhalb einer Komponente für die zugweise Fahrplanung nach der Reoptimierung im Stö-

rungsfall, für die Kontrolle sicherheitsrelevanter Aspekte eines neuen Plans oder auch zur

Steuerung des Einsatzes von Dispositionsstrategien genutzt werden.

120 Nach der Erfahrung des Autors wird der Versuch, einen menschlichen Experten komplett zu ersetzen, für

nichttriviale Aufgabenstellungen scheitern. Daher ist das vorliegende Dispositionssystem auch als Entschei-

dungsunterstützungssystem konzipiert.

121 Nach Ansicht des Autors ist dieses „tacit knowledge“ die Hauptschwierigkeit bei der Modellierung fast al-

ler praxisrelevanten Problemstellungen.

Konzeptuelles Rahmenwerk

123

Abbildung 22: Schematischer Aufbau eines Expertensystems am Beispiel des Disponenten

III.1.6.2 Interner Aufbau

Die Abbildung 22 zeigt schematisch den Aufbau des Disponenten. Dieser ist stark am

Aufbau eines klassischen Expertensystems orientiert. Die einzelnen Komponenten werden im

nächsten Abschnitt sowie in den darauf folgenden Unterkapiteln im Detail erklärt122.

III.1.6.2.1 Dialogkomponente/Benutzungsschnittstelle

Die Dialogkomponente ist die Schnittstelle zwischen Benutzer und Disponent. Für den

Aufbau dieser Komponente gelten dieselben Richtlinien wie für jedes Programm mit Benut-

zerinteraktion. Dazu gehören leichte Erlernbarkeit, was sich in einer geringen Einarbeitungs-

zeit bemerkbar macht, eine hohe Interaktionsgeschwindigkeit, was die Antwortzeiten des Sys-

tems angeht, sowie eine angemessene Fehlertoleranz bei der Eingabe der Daten. Allgemeine

Richtlinien zur Gestaltung von Oberflächen für verschiedene Plattformen finden sich bspw.

unter [IBM 1991] für SAA, [KDE 2005] für KDE, [Apple 2005] für Macintosh oder [Micro-

soft 2004] für Microsoft Windows. Die Dialogkomponente ist ihrerseits aufgeteilt in eine

Interview-, eine Erklärungs- und eine Wissenserwerbskomponente.

 Interviewkomponente: Allgemein können Interviewkomponenten nach Art der Benut-

zerinteraktion und nach der Integration des Expertensystems in das umgebende Ge-

samtsystem kategorisiert werden. Nach der Benutzerinteraktion werden Steuerung per

Batchlauf (vorgegebene Fragen werden a priori beantwortet) und Interaktion (Fragen

des Systems ergeben sich aus den vorher gegebenen Antworten des Anwenders) un-

terschieden. Obwohl dadurch der der Lösungsweg des Systems für den Anwender

transparenter wird, ist Interaktion während der Disposition sicher nicht zu empfehlen.

Bei der Art der Integration des Systems wird zwischen Offline- und eingebetteten (em-

bedded) Systemen unterschieden. Bei Offline-Verfahren werden alle benötigten Ein-

gaben vom Benutzer getätigt; bei eingebetteten Systemen ist das Expertensystem di-

122 Zur speziellen Terminologie bei Expertensystemen vgl. [Puppe 1991], S. 11ff. und [Hennings 1989].

Andere

Strategieagenten

Dialogkomponente

Interview | Erklärung | Wissenserwerb

„Inferenzkomponente“

Regelbasierte Ablaufsteuerung/“Inline“-Methodik

Wissensbasis

Fakten, Modelle bzw. Regeln

Optimierungs-

agent

(Mikro-)

Simulationsagent

Passagierrouter

Zugrouter

Andere

Strategieagenten

Sonstige

Strategieagenten

Kapitel III

124

rekt mit dem Realsystem oder aber einer Simulation verbunden und akquiriert benö-

tigte Daten automatisch. Maßnahmen können direkt oder nach Benutzerfreigabe in das

System getroffen werden.

 Erklärungskomponente: Die Erklärungskomponente ist ein nicht zu unterschätzender

Bestandteil des Systems, von deren Nachvollziehbarkeit die Akzeptanz eines Exper-

tensystems entscheidend abhängt (vgl. [Puppe 1991]). Dabei soll vor allem die Frage

beantwortet werden, wie eine Lösung zustande kam und warum eine bestimmte Lö-

sung präferiert wird. Die jeweilige Antwort kann auch ein Fehlverhalten des Systems

aufdecken und bei der Fehlerbehebung hilfreich sein. Für den Dispositionsagenten be-

deutet dies, dass gefundene Lösungen mittels geeigneter graphischer oder textueller

Ausgaben erläutert werden sollten, bspw. über die Aufbereitung bestimmter Kennzah-

len für verschiedene Entscheidungsalternativen.

 Wissenserwerbskomponente: Mit Hilfe der Wissenserwerbskomponente geben Exper-

ten Wissen in das System ein. Die bevorzugte Art der Wissensrepräsentation in Exper-

tensystemen sind Regelwerke, da sie das Einpflegen neuen Wissens erleichtern. Diese

Regelbasen werden jedoch mit zunehmender Größe unhandlich, was leicht zu Inkon-

sistenzen führen kann. Durch den Resolutionsalgorithmus können neue Regeln abge-

leitet und dadurch die Wissensbasis erweitert werden.

Zur initialisierenden Eingabe speziellen Wissens – im Dispositionskontext bspw. lokale

Ausnahmen globaler Vorschriften – fordern Entscheidungsunterstützungssysteme, und damit

auch Expertensysteme, spezielle Interview- und Wissenserwerbskomponenten. Für ein derart

komplexes System wie die Bahn ist eine Vermischung des Batchverfahrens und der interakti-

ven Eingabe von Regeln in die Interview- und auch die Wissenserwerbskomponente denkbar.

Bspw. sollten lokale Regeln wie angepasste Mindestübergangszeiten, sofern sie elektronisch

auswertbar vorliegen, zur Initialisierung automatisiert eingelesen werden. Danach können

Entscheidungen eines Disponenten im laufenden Betrieb „gelernt“ werden. In der Terminolo-

gie der Expertensysteme stellt der Disponent mit seiner Anbindung an automatische Erfas-

sungssysteme ein eingebettetes System dar.

Bei der Gestaltung der Oberfläche ist neben den genannten allgemeinen Entwurfskriterien

für Benutzungsschnittstellen insbesondere zu berücksichtigen, dass es sich bei den Anwen-

dern des Dispositionssystems um Spezialisten in der Domäne „Bahn“ handelt: Für einen rea-

len Disponenten ist es unerlässlich, vertraute Benutzungsschnittstellen, die ihm die Situation

schnell und einfach darlegen, in das System zu integrieren. In dieser Arbeit wurde dies durch

Anbindung grafischer Oberflächen aus zuvor entwickelten Entscheidungsunterstützungssys-

temen für die Disposition verwirklicht (vgl. [Goecke 1996]). Prinzipiell können und sollen

dazu später auch und gerade die bahneigenen Visualisierungssysteme (vgl. Abbildung 10 bis

Abbildung 12) verwendet werden, weswegen auf die neuerliche Implementierung einer grafi-

schen Oberfläche in dieser Arbeit verzichtet werden konnte. Ein anderes, modernes GUI-

System, welches ohne großen Aufwand anzubinden wäre, wird in [Makkinga 2004] vorges-

Konzeptuelles Rahmenwerk

125

tellt. Beispiele für eine textuelle (XML123-basierte) Ausgabe von Informationen aus dem in

dieser Arbeit entwickelten System finden sich in Abbildung 23. Diese Daten können ohne

großen Aufwand in beliebige Daten- bzw. Informationsmodelle transformiert werden. Ein

solches, durchaus geeignet erscheinendes Modell wird bspw. in [Fernández et al. 2004] vor-

gestellt. Nash et al. stellen darüber hinaus ein Austauschformat bahnspezifischer Informatio-

nen vor. Dabei handelt es sich um ein XML-Subset, das sog. RailML, welches die Kommuni-

kation und den Datentransfer zwischen verschiedenen Modellen und Programmen erleichtern

soll, vgl. [Nash et al. 2004].

Abbildung 23: Anzeige von Zugverspätungen für einen ICE sowie ein Umsteigerprotokoll mit An-

schlusskonflikten.

Im Sinne der Agentenbasierung sollte jeder Agent ebenfalls als Schnittstelle zwischen dem

Prinzipal (hier: dem menschlichen Agenten) dienen. Konkret sollte ein Dispositionsagent in

jedem Zweifelsfall seinen Prinzipal aufmerksam machen und hinsichtlich einer Lösung

„interviewen“.

III.1.6.2.2 Wissensbasis

Die Wissensbasis setzt sich im herkömmlichen Sinn zusammen aus dem Expertenwissen,

welches meist in Fakten und Regeln („Wenn A dann B“ als einfachste Form) hinterlegt ist.

Fakten sind entweder fallspezifisch oder generell gültig. Lernfähige Expertensysteme können

Fakten aus spezifischen Fällen dauerhaft in die Wissensbasis integrieren.

123 XML (Extensible Markup Language) „ist ein Standard zur Erstellung maschinen- und menschenlesbarer

Dokumente in Form einer Baumstruktur. XML definiert dabei die Regeln für den Aufbau solcher Dokumente.

Für einen konkreten Anwendungsfall („XML-Anwendung“) müssen die Details der jeweiligen Dokumente spe-

zifiziert werden. Dies betrifft insbesondere die Festlegung der Strukturelemente und ihre Anordnung innerhalb

des Dokumentenbaums. XML ist damit ein Standard zur Definition von beliebigen, in ihrer Grundstruktur je-

doch stark verwandten Auszeichnungssprachen“ (s. [Wikipedia 2005c]

Kapitel III

126

Im Dispositionsagenten wird diese (konventionell so definierte) Wissenbasis erweitert

durch alle Modelle und Informationen, die ein Disponent über das Realsystem hat bzw. kennt

und die Grundlage für die eingesetzten Dispositionsstrategien sind.

III.1.6.2.3 Inferenzkomponente

Das „Inferenzsystem“ repräsentiert eine wichtige Komponente des Dispositionsagenten, da

es die eigentliche Lösung herleitet, weshalb es auch „Problemlösungskomponente“ genannt

wird. Regeln werden mit den Fakten verknüpft, indem nach Regeln gesucht wird, deren Vor-

bedingungen durch die aktuelle Faktenlage erfüllt sind. Diese Regeln werden dann zur Aus-

führung gebracht. Auf diese Weise können bspw. in der Disposition spezielle, bestimmte

Bahnhöfe, Bahnhofsklassen, Züge, Zuggattungen, Linien, Relationen oder Szenarios betref-

fende Heuristiken selektiert werden. Anschließend können die gefundenen Methoden ange-

wendet werden.

III.1.6.3 Der Dispositionsalgorithmus

Bzgl. des zeitlichen Verhältnisses zwischen einem auftretenden Konflikt und der Anwen-

dung einer Dispositionsstrategie bzw. dem Eingriff eines Disponenten können prinzipiell zwei

Vorgehensweisen unterschieden werden: die zurückschauende, retrospektive, und die voraus-

schauende, antizipierende, Disposition. Naturgemäß ist es sinnvoll, möglichst früh auf einen

drohenden Konflikt zu reagieren, also vorausschauend zu planen. Dies hat seine Grenzen nur

in der Vorhersehbarkeit der Verkehrssituation zu einem bestimmten Zeitpunkt: bei unsicheren

Prognosen der Verkehrslage ist es nicht sinnvoll, komplizierte Berechnungen zur Auflösung

potenzieller Konflikte durchzuführen, während es dagegen sehr hilfreich sein kann, bei sicher

auftretenden Konflikten frühzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten. Sobald bspw. bekannt ist,

dass eine Besatzung nicht zur Verfügung stehen wird, kann ein Disponent dafür sorgen, das

zum richtigen Zeitpunkt Ersatzpersonal bereitsteht. Auch für die in dieser Arbeit hauptsäch-

lich betrachteten Anschlusskonflikte wird die Qualität der Disposition durch das frühzeitige

Einleiten von Gegenmaßnahmen erhöht, und sei es nur, weil er sich die für die Berechnung

von Dispositionsstrategien zur Verfügung stehende Zeitspanne erhöht.

Es ergibt sich der folgende sehr einfache Ablauf für die Disposition:

1. Aktualisiere den Systemzustand Z.

Alle Entitäten im internen Modell, insbesondere auch die Passagiere, werden, falls sich ihr

Zustand geändert hat, aktualisiert.

2. Erkenne Konfliktmenge



( kann auch potenzielle, d. h. in der Zukunft liegende

oder bereits vorliegende, aber noch nicht gelöste Konflikte beinhalten).

Dabei wird auch die Menge der von einem Konflikt betroffenen Passagiere bestimmt.

3. Bestimme zur Konfliktlösung verfügbare Zeit D.

Je nach dem, ob die Planung vorausschauend, oder ob ein Konflikt bereits aufgetreten ist,

wird bestimmt, wie viel Zeit für Berechnungen zur Verfügung steht. Dabei sollte immer ein

evtl. benötigter Zeitpuffer berücksichtigt werden.

Konzeptuelles Rahmenwerk

127

4. Für alle anwendbaren Dispositionsstrategien DS: berechne DS(Z,



, D).

Dabei werden regelbasiert diejenigen Dispositionsstrategien ausgefiltert, die für die betref-

fende Situation unter Berücksichtigung der Gesamtsystemauslastung keine sinnvollen Ergeb-

nisse liefern beziehungsweise zu rechenintensiv sein würden. Dabei kann zur Berechnung

auch hier schon der Passagierrouter (s. u.) eingesetzt werden.

5. Warte D und sortiere währenddessen eintreffende Pläne nach ihrem Ergebnis (vgl.

Kapitel IV).

Dies ist das Vorgehen bei einer automatisierten Disposition. An dieser Stelle könnte jedoch

durchaus ein menschlicher Disponent mit einer eigenen Auswahlstrategie eine eigene Sortie-

rung oder etwas vollkommen anderes als die vorgeschlagenen Pläne wählen.

6. Solange (kein Plan gefunden) und (Menge berechneter Pläne nicht leer)

a. Wähle besten Plan aus der Menge der gefundenen Pläne aus.

b. Überprüfe physikalische Ausführbarkeit des Plans.

Dafür wird der Disponent den Netzadministrator befragen. Wenn dieser für alle beteiligten

Züge eine sichere Route ohne weitere Konflikte bestimmen kann, ist der Plan durchführbar.

Es besteht die Möglichkeit, dass eine Dispositionsstrategie selbst die Berechnung der physika-

lischen Durchführbarkeit einer Fahrt durchführt (vgl. Abschnitt IV.6). In diesem Fall kann

dieser Schritt übergangen werden.

An dieser Stelle werden Passagiere nicht in die Bestimmung der Ausführbarkeit einbezo-

gen, weil von der Bereitschaft, ggf. einer anderen Route folgen zu wollen, ohnehin auszuge-

hen ist – ein Passagier, der dies nicht will, wird demnach per Annahme von der kundenorien-

tierten Simulation ausgeschlossen.

c. Falls Plan durchführbar, gehe zu Schritt 7, sonst entferne Plan aus Menge der

Pläne.

7. Falls kein Plan gefunden: Stoppe Ausführung und erfrage Plan von menschlichen Dis-

ponenten.

Dieser Fall ist für eine automatisierte Disposition in der Praxis zunächst kaum vermeidbar,

weil sich immer wieder vollkommen neue Problemsituationen ergeben werden, die zuvor

nicht bedacht wurden, bzw. aufgrund derer kein gültiger Plan mehr bestimmt werden kann. In

der Realität würden menschliche Disponenten in einem solchen Fall komplett neue Lösungen

erarbeiten.124

8. Bestimme die durch den Plan betroffenen Entitäten.

9. Gebe entsprechende Anweisungen an die betroffenen Entitäten im System zur Durch-

124 In der Implementierung des vorgestellten Systems (vgl. Abschnitt III.2.2) wird dieser Fall durch die Be-

schränkung auf die Klasse der Anschlusskonflikte umgangen. Dies ist nicht nur notwendig, um Simulationsläufe

ohne Unterbrechungen durchführen zu können, sondern auch sinnvoll hinsichtlich des gedachten Einsatzes des

vorgestellten Systems als Entscheidungshilfe für menschliche Disponenten: „Standardkonflikte“ würden dann

vom System aufgelöst, besondere Konflikte von einem menschlichen Disponenten.

Kapitel III

128

führung des Plans. Insbesondere: Falls Passagiere betroffen sind, rufe für sie den Pas-

sagierrouter auf und bestimme alternative Routen. Ggf. können die unter 4. berechne-

ten Routen benutzt werden, falls Z noch unverändert ist.

Offensichtlich umfasst dieser Algorithmus die Möglichkeit, jede der Möglichkeiten FIFO,

GREEDY, REPLAN und IGNORE umzusetzen, weil es dem Disponenten möglich ist, auf

eine bestimmte Anzahl eintreffender Konflikte zu warten, bevor er tätig wird, oder nach je-

dem erkannten Konflikt eine Neuplanung vorzunehmen. In der Praxis wird aufgrund der Na-

tur des Problems eine Neuplanung nach jedem erkannten Konflikt sinnvoll sein: Je nach

Konfliktart ist eine sofortige Entscheidung unumgänglich, bspw. bei allen die Sicherheit be-

einflussenden Konflikten. Allerdings ist nicht auszuschließen, dass mehrere Konflikte inner-

halb einer kurzen Zeitspanne auftreten; diese würden dann gleichsam zusammen abgearbeitet,

da in eine Entscheidung immer die aktuelle Netzsituation einfließt125. Die Menge der Strate-

gien kann dabei beliebig erweitert werden, wie im nächsten Abschnitt beschrieben wird.

III.1.6.4 Strategieintegration

Eine der wichtigsten Anforderungen an den Disponenten ist, beliebige Strategien zur Auf-

lösung von Dispositionskonflikten und zur Steuerung von Passagieren durch das Bahnnetz

integrieren zu können. Dies geschieht im System auf zwei Arten:

1. Einfache Dispositionsstrategien mit deterministischer Laufzeit werden im Disponen-

ten aus Effizienzgründen inline implementiert, um bei jeder Netzlage schnellstmöglich

einen Plan bestimmen zu können.

2. Komplexe Dispositionsstrategien, deren Laufzeit höher bzw. nicht deterministisch ist,

werden als Strategieagenten implementiert. Auf diese Weise kann sichergestellt wer-

den, dass auch bei häufigen Störungsmeldungen aus dem Netz keine Überlastungszu-

stände. Ein überlasteter Strategieagent würde sich entweder klonen, oder, falls dies

nicht möglich ist, weil bspw. kein weiterer Prozessor zur Verfügung steht, seinem zu-

gehörigen Disponenten dies mitteilen, sodass dieser ihn per geringerer Zuteilung ent-

lasten kann.

Auf diese Weise wird der Disponent in die Lage versetzt, die ihm zur Verfügung stehende

Prozessorleistung bestmöglich einzusetzen, indem er die Arten und die Anzahl ihm zur Ver-

fügung stehender Strategieagenten variiert: beispielsweise könnte er bei einer hohen Auslas-

tung einfache Strategien bevorzugen, während er bei niedriger Beanspruchung kompliziertere

Berechnungsmethoden einsetzt.126

Diese Art der Integration sorgt zudem für eine leichte Erweiterbarkeit des Systems. Dieses

ist besonders wichtig, da die in dieser Arbeit erarbeiteten und getesteten Dispositionsstrate-

125 In der Implementierung eines Simulationsmodells können durch die Wahl des Zeitmanagements im Übri-

gen implizit sowohl REPLAN als auch IGNORE umgesetzt werden, vgl. Abschnitt II.4.2.

126 Das nicht zu vermeidende Dilemma der Disposition besteht darin, dass immer dann, wenn besonders gut

geplant werden müsste, keine Zeit dafür zur Verfügung steht, nämlich immer genau dann, wenn viele Konflikte

auftreten.

Konzeptuelles Rahmenwerk

129

gien für die kundenorientierte Disposition aus theoretischer Sicht keinen Anspruch auf Opti-

malität erheben können (s. Abschnitt III.2.1): In der Praxis wird es notwendig sein, Strategien

solange zu verbessern, bis Ergebnisse auch auf den realen Daten ausreichend gut erscheinen.

III.1.7 Ein Agent zum Online Re-Scheduling von Passagieren: Der Passa-

gierrouter

Eine zentrale Rolle in der Disposition spielt, wie zuvor erläutert, der Passagierrouter, der

nachfolgend kurz erläutert wird. Er wurde in gemeinsamen Forschungsarbeiten mit T. Mel-

louli (vgl. [Mellouli 2003]) und J. Goecke sowie der DB Systems, der IT-Tochter der Deut-

schen Bahn AG, konzipiert und entwickelt. An dieser Stelle wird zunächst die Grobkonzepti-

on abgehandelt.

Der Passagierrouter berechnet auf dem dynamischen Verbindungsnetzwerk, welches sich

aus dem ursprünglichen Fahrplannetzwerk durch ständige Aktualisierung mit allen Verspä-

tungen ergibt, Routen für Passagiere. Diese trivial klingende Aufgabe erweist sich in der Pra-

xis als schwierig127:

 Zum einen müssen zusätzlich zur Speicherung aller relevanten Zuglauf- und Passa-

gierinformationen ständig eingehende Aktualisierungen schnell bzw. effizient in die

Netzwerkstruktur integriert werden können, zum anderen müssen auf dieser Struktur

höchst effizient Wege bestimmt werden. Beides ist bei einer Netzwerkgröße von unge-

fähr 700.000 Knoten nicht einfach, da im laufenden Betrieb – insbes. bei vielen Stö-

rungen im Netz – sehr viele Anfragen beantwortet werden müssen.

 Zusätzlich sollten Antwortzeiten im Bereich von Sekundenbruchteilen liegen, selbst

wenn im Netz viele Passagierrouter zur Verfügung stehen128. Dieses liegt vor allem

darin begründet, dass in der kundenorientierten Disposition der Passagierrouter a) zur

Berechnung von Dispositionsstrategien (ex ante) und b) zum Online-Re-Routing von

Passagieren (ex post, nach einer Dispositionsentscheidung) verwendet wird:

a) Eine Dispositionsentscheidung betrifft im (Anschluss-) Konfliktfall immer sowohl

einige Passagiere im Zubringer als auch einige im Abbringer. Wartet der Abbrin-

ger nicht, werden Passagiere im Zubringer ihren Anschluss verpassen; dafür wer-

den diejenigen im Abbringer mit höherer Wahrscheinlichkeit ihre Anschlüsse be-

kommen. Wartet er hingegen, werden zwar alle Passagiere im Zubringer diesen

Anschluss bekommen, aber u. U. einige im Abbringer dieses später nicht schaffen.

Für beide Gruppen kann der Passagierrouter alternative Routenvorschläge bestim-

men, die in der Dispositionsstrategie berücksichtigt werden können, z. B., indem

die induzierten Gesamtverzögerungen beider Gruppen gegeneinander abgewogen

werden.

127 Zur Beurteilung der Schwierigkeit der Berechnung von Routen unter mehrfacher Zielsetzung vgl. [Müller-

Hannemann/Schnee 2005].

128 Zum Vergleich kann sehr gut die Abfrage des statischen Fahrplans auf den Webseiten der DB AG heran-

gezogen werden: Die Berechnung einer Route kann in Zeiten hoher Serverlast durchaus einige Sekunden in

Anspruch nehmen.

Kapitel III

130

b) Hat eine Dispositionsentscheidung einen verpassten Anschluss zur Folge, kann der

Passagierrouter ohnehin für alle betroffenen Passagiere neue Routen berechnen,

die er dann den Kommunikationsagenten im System zur Weitergabe an die Rei-

senden übergibt.

Unabhängig von diesem Einsatz kann der Passagierrouter auch für all diejenigen Reisen-

den aktuelle Routen ermitteln, deren Reise von Störungen betroffen sein wird. So kann bereits

vor Reiseantritt eine andere Route berechnet und mitgeteilt werden, falls es z. B. zu Strecken-

sperrungen gekommen ist, die im statischen Fahrplan naturgemäß nicht berücksichtigt sind.

Selbst wenn die Reise auf der gleichen Route stattfindet, kann der Router zur Pre-Trip-

Information sinnvoll sein: Ein Passagier weiß im Einzelfall, dass der erste (und, unter Um-

ständen, einzige) Zug seiner Reise verspätet ist, sodass er zur tatsächlichen Abfahrtszeit am

Bahnhof erscheinen kann129.

Eine interessante weitere Anwendung des Passagierrouters ist die Berechnung von Routen

simulierter Passagiere auf dem statischen Fahrplan als Datenbasis für die Experimentation.

Näheres dazu findet sich in Abschnitt III.2.2; ebenso wird die Funktionsweise dieses Routers

dort näher erläutert.

III.1.8 Weitere Agenten im System

Weitere wichtige Agenten im System sind der Netzadministrator, die Strategieagenten,

Züge und Passagiere.

III.1.8.1 Netzadministrator

Der Netztadministrator sorgt für einen reibungslosen Ablauf im Bahnnetzwerk; er nimmt

im Dispositionssystem quasi die Stelle der DB Netz AG ein. In diesem Sinne ist seine einzige

Aufgabe die Berechnung von validen Routen durch das (physikalische) Bahnnetz. Er ist im

eigentlichen Sinne kein Bestandteil des kundenorientierten Simulationssystems und wird

deswegen hier nicht ausführlicher behandelt. Seine Rolle im weiter unten beschriebenen Si-

mulationssystem TrainSim wird durch den Zugrouter übernommen. Dabei soll der Unter-

schied in der Terminologie darauf hinweisen, dass der in der Realität Netzadministrator wei-

taus mehr Fähigkeiten aufweisen muss als die Komponente, die hier nur den reibungslosen

Ablauf der Simulation sicherstellen soll.

III.1.8.2 Strategieagenten

Strategieagenten bekommen einen Systemzustand, eine Konfliktmenge und eine obere

Zeitschranke D der Berechnungsdauer und berechnen entweder einen Plan und geben diesen

zurück oder teilen nach D mit, dass sie kein Ergebnis haben. Ansonsten berechnen sie eine

der Kapitel IV vorgestellten (oder beliebige andere) Dispositionsstrategien.

129 Diese Anwendung wurde bereits im Praxiseinsatz durch die Deutsche Bahn AG getestet. Die Kommuni-

kation mit den Reisenden fand dabei per SMS statt.

Konzeptuelles Rahmenwerk

131

III.1.8.3 Züge

Züge haben im Modell die Aufgabe, pünktlich und sicher an ihre Endstation zu gelangen

und dabei ebenfalls auf die Pünktlichkeit der sich jeweils in ihnen befindlichen Passagiere zu

achten. Dafür können sie mit Disponenten – auch aus verschiedenen Regionen – Verhandlun-

gen aufnehmen, bspw. können sie selbst Anschlusssicherung oder Strecken beantragen, Si-

cherheitsabstände einhalten oder Verspätungen aufholen, falls dies physikalisch möglich und

erlaubt ist. Innerhalb des in dieser Arbeit erstellten Systems wurde jedoch aus Performanz-

gründen darauf verzichtet, Züge proaktiv zu implementieren130. Stattdessen wurde ein weitaus

effizienterer Ansatz mit mehr Kontroll- und Steuerungsmechanismen verwirklicht (vgl. Ab-

schnitt III.2.2). Züge sind nach der Definition aus Abschnitt III.1.1 damit keine Agenten im

eigentlichen Sinne, da ihnen die Eigenschaft der Proaktivität fehlt.

III.1.8.4 Passagiere

Die oberste Priorität eines Passagiers ist die pünktliche Erreichung seines Ziels unter Ein-

haltung seiner globalen und spezifischen Eigenschaften bzw. Reisepräferenzen.

Zu den globalen Eigenschaften zählen bspw. Alter, eventuelle Mobilitätseinschränkungen

Vorlieben für Zuggattungen, Wagenkategorien usw., Kontaktdaten (Adresse, Telefonnum-

mern – insbes. Mobil – etc.) und ggf. unterstützte Kommunikationswege und -arten. Letzteres

umfasst bspw. die Fähigkeiten des mobilen Endgeräts des Kunden oder auch Zeitpunkte an

denen und Züge über die ein Kunde informiert werden will. Generell sollte ein Passagier

schnellstmöglich über notwendig werdende Änderungen seines Reisplans informiert werden,

ebenfalls sollte das auf eine Art geschehen, die dem Passagier keine lästigen Zusatztätigkeiten

aufbürdet. Während eine SMS z. B. quasi unmittelbar empfangen werden kann, würde die

Notwendigkeit, einen Laptop starten zu müssen, um informiert zu sein, kontraproduktiv wir-

ken: ein Passagier verlöre Zeit, die er u. U. schon nicht mehr hat, wenn er auf eine Alternativ-

route gesetzt wurde.

Ebenso können und sollten – die Zustimmung des Kunden vorausgesetzt – selbstredend al-

le anderen Kundendaten in dieses Stammdatenmodell integriert werden, bspw. Teilnahme am

Bonusmeilenprogramm und aktueller Stand, Reisehistorie, ID-Nummern von Bahn- oder

Kreditkarten usw. Langfristig kann auf diese Weise das tatsächliche Reiseverhalten aller

Kunden am genausten erfasst werden.

Spezielle Eigenschaften betreffen dann eine einzelne Reise. Dazu zählen Art und Menge

des Gepäcks131, Reisetyp (Einzelreise für Urlaub oder Geschäft, Pendelreise), gebuchte Zu-

satzservices (Parkplatz, Hotel, Taxi-Transfers, Busanschlüsse usw.), Reservierungen auf der

130 Versuche innerhalb eines Agentenframeworks (IBM Aglets, vgl. [IBM 2002]), alle Züge als Agenten zu

modellieren, scheiterten an dem enormen Ressourcenverbrauch des Frameworks zum damaligen Zeitpunkt.

131 Bspw. ist die Fahrradmitnahme nicht in allen Zügen möglich. Ebenfalls kann viel Gepäck die Beweglich-

keit des Kunden stark einschränken. Ist dies bekannt, können Anschlüsse mit sehr kurzen Übergangszeiten ver-

mieden werden; ebenso kann rechtzeitig Information über eine benötigte Hilfestellung im Zielbahnhof oder

während Umsteigehalten erfolgen.

Kapitel III

132

Reise und so weiter. Auch der Reisepreis bzw. die zugelassenen Zugkategorien sollten hier

gespeichert werden. Günstigstenfalls wird jede Reise, d. h. jegliche Zugbenutzung während

dieser, protokolliert.

Geleistet werden kann dies mittels der im System vorgesehenen Passagieragenten. Diese

bilden nach außen eine einheitliche Kommunikationsschnittstelle mit dem Reisenden, und

nach innen vertreten sie dessen Interessen dergestalt, dass sie für eine Routenneuberechnung

bspw. auf Einhaltung der notwendigen Reiseeigenschaften achten oder auch im System direkt

Umbuchungen und – durch Anmeldung bei den Zugagenten – ggf. neue Reservierungen vor-

nehmen. Mit geeigneten Endgeräten (vgl. Abschnitt V.1.4) kann der Passagier sogar während

der Reise seine Präferenzen angeben und somit in den Dispositionsprozess aktiv eingreifen.

Benutzungsschnittstellen (bzw. grafische Oberflächen) zur Interaktion mit den realen Pas-

sagieren, also dem jeweiligen Auftraggeber oder Prinzipal des Agenten, sollten an die derzeit

gängigen Standards angelehnt sein. In Kapitel V werden dazu Gestaltungsvorschläge ge-

macht.

Dieses Passagiermodell ermöglicht, nach Meinung des Autors, die in Abbildung 1 darges-

tellte Interaktion mit Reisenden.

Für das Simulationsmodell in dieser Arbeit konnten Passagiere bei weitem nicht so detail-

liert dargestellt werden. So ist z. B. statt detaillierter Reiseinformationen nur eine persönliche

Übergangszeit vorgesehen, welche die Fähigkeiten des Passagiers bzgl. seiner Umsteigege-

schwindigkeit subsummiert, um das System auf wenigen PCs simulieren zu können. Für den

tatsächlichen Einsatz ist jedoch die Umsetzung des gesamten Modells anzustreben, auch und

gerade, um gezielt und proaktiv Passagiere im Falle von Verspätungen oder sonstigem Un-

gemach entschädigen zu können.132

III.2 Simulation als Testumfeld für die kundenorientierte Disposition

Das eben beschriebene Dispositionssystem kann nicht funktionieren, ohne dass eine geeig-

nete Systemumgebung existiert, welche das Bahnsystem abbildet, es also entweder simuliert

oder kapselt.

Die Simulation als Werkzeug hat, insbesondere im Bahnbereich eine lange Tradition. Es

existieren, wie bereits in Kapitel II an mehreren Stellen angedeutet, diverse Systeme, die zur

Fahrplanung oder zum Test eines Fahrplans verwendet werden. So wird in [Gröger 2004] das

Simulationssystem BABSI zur hierarchischen (asynchronen) Fahrplanung herangezogen, die

dänische Staatsbahn nutzt das System Strax/TPS zur detailgetreuen Simulation und zur Fahr-

planung, vgl. [Kaas/Goossmann 2004], [Radtke/Hauptmann 2004] setzen das Simulationssys-

tem RailSys ebenfalls zur Fahrplanung ein (vgl. auch [Hauptmann 2000]), und in [Vromans et

al. 2004] wird mittels des Simulationssystems SIMONE die Fahrplanstabilität untersucht.

Ebenso benutzt Barter Simulation, um die Robustheit von Fahrplänen zu untersuchen und

132 Umgekehrt könnte natürlich auf diese Weise auch ungerechtfertigten Ersatzforderungen vorgebeugt wer-

den.

Konzeptuelles Rahmenwerk

133

vorherzusagen, vgl. [Barter 2004]. Ein ausgereiftes, auf Objektorientierung basierendes Simu-

lationssystem ist schließlich das in Zürich entwickelte OpenTrack, vgl. [Nash/Huerlimann

2004]. Neben diesen Systemen zur Ablaufsimulation existieren diverse Systeme zur Simulati-

on technischer Vorgänge, bspw. das System SIMSPOG (vgl. [Bauersfeld et al. 2004]).

In dieser Arbeit wird ein weiteres, z. T. speziell für den Test der Dispositionskomponente

entwickeltes, agentenbasiertes System zur mikroskopischen Simulation der Zug- und Passa-

gierbewegungen im Bahnnetz vorgestellt. Zunächst werden jedoch allgemeine Grundlagen

der Simulation erörtert, um ein besseres Verständnis dieser Methodik und damit der Vorge-

hensweise in dieser Arbeit zu vermitteln. Simulationserfahrenen Lesern sei empfohlen, die-

sen, gleichsam als Kompendium für die diskrete, ereignisorientierte Simulation zu verstehen-

den, Abschnitt zu übergehen.

III.2.1 Grundlagen diskreter, ereignisorientierter Simulation

Simulation ist bereits seit Jahrzehnten ein anerkanntes, in fast allen wissenschaftlichen

Disziplinen zur Analyse komplexer Systeme eingesetztes, wirkungsvolles Vorgehen. So hat

beispielsweise das Militär seit Ende der 40-er Jahre großes Interesse an der Simulation, sei es

in Form mathematischer Modelle zur Analyse von Atombombenversuchen oder für die Aus-

bildung von Piloten in physikalischen Modellen, den Flugsimulatoren.

In der Literatur existieren unterschiedliche Definitionen des Begriffs „Simulation”, je nach

Autor werden andere Aspekte betont. Der Begriff „Simulation” stammt vom lateinischen

Wort „simulare” (nachbilden, nachahmen, vortäuschen, heucheln). Allgemein definiert Witte

entsprechend Simulation als einen „Vorgang, der Realität nachahmt”([Witte et al. 1994], S.

17). Den Akt der Modellbildung stellt Colella in den Mittelpunkt: „Simulation is the act of

representing some aspects of the real world by numbers or symbols which may be easily ma-

nipulated to facilitate their study” ([Colella 1974], S. 1).

Der Verein deutscher Ingenieure (VDI) legt in der Richtlinie VDI 3633 den Begriff Simu-

lation als die Nachbildung „eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem expe-

rimentierfähigen Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit über-

tragbar sind” (s. [Hille 1998], S. 41), fest.

Einen „Boom“ erlebte die Simulation mit der Verbreitung preiswerter Mikrocomputersys-

teme, die für relativ wenig Geld große Rechenkapazitäten bieten. Diverse Computerspiele,

bspw. für das Nachspielen von Autorennen, sind Glanzbeispiele angewandter Simulation.

Weniger aufwändig sind Anwendungen der Simulation im Küchenstudio, beim Autokauf oder

beim Frisör, die zur Planung bzw. zu What-If-Analysen eingesetzt werden. Die weitaus meis-

ten Simulationsmodelle entspringen jedoch wissenschaftlichen und betriebswirtschaftlichen

Überlegungen. Immer dann, wenn Experimente und Messungen in der Realität zu langsam

(Bevölkerungsentwicklungen), schnell (Explosionsverhalten), gefährlich (Crashtests), unmög-

lich (Urknall) oder teuer (Fabrikplanung) wären, empfiehlt sich der Einsatz von Simulation,

da bei komplexen Realsystemen die Grenzen analytischer Methoden und Beschreibungen

schnell erreicht sind. Simulation dagegen kann, eine geeignete Modellierung vorausgesetzt,

Kapitel III

134

auch sehr umfangreiche Systeme handhaben und dem Anwender die Zusammenhänge der

einzelnen Systemvariablen deutlich machen (vgl. [Kuhn et al. 1993], S. 1ff.). Mit Simulati-

onsexperimenten wird das zeitliche Ablaufverhalten von Systemen abgebildet; zusätzlich

kann es protokolliert, reproduziert, analysiert und interpretiert werden.

Ein Hauptziel beim Einsatz von Simulation ist die Effizienzsteigerung des Ressourcenein-

satzes. Dabei ist Simulation bspw. in der Planung von Fertigungssystemen und Materialflüs-

sen ein kostengünstiges Instrument (vgl. [ASIM 1988], S. 12ff.). Bei der Inbetriebnahme von

Produktionsanlagen kann der Rückgriff auf die Erkenntnisse von Simulationsexperimenten

die Inbetriebnahmekosten um bis zu 50 % senken (vgl. [Hille 1998]). So werden z. B. Pro-

duktionsprozesse sehr oft vor ihrer physischen Implementierung simuliert, um bspw. Puffer-

lager korrekt zu dimensionieren oder Ausfallraten abzuschätzen. Der Bau einer neuen Pres-

senstraße ohne vorherige detaillierte Simulation kann schnell zum finanziellen Fiasko werden;

daher waren und sind die Automobilbauer oftmals Technologievorreiter in der Simulation.

Weitere Beispiele aus der Betriebswirtschaftslehre sind Simulationsmodelle für Unterneh-

mensplanspiele, Produktions- und Verkehrsplanung, Planung organisatorischer Abläufe, z. B.

bei Schaltersystemen in Tankstellen, Supermärkten etc., Auslegung flexibler Fertigungs- oder

Lagerhaltungssysteme oder zur Personalplanung.

Weitere Einsatzziele der Simulation liegen in der Planungsunterstützung und der Prozess-

führung: Qualitatives Ziel der Planungsunterstützung ist die Funktionsüberprüfung des be-

trachteten Systems, egal ob dieses neu zu erstellen ist oder optimiert werden soll. Die Errei-

chung dieses Ziels ist notwendige Voraussetzung für eine weitere Betrachtung des Realsys-

tems: Nur für ein in sich schlüssiges, logisch konstruiertes System lassen sich valide quantita-

tive Aussagen, (z. B. Dimensionierung von Maschinen, Transportsystemen und Personal)

treffen. Zur Bestimmung geeigneter Steuerungsstrategien werden auch im Rahmen dieser

Arbeit qualitative Aussagen herangezogen.

Für die Prozessführung bietet Simulation ein gutes Instrument zur Prozessverfolgung, so-

dass mittels Soll-/Ist-Vergleichen Störungen und Abweichungen erkannt und bewertet werden

können. Weiterhin können Steuerungsstrategien zur Laufzeit angepasst und verbessert wer-

den, was durch die Möglichkeit der Simulation unterschiedlicher Szenarien, die sich durch

Variation von Variablen und Parametern ergeben, unterstützt wird. Dies erlaubt auch Sensiti-

vitätsanalysen.

Zu guter Letzt bietet Simulation ganz allgemein Möglichkeiten zur Systemvisualisierung,

sei in Form von Graphen, die den Verlauf von Modelloutputs darstellen, oder indem sie direkt

das Systemverhalten, z. B. als Animation, demonstrieren. Dies erleichtert die Analyse komp-

lexer Zusammenhänge ungemein und erlaubt den Einsatz von Simulationsmodellen als Schu-

lungsinstrument.

Neben diesen Vorteilen hat Simulation auch einige Nachteile:

 Die zur Gewinnung valider Erkenntnisse über das Realsystem notwendige Isomorphie

zwischen dem System und dem zu bildenden Modell ist schwer zu gewährleisten.

Konzeptuelles Rahmenwerk

135

 Eine schlechte Datenbasis kann die Ergebnisse dramatisch verfälschen, was allerdings

kein simulationsspezifischer Nachteil ist.

 Simulationsstudien sind aufwändig und damit teuer, führen aber nicht zwangsweise

zum Erfolg. Zudem sind echte Simulationsexperten nicht einfach zu finden.

 Simulation wird oft als Wundermittel zur Systemverbesserung oder gar zur Optimie-

rung missverstanden. In Wahrheit liefert Simulation jedoch im besten Fall ein Opti-

mum unter den getroffenen Annahmen. Sind diese falsch, kann ein Modell schnell

scheitern.

Es lässt sich leicht abschätzen, dass sich der Einsatz von Simulationstechniken in Zukunft

mit der Verfügbarkeit schnellerer Rechner und immer leichter bedienbarer Werkzeuge weiter

verstärken wird. Eine Grenze der Möglichkeiten der Simulation ist prinzipiell nicht in Sicht.

Für die vorliegende Arbeit ist die Simulation in zweierlei Hinsicht von maßgeblicher Be-

deutung: erstens ist sie eine mögliche Technik zur Berechnung der Konsequenzen von Dispo-

sitionsentscheidungen, zweitens liefert sie den Methodenrahmen für die Erschaffung eines

Testsystems für die kundenorientierte Disposition.

III.2.1.1 System und Modell

Der Begriff System wird in den unterschiedlichsten Bereichen verwendet, wobei ein Sys-

tem zumeist durch seine Ziele, die enthaltenen Elemente sowie deren Beziehungen unterei-

nander und zur Umwelt definiert wird. Systeme können wie folgt kategorisiert werden:

Offen sind Systeme, falls exogene Einflussgrößen existieren, geschlossen sind Systeme,

wenn solche Einflüsse fehlen oder nicht betrachtet werden. Dabei kann unter Umständen

nicht immer eindeutig determiniert werden, ob eine Einflussgröße rein exogen ist, oder ob sie

nicht doch endogen steuerbar ist, wie z. B. die Einflüsse der Globalisierung auf eine Volks-

wirtschaft.

Statische Systeme zeichnen sich durch ihr zumindest temporär stabiles Verhalten aus. Sie

verändern im Gegensatz zu dynamischen Systemen nicht die Beziehungen zwischen den ein-

zelnen Elementen während des Betrachtungszeitraums.

Hat das Output-Verhalten eines Systems Auswirkungen auf das Input- und das interne

Verhalten, existiert eine Rückkopplung. Dieses ist ein wesentliches Merkmal kybernetischer

Systeme. Das System „Produktionsbetrieb” ist demnach aufgrund der Rückkopplung des Ver-

triebs, der die Produktion über den Messwert „Absatz” beeinflusst und steuert, kybernetisch

(vgl. [Krüger 1974], S. 12ff.). Bei der Produktionsplanung und –steuerung eines fahrplange-

bundenen Verkehrssystems handelt es sich demnach um ein offenes, dynamisches und kyber-

netisches System.

Fast jedes Realsystem ist in irgendeiner Form problembehaftet (vgl. [Liebl 1995],

S. 113ff.), sodass die Modellierung der problemrelevanten Bestandteile und Eigenschaften zu

wünschenswerten Verbesserungen führen könnte. Die Modellierung eines Systems unterliegt

jedoch verschiedenen Einflüssen, die u. U. zu einer verzerrten Darstellung führen. Diese tre-

ten bei der Problemdiagnose, der Informationsbeschaffung und der Datenaufbereitung auf.

Kapitel III

136

Verschiedene Interessenlagen und kognitive Vorgaben133 beeinflussen diese Aufgabe maß-

geblich. Während der Informationsbeschaffung zur weiteren Analyse des Realsystems werden

die Aussagen der einzelnen Befragten durch die folgenden Faktoren gelenkt:

 Quantifizierungsfalle: Bewusste Betonung nicht gesicherter Daten.

 Antizipation der Lösung: Eine bereits entwickelte eigene Lösung wird durch einen

Anwendungsexperten propagiert; er beeinflusst den Lösungsprozess dahingehend

und will letztlich nur eine Bestätigung seines Plans bekommen.

 Exkulpation: Negation der Probleme, da Systemteilnehmer negative Folgen für die

Stellung in der Organisation befürchten.

 Egozentrik: Verzerrte Wahrnehmung des Systembilds; Personen vereinnahmen

Probleme für sich, da sie der Auffassung sind, ihr Ressort wäre das wichtigste.

Ein Modell besitzt im Gegensatz zum Realsystem lediglich eine definierte Menge an Va-

riablen, die das prinzipielle Verhalten eines Systems abbilden (vgl. [Smith 1968], S. 1). Dabei

werden nur die relevanten Parameter und Einflussgrößen berücksichtigt. Košturiak und Gre-

gor definieren den Begriff Modell als „ein physikalisches oder formales System, das die prob-

lemrelevanten Merkmale eines zu untersuchenden Systems beschreibt”(s. [Košturiak/Gregor

1995], S. 6). Ein Modell soll das reale System abstrahieren und auf die Fragestellung schnell

eine aussagekräftige Antwort geben. Bei der Modellerstellung darf nie das Ziel der Untersu-

chung aus den Augen gelassen werden; ein Modell allein besitzt keine Existenzberechtigung.

Modelle lassen sich wie folgt klassifizieren:

 Deterministisch/stochastisch: Wenn der Eintritt einer Zustandsänderung mit einer

gewissen Wahrscheinlichkeit behaftet ist, heißt ein Modell stochastisch. Dabei

werden verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen empirischer oder theoreti-

scher Art verwendet, um das reale Verhalten möglichst gut nachzuahmen. Störun-

gen in Produktionsabläufen treten z. B. erfahrungsgemäß oft exponentialverteilt

auf, ebenso Bearbeitungszeiten, z. B. von Telefonanrufen. Diese Verteilung wird

im unten beschriebenen Simulationsmodell zur Abbildungen der Verspätungen im

Bahnsystem benutzt.

 Diskret/kontinuierlich: Ändern sich Systemvariablen und –zustände diskret, heißt

ein Modell diskret, ansonsten kontinuierlich (vgl. [Liebl 1995], S. 9). Kontinuierli-

che Simulationsmodelle werden oft in der Volkswirtschaftslehre (Bestimmung von

Gleichgewichtszuständen) oder auch bei der Entwicklung von Hardware-

Komponenten (Abbildung thermischer Prozesse) verwendet. In diskreten Modellen

besitzen Systemvariable fest definierte Zustände, zwischen denen sie wechseln

können. Diese unterschiedlichen Zustände beschreiben das Verhalten der Elemente

in den Ausprägungen Frei, In Arbeit, Blockiert, Wartend und Unterbrochen. Neben

der strikten Trennung von diskreter und kontinuierlicher Simulation existiert auch

133 Dazu zählen Grundhaltung, Werte, Vorurteile und Erwartungen der betroffenen Person.

Konzeptuelles Rahmenwerk

137

die Möglichkeit, beide Typen zu kombinieren. So unterscheidet Pidd ein Simulati-

onsmodell in vier Kategorien (kontinuierlich oder diskret, jeweils zu jedem Zeit-

punkt oder nur zu diskreten Zeitpunkten (vgl. [Pidd 1998], S. 21).

 Fixe oder variable Zeitinkremente: Die Zeitsteuerung während einer Simulation

kann mittels fixer oder variabler Zeitintervalle geschehen. Für die diskrete Simula-

tion von Systemen hat sich i. d. R. die variable Zeiteinteilung als vorteilhaft he-

rausgestellt. Dabei wird die Simulationszeit mit den Eintrittszeitpunkten aufgetre-

tener Ereignisse inkrementiert. Die Alternative besteht darin, jeweils um ein festes

Zeitintervall (z. B. eine Minute) zu inkrementieren, und dann alle eingetretenen Zu-

standsänderungen und deren Abhängigkeiten zu bestimmen. Die letztere Art der

Zeitsteuerung ist leichter zu implementieren. Probleme treten jedoch auf, wenn vie-

le Ereignisse unterschiedlich große Abstände haben. Dann wird durch „Totzeiten“

(vgl. [Mehl 1994], S. 3 oder [Schmerler 1998], S. 6f.) oder durch eine aufwändige,

aber notwendige Sequenzialisierung und Synchronisation (s. u.) der aufgetretenen

Ereignisse, welche die Ausführbarkeit auf Einprozessormaschinen bzw. die Kausa-

lität134 sicherstellen, Rechenzeit verschwendet135. Für die Bahnsimulation wurden

trotzdem fixe Zeitinkremente von einer Minute gewählt, da die Minute die Basis-

einheit des Fahrplans darstellt. Für die Realisierung einer variablen Zeitsteuerung

existieren verschiedene Ansätze, die hier nicht weiter betrachtet werden sollen, vgl.

dazu [Liebl 1995], S. 90ff.

 Stationär/nicht stationär: Stationäre Modelle werden i. Allg. nach einer Ein-

schwingphase in einen gleichgewichtigen Zustand eintreten. In diesem sind Out-

putvariable nicht mehr trendbehaftet, wobei sie jedoch durchaus eine hohe Varianz

aufweisen können. Die Einschwingphase kann die Outputgrößen positiv oder nega-

tiv verzerren, sodass sie ggf. entfernt werden muss. Sie resultiert aus dem Anfangs-

zustand des Modells, in dem alle Warteschlangen und Bearbeitungsstationen noch

ungefüllt sind, also noch nicht die Auslastungsquoten des stationären Zustands

aufweisen. Stationäre Modelle haben prinzipiell einen unendlichen Zeithorizont, im

Gegensatz zu den nicht stationären. Diese weisen oftmals Strukturbrüche während

ihres Ablaufs auf (z. B. variierende Ankunftsraten) oder haben ein natürliches En-

de, welches den Eintritt des stationären Zustands verhindert. Ob ein Modell als sta-

tionär oder nicht stationär simuliert wird, hängt stark vom jeweiligen Untersu-

chungszweck ab. Es kann durchaus sinnvoll sein, ein nicht stationäres System, z. B.

134 „Ein Ereignis e2 heißt kausal von e1 (daten-) abhängig (geschrieben: e1  e2), wenn der Zeitstempel von

e1 kleiner als der von e2 ist und e1 eine Zustandsvariable verändert, die von e2 gelesen wird, e1 eine Zustandsva-

riable liest, die von e2 verändert wird,e1 eine Zustandsvariable verändert, die auch von e2 verändert wird, oder es

ein Ereignis ex gibt, derart dass e1  ex und ex  e2 (Transitivität) vorliegt.

Gilt e1  e2, dann muss e1 vor e2 ausgeführt werden. Die Ausführung in umgekehrter Reihenfolge e2e1 würde

i. a. ein anderes Ergebnis liefern.“ (s. [Mehl 1994], S. 17)

135 Abhilfe kann lediglich durch die Verkleinerung des Zeitinkrements auf das kürzestmögliche Intervall zwi-

schen zwei Ereignissen erzielt werden, was den Rechenaufwand aber noch stärker wachsen lässt.

Kapitel III

138

ein Kommunikationsnetz, mittels stationärer Simulation auf das Verhalten während

Lastspitzen zu untersuchen.

III.2.1.2 Ablauflogik diskreter, ereignisorientierter Simulation

In Abbildung 24 ist der prinzipielle Ablauf eines Simulationsprogramms für die diskrete,

ereignisorientierte Simulation nach Law und Kelton wiedergegeben (vgl. [Law/Kelton 2000]).

Nach der Initialisierung des Systems und aller Zählvariablen werden sukzessive die Subrouti-

nen für die auftretenden Ereignisse aufgerufen. Dabei ist es unerheblich, welche Art der Zeit-

steuerung gewählt wurde. Innerhalb dieses Ablaufs wird auf die benötigten Zusatzfunktionen,

bspw. zum Warteschlangenmanagement oder zur Generierung von (Pseudo-) Zufallszahlen,

zurückgegriffen.

Sind alle Ereignisse abgearbeitet und/oder eine Endbedingung erfüllt, werden statistische

Auswertungen vorgenommen und Reports generiert, die zusätzlich beliebig graphisch aufbe-

reitet werden können. Die Endbedingung kann bspw. durch ein natürliches Endereignis (z. B.

Schalterschluss) erfüllt werden oder wird durch das Erreichen einer bestimmten Länge des

Simulationslaufs wahr. Letzteres ist sehr oft bei stationären Simulationsmodellen der Fall,

bspw., wenn eine bestimmte Schätzgenauigkeit für einen Parameter erreicht wurde.

Das in Abschnitt III.2.2 vorgestellte Simulationsmodell funktioniert auf eben diese Art und

Weise.

Initialisierung

Ereignisroutine i

Hauptprogramm

1. Setze Simulationszeit

auf 0

2. Initialisiere

Systemzustand und

statische Zähler

3. Initialisiere Ereignisliste

Start

0. Aufruf der Initialisierung

wiederhole

1. Rufe Zeitsteuerung auf

2. Rufe Ereignisroutine i auf

bis Endbedingung wahr

1. Update des Systemzustands

2. Update statistische Zähler

3. Generiere zukünftige Ereignisse

und stelle sie in die Ereignisliste

Reportgenerator

Zeitsteuerung

Bibliotheksroutinen

1. Bestimme den

nächsten

Ereignistyp i

2. Aktualisiere ggf.

Simulationsuhr

Generiere Zufalls-

variablen

1. Berechne Schätzer für relevante

Outputs

2. Schreibe Report

Stop

Endbedingung

erfüllt?

Initialisierung

Ereignisroutine i

Hauptprogramm

1. Setze Simulationszeit

auf 0

2. Initialisiere

Systemzustand und

statische Zähler

3. Initialisiere Ereignisliste

Start

0. Aufruf der Initialisierung

wiederhole

1. Rufe Zeitsteuerung auf

2. Rufe Ereignisroutine i auf

bis Endbedingung wahr

1. Update des Systemzustands

2. Update statistische Zähler

3. Generiere zukünftige Ereignisse

und stelle sie in die Ereignisliste

Reportgenerator

Zeitsteuerung

Bibliotheksroutinen

1. Bestimme den

nächsten

Ereignistyp i

2. Aktualisiere ggf.

Simulationsuhr

Generiere Zufalls-

variablen

1. Berechne Schätzer für relevante

Outputs

2. Schreibe Report

Stop

Endbedingung

erfüllt?

Abbildung 24: Ablauf eines diskreten, ereignisorientierten Simulationsmodells (vgl. [Law/Kelton

2000])

III.2.1.3 Parallele und verteilte Simulation

Wie viele andere rechenintensive Aufgaben auch, können große Simulationsmodelle durch

eine geeignete Parallelisierung bzw. Verteilung auf verschiedene Prozessoren in ihrer Laufzeit

Konzeptuelles Rahmenwerk

139

verkürzt werden; außerdem steht auf diese Weise mehr Hauptspeicher zur Verfügung (vgl.

[Banks et al. 1996], [Fishwick 1995], [Liebl 1995] oder [Page 1991]).

Die „parallele und verteilte Simulation“ (vgl. [Fujimoto 2000]) kann dabei auf verschiede-

ne Arten genutzt werden, um einen Simulationslauf zu beschleunigen:

Eine bloße Verteilung häufig benötigter Routinen (Generierung von Pseudozufallszahlen,

statistische Berechnungen, usw.) auf andere Prozessoren (vgl. [Mehl 1994], S. 7) kann bereits

sequenzielle Simulationsmodelle ohne Auswirkungen auf die Modellierung beschleunigen.

Weitere Geschwindigkeitssteigerungen sind darüber hinaus nur zu erzielen, wenn das Modell

selbst verteilt wird, also verschiedene Ereignisse desselben Laufs auf unterschiedlichen Pro-

zessoren berechnet werden. Die so entstehenden Submodelle werden jeweils von einem eige-

nen ereignisgesteuerten Simulator ausgeführt und als logische Prozesse (LP) bezeichnet.

Damit die Simulation tatsächlich beschleunigt wird, ist folgendes zu beachten (vgl. [Mehl

1994], S. 9ff.):

 Wenig Kommunikation zwischen logischen Prozessen sollte Modellierungsziel sein.

Die jeweilige Modellierung ist stark vom betrachteten Problembereich abhängig, all-

gemeine Regeln zum Vorgehen bei der Parallelisierung existieren nicht. Im unten be-

schriebenen Bahnmodell wird daher eine parallele Abarbeitung unterschiedlicher Re-

gionen gewählt.

 Das Mapping zwischen zur Verfügung stehenden Prozessoren und den logischen Pro-

zessen ist zu optimieren. So kann es sinnvoll sein, zwei stark kommunizierende Pro-

zesse demselben Prozessor zuzuordnen, wenn kein genügend schnelles Netzwerk zur

Verfügung steht. Das Mapping kann dabei statisch sein (vor Beginn wird eine Zuord-

nung festgelegt) oder dynamisch zur Laufzeit erfolgen, sodass logische Prozesse im

Netz migrieren können, falls ein Prozessor überlastet ist.

 Bedient ein Prozessor mehrere logische Prozesse, ist ein Scheduling der Einzelprozes-

se erforderlich. Auch dieses kann statisch (zu Beginn vorgegebene Strategie) oder dy-

namisch (unter Berücksichtigung des Systemverhaltens) erfolgen.

 Die schwierigste Aufgabe der parallelen Simulation ist es, eine geeignete Synchroni-

sation verteilt ausgeführter Ereignisse sicherzustellen, also die Kausalität der Ereignis-

se zu erhalten. Ein überbordender Synchronisationsaufwand kann offensichtlich Paral-

lelisierungsgewinne kompensieren. Verfahren zur Synchronisation lassen sich unter-

teilen in konservative, optimistische und hybride Methoden.

III.2.1.3.1 Konservative Synchronisationsmethoden

Konservative Synchronisationsmethoden (vgl. [Ferscha 1996], [Mehl 1994], S. 16ff. oder

[Fujimoto 2000], S. 51ff.) vermeiden Kausalitätsverletzungen apriorisch. Dies geschieht, in-

dem nur solche Ereignisse ausgeführt werden, für die sicher bekannt ist, dass der ausführende

Prozess keine Ereignisse mit früherem Zeitstempel mehr bekommt.

Bei diesem Vorgehen kann es zu Deadlocks kommen, nämlich dann, wenn kein logischer

Prozess mehr sichere Ereignisse ausführen kann.

Kapitel III

140

Diese Deadlocks gilt es entweder zu vermeiden, oder zu erkennen und aufzulösen. Dead-

lock-vermeidende Synchronisationsverfahren verwenden dazu (ggf. nur gegen Anforderung

gesendete) Nullnachrichten zum Austausch der jeweiligen Zeitstempel (vgl. [Fujimoto 2000],

S. 54ff.). Dieses kann – bei vielen notwendigen Nullnachrichten – sehr kommunikationsauf-

wändig sein.

Bei Deadlock-erkennenden und –behebenden Synchronisationsverfahren läuft das System

solange, bis alle logischen Prozesse zum Stillstand gekommen sind (vgl. [Fujimoto 2000],

S. 60ff.). Anschließend wird versucht, den Deadlock zu beheben. Dieses Verfahren wurde

von Chandy und Misra in [Chandy/Misra 1981] vorgeschlagen. Das Erkennen des Deadlocks

ist dabei nicht trivial. Eine Möglichkeit dazu ist das tokenbasierte Farbenspiel (vgl. [Misra

1986]). Nachdem ein Deadlock erkannt wurde, kann das Ereignis mit dem kleinsten Zeit-

stempel gesucht und ausgeführt werden. Unter Umständen reicht dies nicht aus, um das

komplette System „wiederzubeleben“, sodass weitere kausal unabhängige Ereignisse gesucht

und ausgeführt werden müssen.

III.2.1.3.2 Optimistische Synchronisationsverfahren

Optimistische Synchronisationsmethoden (vgl. [Fujimoto 1990], S. 40ff.; [Mehl 1994],

S. 45ff. oder [Ferscha 1996], S. 1015ff.) lassen im Gegensatz zu den konservativen Synchro-

nisationsmethoden mögliche Verletzungen der Kausalität zunächst zu und beheben diese ge-

gebenenfalls später. Nach Erkennen einer Verletzung werden diese durch einen Zeitsprung

(Timewarp oder Rollback, vgl. [Jefferson 1985]; [Jefferson/Sowizral 1982] oder [Lei-

vent/Watro 1993]) in die Simulationsvergangenheit aufgelöst. Auf diese Weise wird kein Pro-

zess unnötig blockiert, weil kein Deadlock auftreten kann. Der Zeitsprung scheint theoretisch

nicht trivial durchführbar, jedoch konnte empirisch belegt werden, dass das Timewarp-

Verfahren oft effizienter als die konservative Synchronisation ist (vgl. [Fujimoto 1990]). Da

es jedoch komplizierter zu implementieren ist, einen u. U. sehr hohen Speicherbedarf hat und

zudem im Worst Case sehr ineffizient ist, wurde das unten vorgestellte Simulationsmodell mit

einem konservativen Verfahren implementiert.

III.2.1.3.3 Hybride Synchronisationsverfahren

Hybride Synchronisationsmethoden sind letztlich eine Kombination aus konservativen und

optimistischen Verfahren. Dabei sollen die Vorteile beider Ansätze erhalten und die jeweili-

gen Nachteile vermieden werden (vgl. [Mehl 1994], S. 97ff.; [Lubachevsky et al. 1991] oder

[Rajaei et al. 1993]). Es können horizontal und vertikal hybride Systeme unterschieden wer-

den, auf die jedoch hier nicht weiter eingegangen werden soll.

III.2.1.4 Softwaresysteme zur Simulation

Simulationswerkzeuge dienen in erster Linie der Unterstützung der Durchführung von Si-

mulationsstudien. Prinzipiell kann zwischen allgemeinen und speziellen Werkzeugen unter-

schieden werden.

Zu allgemeinen Werkzeugen ist jede Programmiersprache (z. B. Fortran, C, C++, C#, Pas-

cal, Delphi, JAVA etc.) zu zählen. Je nach Komplexität des Systems und spezieller Anforde-

Konzeptuelles Rahmenwerk

141

rungen an z. B. Geschwindigkeit oder Speichereffizienz kann es notwendig werden, ein Simu-

lationsmodell direkt in einer dieser Sprachen zu erstellen. Für die meisten Programmierspra-

chen liegen mittlerweile leistungsstarke Funktions- bzw. Klassenbibliotheken vor, die die

Implementierung von Simulationssystemen erheblich erleichtern. Auch viele spezielle Simu-

lationssysteme basieren auf „normalen“ objektorientierten Programmiersprachen, so dass sie

mittels Hinzufügen eigener Klassen erweitert werden können.

Zusätzlich gibt es spezielle Werkzeuge zur Erstellung von Simulationsprogrammen. Dies

sind zum einen für die besonderen Anforderungen der Simulation konzipierte Simulations-

sprachen, z. B. Simscript, GPSS, Simula oder MODSIM. Zusätzlich existieren visuelle Sys-

teme, die mit grafischen Elementen die Erzeugung von Simulationsprogrammen unterstützen

(z. B. Simprocess, eM-Plant [ehemals Simple++], Arena etc.). Bei diesen Systemen wird das

Simulationsmodell per Drag and Drop aus Bausteinen zusammengesetzt. Die Abgrenzungen

zwischen den einzelnen Kategorien verschwimmen insofern, als dass bspw. in Arena auch

eigene, in einer konventionellen Programmiersprache erstellte, Module integriert werden

können.

Jede Simulationsumgebung sollte bestimmte Grundfunktionalitäten zur Verfügung stellen.

Zu diesen zählen Generierung von Zufallszahlen unterschiedlichster Verteilungen, Manage-

ment der Simulationszeit (diskret/kontinuierlich), Ereignishandling, Warteschlangenmanage-

ment, Datensammlung, Datenanalyse und Reportgenerierung. Weitere Qualitätsaspekte, die

einen entscheidenden Einfluss auf die Handhabbarkeit haben, sind Portierbarkeit sowie Art

und Qualität der Dokumentation.

Im Allgemeinen gilt ein in einer Programmiersprache direkt umgesetztes Modell aufgrund

der niedrigeren Abstraktion als viel zeit- und ressourcenaufwändiger in der Entwicklung, aber

auch weitaus performanter als ein (visuelles) Simulationstool. Dies wurde auch durch die Er-

fahrungen in der vorliegenden Arbeit bestätigt: Erste Versuche, das Bahnsystem mittels eines

kommerziellen Werkzeugs zu simulieren, scheiterten am enormen Rechenzeitbedarf. Daher

wurde entschieden, das System komplett in JAVA zu entwickelten, aber eben unter Zuhilfe-

nahme einer Simulationsbibliothek. Sehr rechenintensive Module wurden in C++ implemen-

tiert.

III.2.1.5 Vorgehensmodelle für Simulationsstudien

Eine Simulationsstudie kann durchaus wie ein „normales“ Projekt betrachtet werden. Die

Anwendung eines strukturierten Vorgehens ist folglich ebenso wichtig wie in jedem anderen

Projekt. Von Anfang an müssen dabei Fehler im Projektablauf vermieden und gemeinsam mit

dem Auftraggeber abgestimmte Zielsetzungen konsequent verfolgt werden.

Law und Kelton haben ein Modell zur Durchführung einer Simulationsstudie vorgeschla-

gen, anhand dessen nachfolgend einige grundlegende Begrifflichkeiten erläutert werden sol-

len (vgl. [Law/Kelton 2000]).

In Abbildung 25 werden die zehn Schritte des Vorgehensmodells und die definierten

Rückkopplungen zwischen diesen dargestellt.

Kapitel III

142

1. Vorstudie: Zunächst muss eine genaue Problemdefinition durch und mit dem Auftrag-

geber erfolgen. Es wird ein Kickoff-Meeting mit Projektleiter, Simulations- und An-

wendungsexperten initiiert, in dem die Ziele und spezifische Fragestellungen der Stu-

die, relevante Kennzahlen, der Umfang des Modells, die zu modellierenden System-

konfigurationen, der Zeitplan und die zur Verfügung stehenden Ressourcen inkl. Der

zu benutzenden Simulationsumgebung136 festgelegt werden.

2. Konzeptuelle Modellierung und Datensammlung: Informationen über die Systemstruk-

tur und –abläufe müssen unter Zuhilfenahme diverser Erhebungstechniken gesammelt

werden. Ebenfalls sehr früh sollten repräsentative Input-Daten erhoben werden, weil

mit deren Vorhandensein die Studie steht und fällt. Die gesammelten Informationen

sollten in einem „Annahmen-Dokument“ festgeschrieben werden, welches Law und

Kelton als konzeptuelles Modell bezeichnen. Die Modellgenauigkeit wird dabei von

Projektzielen, Leistungskennzahlen, Datenverfügbarkeit, Meinungen der Anwendungs-

experten, Zeit und Geld etc. beeinflusst. Zu diesem Zeitpunkt sollte noch nicht zu sehr

ins Detail gegangen werden, vielmehr sollte die Information aussagekräftig und für alle

verständlich sein. Reguläre Besprechungen mit dem Auftraggeber fördern das Ver-

ständnis für die Simulation als Methodik.

3. Validierung: In dieser Phase wird die Frage nach der Gültigkeit des konzeptuellen Mo-

dells gestellt. Dies kann bspw. mittels strukturierter Modellüberprüfungen, welche von

den beteiligten Experten gemeinsam durchgeführt wird, erfolgen. Dabei sollte der Auf-

traggeber für das Modell mitverantwortlich gemacht werden, noch bevor die eigentli-

che Programmierung stattfindet. Ist das Modell nicht valide, wird zu Schritt 2 zurück-

gesprungen.

4. Implementierung: Das Modell wird in der gewählten Entwicklungsumgebung umge-

setzt. Das entstehende Programm muss anschließend verifiziert werden, um zu garan-

tieren, dass das Simulationsprogramm (technisch) korrekt läuft.

5. Testläufe: Das Simulationssystem wird mit echten Daten getestet, die bspw. aus exis-

tenten, vergleichbaren Systemen stammen oder plausibel generiert wurden. Dieser

Schritt dient hauptsächlich zur Vorbereitung des nächsten Schritts.

6. Validierung des implementierten Modells: Nochmals betonen Law und Kelton die Fest-

stellung, dass das Simulationssystem die Realität korrekt abbildet. Techniken der Vali-

dierung können differenziert werden in

a. funktionsbezogene Validierung: Die Reaktionsweise des Modells wird mit un-

terschiedlichen Parameterwerten und Umwelteinflüssen getestet. Validität ist

dann letztlich misslungene Falsifizierung des Modells.

136 Nach Meinung des Autors sollte diese Auswahl eher später in der Studie erfolgen. Sie erleichtert zwar ein

Rapid Prototyping, schränkt aber u. U. Entwicklungsmöglichkeiten ein.

Konzeptuelles Rahmenwerk

143

b. ergebnisbezogene Validierung: Ergebnisse des Simulationssystems werden mit

den Leistungskennziffern des Realsystems mittels statistischer Methoden ver-

glichen, falls dieses existiert. Wenn nicht, bleibt die

c. theoriebezogene Validierung: Die Simulationsergebnisse werden mit den theo-

retisch zu erwartenden Resultaten verglichen.

In jedem Fall sollten Anwendungs- und Simulationsexperten auf die Korrektheit acht-

en. Es gibt nach Law und Kelton zum einen keinen „richtigen Weg“, ein noch nicht

existentes System zu validieren, zum anderen gebe es nur sehr wenige „echte“ Vali-

dierungstechniken. Sinnvoll seien in jedem Fall Expertengespräche und eine gute Do-

kumentation. Kein nichttriviales Modell kann jemals total validiert werden.

Durch gezieltes Verändern der Inputdaten kann außerdem eine Sensitivitätsanalyse

durchgeführt werden, um die wirklich relevanten Inputfaktoren zu determinieren und

damit die nachfolgende Experimentation zu verkürzen.

Auch nach der erneuten Validierung ist ein Rücksprung vorgesehen, falls das Modell

nicht standhält.

1. Problemformulierung &

Planung (Vorstudie)

2. Datensammlung &

konzeptuelle Modellierung

3. Validierung des

konzeptuellen Modells

4. Implementierung &

Verifikation

5. Durchführung von

Test-/Pilotläufen

6. Validierung des

implementierten Modells

7. Design der

Experimentation

8. Experimentation/Pro-

duktionsläufe durchführen

9. Analyse der

Output-Daten

10. (End-) Dokumentation

& Ergebnispräsentation

Valide?

nein

Abbildung 25: „Steps of a sound simulation study” (vgl. [Law/Kelton 2000], S. 84)

7. Experimentationsdesign: Für jede zu untersuchende Systemkonfiguration werden die

Länge des Simulationslaufes und der Anlaufphase sowie die Anzahl der unabhängigen

Laufwiederholungen (Replikationen) spezifiziert. Dabei kann die Zahl der Replikatio-

nen durch die Kombinatorik bei vielen zu untersuchenden Einflussgrößen leicht prohi-

bitiv groß werden, um in der geplanten Zeit zu den gewünschten Ergebnissen zu gelan-

gen. Ein gutes Design ist also für den Erfolg der Studie von zentraler Bedeutung.

8. Produktionsläufe durchführen: Die Produktionsläufe sollten sorgfältig protokolliert

werden, um anschließend die gewünschten Analysen durchführen zu können.

Kapitel III

144

9. Outputanalyse: Hauptziele sind oft die Bestimmung absoluter Leistungskennzahlen

von Systemen, der Vergleich verschiedener Konfigurationen oder die Optimierung des

Vektors der Inputfaktoren. Letzteres ist das weitaus schwierigste Ziel, wird aber mitt-

lerweile durch einige Softwarepakete unterstützt, welche mittels Optimierungsalgo-

rithmen die Inputfaktoren derart variieren, dass die Outputzielgröße iterativ verbessert

wird.

10. Dokumentation, Ergebnispräsentation: Die Dokumentation sollte eigentlich studienbe-

gleitend durchgeführt werden. Alle Annahmen, das entwickelte Simulationssystem so-

wie die Ergebnisse müssen sehr gut dokumentiert und dem Auftraggeber präsentiert

werden. Die Ergebnisse müssen dabei sowohl valide als auch glaubwürdig sein.

Anschließend gilt es, die gewonnenen Erkenntnisse auf das Realsystem zu übertragen. Ne-

ben der Dokumentation muss es selbstverständlich weitere übergreifende Tätigkeiten geben,

die jedoch nicht im Ursprungsmodell genannt sind, bspw. ein Projektmanagement.

III.2.2 Das Simulationstestbed „TrainSim“

Die nachfolgend vorgestellte Testumgebung des Systems zur kundenorientierten Dispositi-

on, ein Simulationssystem für den fahrplanbasierten Personenverkehr, wurde in Vor- und Pa-

rallelarbeiten am Dispositionsstrategie & OR Lab der Universität Paderborn in Zusammenar-

beit mit J. Goecke entwickelt. Die dabei zu lösenden Probleme waren beträchtlich, bspw.

mussten vielfach plausible Annahmen zur Generierung geeigneter Passagierdaten getroffen

werden, da zum einen keine vollständige OD-Matrix (vgl. Abschnitt II.3) zur Verfügung

stand und diese zum anderen auch für eine Mikrosimulation, d. h. die Simulation jedes Indi-

viduums, nicht genügend Information geliefert hätte. Obwohl dies impliziert, dass die in den

Experimentationsergebnissen in Kapitel 4 getroffenen quantitativen Aussagen letztlich nicht

per se auf das reale deutsche Bahnsystem übertragen werden können, bleiben die qualitativen

Ergebnisse aufgrund der Generierung der einzelnen Passagierinformation erhalten.

Zugrunde liegt ein diskretes, ereignisorientiertes Simulationsmodell, wobei sich Zustands-

änderungen im Modell durch die verschiedenen Fahrplanereignisse ergeben. Wie im Realsys-

tem können zu diesen Zeitpunkten Züge in die Bahnhöfe ein- und ausfahren und Passagiere in

Züge einsteigen oder diese verlassen137. Zusätzlich existieren Ereignisse, die das Fahren eines

Zugs von einem Streckenabschnitt zum nächsten modellieren. Diese werden je nach Route

des Zugs generiert.

Nachfolgend werden die Modellbestandteile und diese betreffende Annahmen, soweit sie

von den oben beschriebenen Entitäten des konzeptuellen Modells signifikant abweichen, be-

schrieben. Im Anschluss werden relevante Details zum Simulationsablauf, zur Verteilung des

Modells und schließlich zu dessen Abweichungen vom realen System dargestellt.

Das so erstellte Modell wurde validiert, indem die getroffenen Annahmen in Gesprächen

mit Mitarbeitern der Deutschen Bahn AG als sinnvoll erachtet wurden. In diesem Sinn hat

137 Dabei ist das Umsteigen nur ein Spezialfall, nämlich eine Verkettung der Ereignisse Aus- und Einsteigen.

Konzeptuelles Rahmenwerk

145

also eine Validierung durch Anwendungsexperten stattgefunden, obwohl ein Modell dieser

Art nicht vollständig validiert werden kann. Auf Implementierungsdetails soll an dieser Stelle

weitgehend verzichtet werden.

III.2.2.1 Entitäten bzw. Agenten des TrainSim-Modells

Nachfolgend werden die wichtigsten Details zu den oben ermittelten und beschrieben Enti-

täten des konzeptuellen Modells näher erläutert. Die zahlenmäßig größte Gruppe stellen die

Passagiere, deren Modellierung und Generierung zunächst betrachtet werden.

III.2.2.1.1 Passagiere und deren Verhalten

III.2.2.1.1.1 Passagiergenerierung

Ein Passagier wird im Wesentlichen durch eine bestimmte Route durch das System defi-

niert. Diese wiederum besteht aus einem Start- und einen Endbahnhof und ggf. Zwischensta-

tionen sowie den jeweiligen Ankunfts- bzw. Abfahrtszeiten.

Weitere Eigenschaften eines Passagiers sind für die Simulation nur bedingt von Bedeu-

tung. So kann der Typ des Passagiers (Pendler, Gelegenheitsreisender etc.) zwar evtl. bei ei-

ner Verwendung dedizierter Nutzenfunktionen (vgl. Kapitel IV) interessant werden, da dies

aber im konzeptuellen Modell aufgrund des hohen Rechenaufwands ausgeschlossen wurde,

wird diese Idee hier nicht weiter verfolgt. Auch wird bspw. der Preis der Reise vernachlässigt,

da er nur im Vergleich zu alternativen Verkehrsmitteln bewertet werden kann. Die Reise wird

vielmehr schon im Vorfeld als sinnvoll erachtet. Lediglich die Pünktlichkeit des jeweiligen

Passagiers beeinflusst als einziges objektiv messbares Kriterium dessen Zufriedenheit.

Zur Generierung der Passagierdaten werden lediglich folgende Daten verwendet:

 Fernverkehrreisende: Fernverkehrreisende reisen zwischen 50 km und 800 km im

Netz der Deutschen Bahn AG. Ihr prozentualer Anteil liegt bei ca. 6,8 %.

 Nahverkehrreisende: Nahverkehrreisende reisen zwischen 1 km und 50 km, wobei sie

zu einem hohen Prozentsatz die Rückreise am gleichen Tag wieder antreten. Ihr pro-

zentualer Anteil liegt bei ca. 93,2 %138.

 Anzahl Pendler pro Tag: Pendler reisen zwischen 1 km und 300 km und treten die

Rückreise am selben Tag nach sechs bis zwölf Stunden wieder an. Es gibt in etwa eine

halbe Million Pendler am Tag, bspw. nach [Mikrozensus 2000], S. 41, 525.589 Pend-

ler.

Die einzelnen Gruppen unterscheiden sich nur durch Reiseentfernung und Reisehäufigkeit:

Dem Statistischem Bundesamt zufolge beträgt die Gesamtzahl Passagiere pro Jahr ca.

2 Mrd. Täglich fahren demnach ca. 5,5 Mio. Menschen mit dem Zug (vgl. [Stat. Bundesamt

2005]). Pendler werden getrennt betrachtet und müssen für die Berechnung der Nah- und

138 Die prozentualen Anteile stammen aus Quellen des Bundesamtes für Statistik und können als eine Micro-

soft Excel Tabelle im Internet Statistik Shop im Bereich Downloads/Wirtschaftsbereiche/Verkehr und Nachrich-

tenübermittlung bezogen werden (vgl. [Stat. Bundesamt 2003])

Kapitel III

146

Fernverkehrreisenden herausgerechnet werden. Es bleiben ca. 4,4 Mio. Passagiere im „Nor-

malverkehr“. Dabei entfallen auf den Fernverkehr ca. 300.000 Passagiere pro Tag, auf den

Nahverkehr entsprechend 4,1 Mio. Passagiere pro Tag bei ca. einer Million Pendlern, wenn

Hin- und Rückfahrt getrennt betrachtet werden.

Diese Informationen zugrunde gelegt, wurde folgendes Vorgehen zur Erstellung der benö-

tigten Routeninformation gewählt:

Zuerst werden die Bahnhöfe des Fahrplans Gemeinden zugeordnet, um das Passagierpo-

tenzial der einzelnen Bahnhöfe zu bestimmen. Dies geschieht mit Hilfe der Postleitzahlen der

Bahnhöfe und den Gemeindedaten des Statistischen Bundesamtes: Die gemeldeten Einwoh-

ner einer Gemeinde werden gleichmäßig auf die in der Gemeinde liegenden Bahnhöfe verteilt.

Eine realistischere Verteilung könnte dabei mittels einer weitergehenden Analyse über die

genauen Größen der Bahnhöfe in Großstädten erzielt werden. Da je nach Quelle die Größen-

angaben einzelner Bahnhöfe stark schwanken und auch die Anzahl Halte an einem Bahnhof

nicht ohne weiteres herangezogen werden kann139, ist dieses Vorgehen gerechtfertigt.

Die einzelnen Passagiertypen werden ausgehend von ihren Startbahnhöfen wie folgt be-

rechnet:

1. Fernverkehrreisende starten gleichmäßig über einen Tag verteilt. Für die Fahrtdauer

wird für jeden Passagier eine Dreiecksverteilung unterstellt; ein Passagier fährt mi-

nimal 50 Minuten, am häufigsten 180 Minuten und maximal 600 Minuten. Mit der

jeweiligen Zufallszahl aus dieser Verteilung, d. h. der jeweiligen Fahrtdauer, wird

für jeden Passagier eine nach dem Fahrplan mögliche Reise, die keine Kreise

enthält, berechnet. Dafür wird der in III.1.7 vorgestellte Passagierrouter eingesetzt.

140

2. Die Nahverkehrreisenden starten ebenfalls gleichmäßig über einen Tag verteilt. Die

Berechnung erfolgt analog zu den Fernverkehrreisenden, allerdings wird die Fahrt-

dauer dreiecksverteilt mit den Parametern 10, 25 und 50 Minuten angenommen.

Außerdem wird bestimmt, dass 85 % der Passagiere ihre Rückreise am selben Tag

antreten, wobei die Aufenthaltsdauer ebenfalls dreiecksverteilt (Parameter 60, 120

360 Minuten) geschätzt wird, Für diesen Anteil der Passagiere wird der kürzeste

Rückweg nach ihrem Aufenthalt berechnet. Dieser ist nicht in jedem Fall ermittel-

bar, daher ist die Prozentzahl der Passagiere, welche ihre Rückreise am selben Tag

antreten, kleiner als 85 %.

3. Pendler schließlich starten ihre Reise gleichverteilt zwischen 0 Uhr und 12 Uhr. Ihr

Aufenthalt und ihre Fahrtdauer werden ebenfalls dreiecksverteilt (240, 480 und 720

Minuten bzw. 10, 70 und 150 Minuten) angenommen. Ansonsten werden sie wie die

139 An Eisenbahnknotenpunkten halten zwar sehr viele Züge, der Passagierumschlag ist aber vergleichsweise

gering. Umgekehrt ist bspw. Berlin Zoologischer Garten volumenmäßig sehr groß, die Anzahl Halte ist aber

vergleichsweise gering.

140 Die Alternative wäre die Verwendung der bahneigenen Routensuche im Internet. Überlegungen in diese

Richtung wurden jedoch aus Effizienz- und Konsistenzgründen verworfen.

Konzeptuelles Rahmenwerk

147

Rückreisenden im Nahverkehr ermittelt. „Gleichverteilt“ bezieht sich dabei auf die

Ereignisse im Bahnsystem, deren Dichte gegen 5.30 Uhr beginnt zuzunehmen, dann

gegen 8 bis 9 Uhr einen Höhepunkt erreicht und danach wieder abnimmt bis zur

Mittagszeit, sodass in allen Zügen ein ähnlicher Anteil Pendler sitzt.

Die Anzahl der an einem Bahnhof startenden Personen ergibt sich aus dem Einzugsbereich

des Bahnhofs, wobei zu berücksichtigen ist, dass, werden allen Bahnhöfen die einzelnen Ge-

meinden zugeordnet, nur ca. 61,5 Mio. Einwohner dieser Gemeinden, direkten Zugang zum

Netz der Deutschen Bahn haben. Dies entspricht nur ca. 75 % der Gesamtbevölkerung. Die

Anzahl der an einem Bahnhof startenden Personen wird dementsprechend erhöht.

III.2.2.1.1.2 Passagierverhalten

Aufgrund der großen Anzahl der Passagiere werden diese – im Gegensatz zum konzeptuel-

len Modell – in der Simulation passiv modelliert, d. h. sie werden ihrer Route entsprechend

von den Zügen aus Bahnhöfen abgeholt und dort wieder abgesetzt. Dies geschieht mittels

Passagierverwaltungen, die für alle Züge und Bahnhöfe implementiert wurden und die den

Transfer der Passagiere zwischen den Zügen und Bahnhöfen gewährleisten. Diese Verwal-

tungen „reichen sich also die involvierten Reisenden nach Bedarf weiter“.141

Wird eine geplante Route verspätet, und verpasst ein Passagier dadurch einen Anschluss,

ermittelt der Disponent eine alternative Route unter Zuhilfenahme des Passagierrouters. Die

Passagiere können die alternative Route akzeptieren, sie ablehnen und das System verlassen

oder einen neuen Zielbahnhof anzugeben. Für diesen wird dann eine neue Route gesucht.

Wie im Realsystem sind Passagiere aus Sicht der Simulation temporäre Entitäten: Sie tre-

ten zu einem bestimmten Zeitpunkt in das Modell ein, durchlaufen die ihnen zugewiesenen

permanenten und temporären Bestandteile und verlassen dann das System wieder. Ebenfalls

zu den temporären Entitäten zählen die Züge.

III.2.2.1.2 Züge

Die Route eines Zugs ergibt sich, wie im Realsystem, direkt aus den Ereignissen des Fahr-

plans, wonach ein Zug zu einer bestimmten Uhrzeit an einem Bahnhof startet, ausfährt, ein-

fährt oder endet. Der physikalische Weg zwischen zwei Stationen wird in der Realität durch

den Buchfahrplan festgelegt, der für diese Arbeit nicht vorlag. Da ein Zug i. d. R. mehrere

physikalische Routen nutzen könnte, wird in dieser Arbeit ein Zugrouter (s. Abschnitt

III.2.2.1.6), ein Äquivalent zum zuvor beschriebenen „Netzadministrator“, verwendet, der zur

Laufzeit die benutzte Route bei der Ausfahrt aus einem Bahnhof berechnet. Auf diese Weise

kann auf eingetretene Belegungskonflikte oder Deadlocks reagiert werden. Befindet sich

bspw. ein anderer, langsamerer Zug auf der geplanten Route eines Zugs, muss auf diesen ge-

wartet werden. Ein eventueller Überholvorgang wird durch einen Disponenten bestimmt und

gesteuert; dafür muss im Netz natürlich eine Wartemöglichkeit gegeben sein. Ebenso Warten

muss ein Zug vor einem Bahnhof, falls in diesem alle Gleise belegt sind. Nachdem ein Zug in

141 Die Passagierverwaltung ist als Heapspeicher realisiert, welcher die Ereignisse aller Passagiere verwaltet.

Kapitel III

148

einen Bahnhof angekommen ist, können die Passagiere aussteigen. Bei der Ausfahrt des Zugs

steigen die wartenden Passagiere des Bahnhofs zu.

III.2.2.1.3 Bahnhöfe

Bahnhöfe sind die „Treffpunkte“ für Passagiere und Züge. Sie sind die maßgeblichen per-

manenten Entitäten des Simulationsmodells und sind fest mit dem Streckennetz verbunden.

Der Fahrplan spiegelt durch die Kontakte in einem Bahnhof die Bedeutung des Bahnhofs für

das betrachtete Transportsystem wider. Die Bahnhöfe sind dabei eine Submenge aller mögli-

chen Stellen im Streckennetz (vgl. Abschnitt II.2).

III.2.2.1.4 Streckennetz

Auch das Streckennetz ist permanenter Bestandteil des Simulationsmodells. Eine Strecke

verbindet zwei Stellen im Bahnnetz, zu denen auch die Bahnhöfe zählen. Strecken haben eine

bestimmte Länge, die durch eine reelle Zahl in Kilometern angegeben wird. Die Kilometrie-

rung einer Strecke muss nicht bei Null anfangen; eine Strecke kann bei einem beliebigen Wert

– positiv oder negativ – beginnen. In der Praxis liegt der Anfangspunkt jedoch meist in der

Nähe von Null.

Strecken können sich an bestimmten Stellen berühren, zur Bestimmung werden im Daten-

modell der Bahn die jeweiligen Werte innerhalb der beiden betroffenen Streckenintervalle

angegeben. Die Berührungspunkte können folgende Eigenschaften haben: parallel, einmün-

dend bzw. abgehend, kreuzend mit/ohne Überleitung oder überleitend. Die geographische

Lage der Strecken ergibt sich aus den Berührungspunkten mit den Bahnhöfen. Für letztere

sind geographische Koordinaten bekannt. Den einzelnen Strecken sind weitere Merkmale

zugeordnet, welche die Eigenschaften der Strecke genauer beschreiben, z. B. zur Art der

Elektrifizierung.

Insgesamt sind demnach Lage, Verknüpfungen und Eigenschaften der Strecken gegeben.

Das Simulationsmodell kann als Netzwerk mit verschieden Knotentypen, welche Bahnhöfe,

Streckenberührungen und/oder Änderungen von Streckeneigenschaften markieren, dargestellt

werden. Die Kanten des Graphs entsprechen dem physischen Bahnnetz relativ gut.

III.2.2.1.5 Fahrplan

Aus dem Fahrplan ergeben sich vier Hauptereignistypen des Simulationsmodells.

 Startereignisse geben an, zu welchem Zeitpunkt ein Zug seine Fahrt in einem be-

stimmten Bahnhof beginnt.

 Ausfahrten geben analog den Zeitpunkt an, an dem ein Zug aus einem Bahnhof aus-

fährt. Hat ein Zug in einem Bahnhof keine Einfahrt, aber eine Ausfahrt sollen in die-

sem Bahnhof keine Passagiere aussteigen.

 Einfahrten definieren analog, zu welchem Zeitpunkt ein Zug in einen Bahnhof ein-

fährt. Hat ein Zug in einem Bahnhof nur eine Einfahrt sollen an diesem Bahnhof keine

Passagiere einsteigen können. Diese Modellierung wird häufig für ausländische Bahn-

höfe genutzt. Auch kann für einige ICEs analog zu den Ausfahrten Kurstreckenbenut-

zung vermieden werden.

Konzeptuelles Rahmenwerk

149

 Endereignisse geben den Zeitpunkt an, an dem ein Zug in einem Bahnhof endet.

Eine weitere Ereignisart sind die Durchfahrten an bestimmten Stellen im Netz, die jedoch

für das Simulationsmodell irrelevant sind.

Der Fahrplan kann dementsprechend sowohl aus Sicht der Züge als auch aus Sicht der

Bahnhöfe vollständig abgebildet werden.

III.2.2.1.6 Zugrouter

Die Routen der Züge zwischen ihren Ausfahrten und Einfahrten werden von einem Zug-

router auf Grundlage der topologischen Daten für einen Startbahnhof und einen Zielbahnhof

ermittelt. Er bestimmt die zeitlich kürzeste Strecke und gibt eine Liste von Streckenabschnit-

ten zurück, welche der Zug auf seiner Fahrt zwischen den Bahnhöfen benutzen soll. Fährt ein

Zug aus einem Bahnhof aus, übergibt er diesen Bahnhof sowie seinen ersten Halt dem Zug-

router und erhält von ihm alle Streckenabschnitte, die er abfahren muss, um zum nächsten

Halt zu gelangen.

Die Berechnung der Streckenabschnitte einer Zugroute erfolgt mit einer Kombination aus

einem Dijkstra-Algorithmus für kürzeste Wege und einem Backtracking-Algorithmus für

Verbindungen zwischen zwei Knoten in einem Netzwerk. Der Zugrouter kann auf diese Wei-

se mehrere Routen zwischen zwei Knoten berechnen. Der Dijkstra-Algorithmus wird genutzt,

um die Komplexität des Netzwerkes für die Zugrouten zu verringern, der Backtracking-

Algorithmus sucht nur innerhalb dieses reduzierten Netzwerks. Die Reduzierung des Netz-

werkes wird erreicht, indem die Schnittmenge der vom Start- und Endbahnhof aus in der

durch den Fahrplan vorgegebenen Dauer erreichbaren Knoten gebildet wird. Durch dieses

Verfahren ist es möglich, auf eventuelle Streckensperrungen im Netzwerk zu reagieren.

III.2.2.1.7 Störungen

Im Rahmen der Simulation werden Störungen als Verspätungen auf die fahrenden Züge

übertragen. Sie treten in unregelmäßigen Abständen auf, die sich durch eine negativ exponen-

tialverteilte Zufallsvariable beschreiben lassen. Die Dauern der einzelnen Verspätungen wer-

den ebenfalls durch eine negativ exponentialverteilte Zufallsvariable modelliert. Die Werte

für beide Zufallsvariablen berechnen sich wie folgt:

 Die Zwischenankunftszeit ist abhängig von dem Prozentsatz der durchschnittlichen

Verspätungshäufigkeit (PdVh), der Dauer des Fahrplans und der Anzahl der im Fahr-

plan fahrenden Züge. Ihr Erwartungswert E sei definiert als

PlanimZügeAnzahl

MinuteninuerFahrplanda

PdVHE :

 Die Verspätungsdauer kann beliebig gewählt werden, in der kompletten Experimenta-

tion in Kapitel IV wird ein Erwartungswert von fünf Minuten gewählt, dies kann je-

doch je nach Simulationsziel verändert werden.

Das Auftreten der Störungen wird durch Störungsereignisse wie folgt modelliert: Störun-

gen treten im Abstand der berechneten Zwischenankunftszeiten auf. Das erste Störungsereig-

nis wird zum Simulationsstart in die Ereignisliste aufgenommen und terminiert nach seiner

Kapitel III

150

Ausführung das jeweils nächste Störungsereignis. Ein Störungsereignis verspätet zudem einen

zufällig aus der Menge der gerade fahrenden Züge gewählten Zug um eine Verspätungsdauer,

indem es alle künftigen Ereignisse des Zugs um die berechnete Störungsdauer verspätet, also

die Verspätung linear propagiert.

III.2.2.1.8 Disponent

Der Disponent selbst ist integraler Bestandteil des Simulationssystems, da die in ihm im-

plementierten Strategien den Fortlauf des Modells steuern. Er erhält quasi die Simulation auf-

recht, indem er für jeden Zug Warteentscheidungen bestimmt. Dazu bekommt er Informatio-

nen über die Züge, den Fahrplan und die in den Zügen sitzenden Passagiere, wobei die benö-

tigte Informationsmenge von der Strategie abhängt, mit der das Anschlussverhalten gesteuert

wird, vgl. dazu Abschnitt III.1.6.4 und Kapitel IV.

Der Disponent erhält für seine Entscheidung in jedem Fall Informationen über die noch

fehlenden Zubringer für eine geplante Ausfahrt und gibt entweder ein Signal zum Warten und

eine Zeit für den nächsten Ausfahrtsversuch oder ein Signal zum Weiterfahren zurück. Un-

terstützend kann der Disponent, wie in III.1.6 beschrieben, den Passagierrouter einsetzen, um

Ersatzrouten für Passagiere mit verpassten Anschlüssen zu bestimmen.

Eine weitere Aufgabe des modellierten Disponenten ist es, das Überholen von langsamen

Zügen zu ermöglichen, die einen schnelleren Zug bremsen. Hierfür meldet ein Zug, sobald er

zweimal hintereinander auf den gleichen Zug beim Einfahren in eine Strecke gewartet hat,

diesen Zug und seine Position. Der Disponent muss nun anhand der gegebenen Topologie

eine geeignete Stelle für den Überholvorgang bestimmen. Anschließend teilt er dem langsa-

men Zug mit, dass dieser an einer bestimmten Stelle im Streckennetz warten soll. Der schnel-

lere Zug meldet, wenn er die Überholstelle passiert hat, sodass der Disponent dem wartenden

Zug das Signal zur Weiterfahrt geben kann. Damit ist ein Überholvorgang abgeschlossen.

Alle anderen dispositiven Maßnahmen sind nicht innerhalb des Simulationsmodells im-

plementiert. Aufgrund der modularen Struktur des Modells kann es jedoch vergleichsweise

einfach erweitert werden.

III.2.2.1.9 Passagierrouter

Der bereits in Abschnitt III.1.7 erläuterte Passagierrouter wird nachfolgend in seinem Auf-

bau und seiner Funktionsweise erörtert.

III.2.2.1.9.1 Aufbau

Kernstück des Passagierrouters ist die interne Netzwerkrepräsentation, deren Initiierung

auf dem statischen Fahrplan eines Tages beruht. Aus diesem wird ein Graph für eine sehr ef-

fiziente Routensuche aufgebaut. Der Aufbau ist prinzipiell vergleichbar mit dem eines norma-

len Time-Space-Netzwerks, welches Zugfahrten im Netz als Kanten zwischen Bahnhofs-

Timelines (zeitlich geordnete Ankunfts- und Abfahrtsereignisse eines Bahnhofs) beschreibt.

Die Anschlussbeziehung wird darin durch sog. Wartekanten in Bahnhöfen modelliert:

Konzeptuelles Rahmenwerk

151

 Die Knoten repräsentieren die Fahrplanereignisse der Züge in ihren Stationen. Es wird

für jedes aktive (vgl. weiter unten) Fahrplanereignis ein Knoten erzeugt, der mit den

folgenden Kantentypen mit anderen Knoten verbunden wird.

 Bahnhofskanten verbinden die Ausfahrten eines Bahnhofs miteinander. Eine Bahn-

hofskante ist eine gerichtete Kante, welche zwei zeitlich aufeinander folgende Aus-

fahrten eines Bahnhofs miteinander verbindet.

 Eine Umsteigekante verbindet die Einfahrt eines Zugs mit der nächsten möglichen

Ausfahrt eines Abbringers für eine bestimmte Übergangszeit in einem Bahnhof. Sie ist

ebenfalls gerichtet.

 Ausfahrtskanten verbinden die Ausfahrt eines Zugs in einer Station mit der Einfahrt

des Zugs in seiner nächsten Station.

 Die ebenfalls gerichteten Zugkanten schließlich verbinden jeweils zwei zeitlich aufei-

nander folgende Einfahrten eines Zugs in den angefahrenen Bahnhöfen miteinander.

Ein einfaches Beispiel für einen solchen Graphen ist in Abbildung 26 dargestellt.

Abbildung 26: Beispielgraph142 des Passagierrouters

Bei der Konstruktion dieses Netzes können Kanten durch Verwendung von First-Match-

bzw. Latest-First-Match-Beziehungen, wie sie aus der Umlaufplanung z. B. für Busse be-

kannt sind, vgl. [Mellouli 2003], eingespart werden. Dabei wird vor allem ausgenutzt, dass

alle Abbringer, die nach dem ersten Abbringer, den ein Passagier erreichen kann, ankommen,

ebenfalls durch diesen Passagier erreicht werden können. Eine Veranschaulichung des prinzi-

piellen Ablaufs dieser Aggregation bietet Abbildung 27 (vgl. [Mellouli 2003]).

142 Die Ausfahrtskanten und Zugkanten des blauen und grünen Zugs wurden aus Gründen der Übersichtlich-

keit nicht eingetragen. Sie sind analog zu den Kanten des roten Zugs.

Kapitel III

152

Abbildung 27: Latest-First-Matches in einem Anschlussnetzwerk

Es besteht die Möglichkeit, die Komplexität des Graphen zu reduzieren, indem Knoten, die

keine Anschlussmöglichkeiten innerhalb eines Zeitintervalls haben (Zug ohne Anschlüsse),

nicht in den Graph aufgenommen werden. Auf diese Weise wird ein Anschlussfahrplan des

eigentlichen Fahrplans, der alle tatsächlichen Anschlussmöglichkeiten für Passagiere in den

Bahnhöfen enthält, modelliert. Ein Großteil der Bahnhöfe mit nur einer Strecke, die nur Ver-

kehr in zwei Richtungen zu den jeweils nächstliegenden Knotenbahnhöfen haben und daher

keine sinnvollen Umsteigemöglichkeiten – außer in die Gegenrichtung – bieten, wird dem-

nach nicht oder nur teilweise in den Graphen aufgenommen. Die ausgelassenen Knoten fun-

gieren somit höchstens als Start- oder Endpunkte einer Route. Diese Knoten repräsentieren

passive Fahrplanereignisse, während alle anderen im Graphen enthaltenen Knoten aktive

Ereignisse modellieren. Beide Arten werden wie folgt ermittelt:

Aktive Ereignisse: Ein Einfahrtsereignis ist aktiv, wenn es eine Ausfahrt im gleichen

Bahnhof gibt, die innerhalb einer bestimmten Zeit eine Verbindung zu einem anderen Bahn-

hof als zum letzten Bahnhof des Zugs herstellt. Ausfahrten sind aktiv, wenn sie bei der Er-

mittlung der aktiven Einfahrten eine Anschlussverbindung ermöglichen. Passive Ereignisse

Zeit

Time

Station l

Station k

Station l

Station k

Station l

Latest First Matches

Matches

First Matches

Station k

Ort

Space

1. Alle möglichen Routen eines Passagiers

2. Realisierung mit Wartekanten in Bahnhöfen

Konzeptuelles Rahmenwerk

153

sind die Ereignisse, die in einer gewissen Zeitspanne keine neuen Anschlüsse im Anschluss-

fahrplan erzeugen.

Das Beispielnetzwerk der Deutschen Bahn AG kann durch dieses Preprocessing signifikant

verkleinert werden; von 767.000 Ereignissen bleiben nur 79 % aktiv, wenn ein Zeitfenster

von 40 Minuten für die Ermittlung potenzieller Anschlüsse verwendet wird. In Teilnetzen –

d. h. in ländlichen Regionen – bzw. in bestimmten Zeitfenstern eines Tages kann die Redukti-

on noch größer sein.

III.2.2.1.9.2 Initiierung

Eine wichtige Eigenschaft, die sowohl für Update des Netzwerks (vgl. nächster Abschnitt)

als auch für die Suche von Routen von Bedeutung ist, ist die topologische Sortierung. Die

topologische Sortierung ordnet alle Knoten in einer Liste derart an, dass alle Nachfolger eines

Knotens in der Liste hinter diesem Knoten stehen. Dies ist nur dann möglich, wenn der ge-

richtete Graph keine (gerichteten) Zyklen enthält, also ein sog. DAG (Directed Acyclic

Graph) (vgl. Z. B. [Ahuja et al. 1993]) ist. Da der Fahrplangraph aufgrund des Zeitablaufs

keine Zyklen aufweisen kann und azyklische Graphen in linearen Zeitaufwand topologisch

sortiert werden können, nimmt die Sortierung, die direkt beim Aufbau des Graphen erfolgt,

nur wenig Zeit in Anspruch. Sie startet mit allen Knoten, die keine eingehenden Kanten ha-

ben, und markiert diese mit aufsteigenden Nummern, den topologischen Nummern oder TO-

Nummern. Anschließend werden nur Knoten markiert, die keine unmarkierten Vorgänger

haben, indem sie eine höhere TO-Nummer als ihre direkten Vorgänger bekommen. Endbe-

dingung für den topologisch sortierten Graphen ist demnach, dass für jede Kante die TO-

Nummer des Quellknotens kleiner ist als die TO-Nummer des Zielknotens143.

III.2.2.1.9.3 Update und Routensuche

Essentiell für den Passagierrouter ist ein schnelles Update des internen Netzwerks: Verspä-

tungsmeldungen144 werden in die Suche nach einer neuen Route aufgenommen, indem das

Anschlussnetz laufend aktualisiert wird. Jede Verspätung wird dem Passagierrouter übermit-

telt, indem für jedes Ereignis eines Zugs die neue verspätete Zeit (nach einer beliebigen Me-

thode prognostiziert) übergeben wird. Dieser modifiziert dann seine Modellrepräsentation,

indem er jedes Ereignis des Zugs in dem Suchgraphen an die sich neu ergebende Position der

topologischen Sortierung stellt.

 Einfahrten erhalten zunächst eine aktualisierte (Ist-) Zeit. Werden dadurch Anschlüsse

verpasst, wird eine neue Umsteigekante zur nächsten erreichbaren Ausfahrt eingefügt.

Die „alte“ Umsteigekante wird gelöscht.

 Ausfahrten werden an ihre neue Position in der Timeline eines Bahnhofs eingefügt;

die Ausfahrtskante wird entsprechend aktualisiert. Dabei ist zu berücksichtigen, dass

143 Ein alternatives Vorgehen würde zunächst alle Knoten ohne Nachfolger berücksichtigen.

144 Realiter werden in Sekundenabständen Hunderte von Zuglaufmeldungen in das System eingespeist, aus

denen relevante, für Konflikte sorgende, Störungen herauszufiltern sind.

Kapitel III

154

die eingehenden Umsteigekanten einer Ausfahrt ebenfalls neu zu setzen sind. Auch

hier muss die Ist-Zeit aktualisiert werden.

Alle Aktualisierungsaktionen können aufgrund der topologischen Sortierung des Graphen

sehr schnell durchgeführt werden. Auch die Routensuche wird auf diese Weise vereinfacht, da

auf einem solchen Graphen mit Hilfe einer ganz normalen Breitensuche (Breadth First

Search, BFS) der kürzeste Weg von einem Startknoten zu einem Zielbahnhof ermittelt wer-

den145 kann:

Gegeben: Startknoten q, Zielknoten s, nach TO-Nummern sortierte Liste L.

1. Setze

:L

2. Setze

: { }L L q

3. Wähle

tL

mit kleinster TO-Nummer

4. Setze

: ( )L L N t

, wobei N die Nachfolger eines Knotens bezeichne, und markiere

alle Knoten k aus N(t) als erreicht.

5. Falls

qL

gehe zu 3.

6. Ende

Start- bzw. Zielknoten einer spezifischen Routenanfrage eines Passagiers werden temporär

dem Netzwerk hinzugefügt. Dabei ist zu berücksichtigen, dass eine Reise an einem inaktiven

Ereignis starten bzw. enden kann, und dass sich ein Passagier sowohl an einem Bahnhof als

auch in einem Zug befinden kann, wenn die Route zu bestimmen ist:

1. Ist der Passagier unterwegs, wird ein Quellknoten, der mit der nächsten aktiven Ein-

fahrt verbunden ist, hinzugefügt.

2. Wartet der Passagier an einem Bahnhof, wird die Quelle mit den nächsten Abfahrts-

ereignissen verbunden. Sind diese inaktiv, werden stattdessen die nächsten aktiven

Ankunftsereignisse der entsprechenden Züge gewählt.

Der Zielbahnhof wird durch einen Knoten Senke modelliert, der mit allen Knoten der Ein-

gangsereignisse des Bahnhofs verbunden wird.

Eine Besonderheit der realen Welt, die es in der Modellierung des Routers zu berücksichti-

gen gilt, ist die Existenz sog. Äquibahnhöfe. Dabei handelt es sich um Bahnhöfe oder Statio-

nen, die im Fahrplan logisch getrennt sind, die aber physikalisch so nah beieinander liegen,

dass eine Verbindung per Pedes möglich ist (z. B. Frankfurt Hauptbahnhof und Frankfurt

Hauptbahnhof (tief), die wenige Gehminuten bzw. einige Höhenmeter voneinander entfernt

sind).

Diese Bahnhöfe sind dann im Modell insofern als ein und derselbe Bahnhof anzusehen, als

dass alle Einfahrten des einen Bahnhofs die Ausfahrten des anderen Bahnhofs genau so errei-

chen können, als ob beide identisch wären. Diese Eigenschaft wird im Graphen des Passagier-

145 Für die Berechnung der Routen der Passagiere in der Simulation wurde z. T. ein anderes Vorgehen ge-

wählt: Es wurde ein Startknoten und eine maximale Reisedauer festgelegt. Der Passagierrouter ermittelt dann

Routen, die innerhalb der Reisedauer vom Startknoten aus erreichbar sind. Das Abbruchkriterium der Suche ist

in diesem Fall eine maximale Anzahl gefundener Routen.

Konzeptuelles Rahmenwerk

155

routers mit zusätzlichen Umsteigekanten berücksichtigt. Äquibahnhöfe, von denen der Ziel-

bahnhof erreicht werden kann, sind ebenfalls als Zielbahnhöfe zu betrachten. Der Passagier-

router nimmt daher diese Äquibahnhöfe bei einer Routensuche in seine Senke auf.

III.2.2.1.9.4 Erweiterungen

Innerhalb des Modells können außerdem Mindestübergangszeiten einzelner Passagiere in-

dividuell gestaltet werden, indem bei einer Routenanfrage ein Umsteigefaktor mitgegeben

wird, der eine Abweichung des Passagiers von der Standardmindestübergangszeit einer Um-

steigekante angibt. Auf diese Weise kann ein individuelles Umsteigeverhalten des Passagiers,

etwa bei Gehbehinderten oder bei Reisenden mit sehr viel Gepäck, modelliert werden; es wird

gleichsam ein individueller Anschlussfahrplan berechnet. Steigt ein Passagier während einer

Reise um, werden die Übergangszeiten der Umsteigekanten mit dem Umsteigefaktor multipli-

ziert. Diese individuelle Übergangszeit bestimmt, welche Ausfahrt in einem Bahnhof als ers-

tes von einem Passagier erreicht werden kann.

Da die Wegesuche sehr effizient abgehandelt wird, können zusätzliche Zielkriterien bei der

Suche berücksichtigt werden, bspw. die Suche nach der kürzesten Route mit einer minimalen

Zahl Umstiege. Dafür würden alle Umsteigekanten mit Kosten belegt, während Kanten auf

demselben Zug kostenlos blieben.

Mit den genannten Datenstrukturen und Algorithmen kann der Passagierrouter auf einem

handelsüblichen PC das komplette Netz für eine Fahrplanperiode aufbauen und in kurzen Zei-

ten Routen berechnen. In Testläufen auf 1,4 GHz-PCs wurde eine Anfrage im Mittel in ca.

200 ms beantwortet. Dies reichte in den durchgeführten Simulationsexperimenten aus, könnte

aber in der Realität bei vielen Anfragen zum gleichen Zeitpunkt zu langsam sein, sodass es

mehrere Passagierrouter im Netz geben sollte. Dies gilt auch, falls umfangreiche What-If-

Analysen durchgeführt werden müssen, die viele Re-Scheduling-Abfragen benötigen. Weitere

Rechenergebnisse dieser Testimplementierung finden sich in Kapitel IV.

III.2.2.2 Ablauf des TrainSim-Modells

Das beschriebene Simulationsmodell läuft im Prinzip nach dem in Abbildung 24 beschrie-

benen Verfahren ab; die Zustandswechsel finden ereignisorientiert statt.

Die einzelnen Ereignisse der Züge werden in einer Ereignisliste verwaltet. Initialisiert wer-

den die Züge, indem ihre Startereignisse zu Beginn des Simulationslaufs zeitlich sortiert in

die Liste eingetragen werden. Diese Startereignisse erzeugen später alle Folgeereignisse der

Züge auf ihrer Route, auch diese werden über die Ereignisliste verwaltet und dort zu ihren

Zeitpunkten eingereiht. Die Ereignisliste wird dann sequenziell abgearbeitet.

Passagiere werden in regelmäßigen Abständen schubweise initialisiert, indem sie in die

Passagierverwaltungen ihrer Startbahnhöfe übergeben werden, bevor ihr erstes Zugereignis

planmäßig stattfindet.

Kapitel III

156

III.2.2.2.1 Ereignisse des und Abhängigkeiten im Simulationsmodell

Nachfolgend werden alle wesentlichen Ereignisse kurz umgangssprachlich umrissen. Es

handelt sich dabei im Wesentlichen für jeden Zug um Ankunft bei, Bearbeitung in und Ab-

fahrt von einer „Bearbeitungsstation“, die auf seiner Route liegt. Zusätzlich dazu existieren

weitere Ereignisse für Passagiere, die hier nur implizit angedeutet werden

III.2.2.2.1.1 Ausfahrt aus einem Bahnhof

Ein Zug hat die Aufgabe, alle von möglichen Zubringern kommenden Passagiere mitzu-

nehmen. Es wird daher zunächst geprüft, ob alle Umsteiger angekommen sind. Ist dies der

Fall, wird eine Route berechnet und die Ankunft an der ersten Kante der Route terminiert.

Wird keine physikalische Route zum nächsten Bahnhof gefunden, werden die Züge direkt zu

den Bahnhöfen transferiert, indem das Ankunftsereignis am nächsten Halt terminiert wird,

ggf. inklusive einer eventuellen Verspätung. Dieser Kunstgriff ist aufgrund inkonsistenter

Topologiedaten bisweilen nötig, um die Simulation geordnet weiterführen zu können.

Ausfahrt

Bahnhof

Gebe zuvor

belegte Kante

oder Bahnhof frei,

entferne Zug aus

Warteschlange

der Kante oder

des Bahnhofs

Event

Alle Zubringer

eingetroffen?

Frage

Disponenten, ob

gewartet werden

soll

Passagiere in Zug

einsteigen lassen

Fordere Route

zum nächsten

Bahnhof vom

Zugrouter an

Terminiere

nächstes Ereignis

„Ankunft Kante“

für jetzt oder

„Ankunft Bahnhof“

zum geplanten

Zeitpunkt

Melde Verspätung

warten?

Nein

Terminiere

Ausfahrt zu dem

vom Disponent

erhaltenen

Zeitpunkt

(verkürzte Darstellung)

Abbildung 28: Ereignis „Ausfahrt Bahnhof“

Sind noch nicht alle Zubringer angekommen, berechnet der Disponent eine Wartezeit. Soll

der Zug nicht warten, wird so fortgefahren wie oben, und einige Passagiere verpassen den

Konzeptuelles Rahmenwerk

157

geplanten Anschlusszug. Soll der Zug warten, wird das Ausfahrtsereignis zum durch den Dis-

ponenten bestimmten Zeitpunkt erneut in die Ereignisliste gestellt.

Ist das Ausfahrtsereignis kein Startereignis, und hat der Zug in diesem Bahnhof keine Ein-

fahrt, wird als erste Aktivität die vorhergehende Kante oder der letzte Bahnhof freigegeben,

sodass sie von anderen Zügen befahren werden können. Die benutzten Kanten und Bahnhöfe

werden immer erst dann freigegeben, wenn ein Zug sich tatsächlich im nächsten Abschnitt

seiner Fahrt befindet. Das Ereignisdiagramm „Ausfahrt Bahnhof“ ist in Abbildung 28 darges-

tellt. Die Darstellung der Freigabe der zuvor belegten Kante (bzw. Bahnhof) ist dabei aus

Gründen der Übersichtlichkeit verkürzt; korrekterweise sollte für den aus der Warteschlange

entfernten Zug das Ereignis „Ausfahrt Bahnhof“ terminiert werden.

III.2.2.2.1.2 Ankunft an einer Kante

Ankunft

Kante

Event

Kante belegt?

Stelle Zug in die

Warteschlange für die

Kante

Meldung an

Disponenten

Speichere

Zugnummer des

vorausfahrenden

Zuges

Zweimal oder öfter auf

vorderen Zug gewartet?

NeinJa

Ja Nein

Kante := belegt

Terminiere

„Einfahrt Kante“

für sofort

Abbildung 29: Ankunftsereignis an einer Kante

Im Normalfall kommt ein Zug nach einer Ausfahrt aus einem Bahnhof an einer Kante an.

Ist die Kante nicht belegt, kann der Zug in diese einfahren. Er blockiert die Kante, damit kei-

ne anderen Züge mehr in diese einfahren können, und terminiert seine eigene Einfahrt für

sofort. Ist die Kante belegt, wird der Zug in die Warteschlange der Kante gestellt.

In Abbildung 29 ist das Diagramm dieses Ereignisses dargestellt. Der gekennzeichnete Be-

reich zeigt eine mögliche Umsetzung einer automatisierten Erlaubnisanforderung für einen

Überholvorgang: Wartet ein Zug an zwei hintereinander folgenden Kanten auf den gleichen

Zug, wird ein Überholvorgang angestoßen und durch den Disponenten gesteuert. Dieser Vor-

gang ist bisher im Simulationsmodell vorgesehen. Prinzipiell ist an dieser Stelle auch jedes

andere Regelwerk denkbar.

Kapitel III

158

III.2.2.2.1.3 Einfahrt in eine Kante

Nach der Ankunft an einer Kante folgt die Einfahrt in diese. Zunächst wird die zuvor be-

legte Kante freigegeben. Befindet sich ein weiterer Zug in der Warteschlange, wird dessen

Einfahrt für sofort terminiert. Anschließend wird der aktuellen Kante der Status „belegt“ zu-

gewiesen, die benötigte Fahrtdauer berechnet und das Ausfahrtsereignis terminiert. Abbildung

30 zeigt links das Ereignisdiagramm „Einfahrt Kante“.

III.2.2.2.1.4 Ausfahrt aus einer Kante

Bei der Ausfahrt des Zugs aus einer Kante wird bestimmt, ob der Zug an seinem nächsten

Bahnhof (Halt) angekommen ist. Ist dies der Fall, wird diese Ankunft dort auf „sofort“ termi-

niert, ansonsten wird die Ankunft an der nächsten Kante terminiert, ebenfalls auf „sofort“.

Das entsprechende Diagramm ist in Abbildung 30 (rechts) zu sehen.

Einfahrt

Kante

Gebe zuvor

belegte Kante

oder Bahnhof

frei, entferne Zug

aus der

Warteschlange

der Kante oder

des Bahnhofs

Kante belegen

Event

Terminiere die

„Ausfahrt Kante“

nach der Soll-

Fahrtdauer des

Zugs

Terminiere

„Ankunft Kante“

für sofort

Routenabschnitt

Bahnhof?

Ja Nein

Next Event

Ausfahrt Kante

Terminiere

„Ankunft Bahnhof“

für sofort

Abbildung 30: Ereignisdiagramme „Einfahrt Kante“ und „Ausfahrt Kante“

III.2.2.2.1.5 Ankunft an einem Bahnhof

Ein Zug kann in einen Bahnhof einfahren, falls dort noch freie Gleise existieren. Dazu wird

zunächst ein Gleis im Bahnhof blockiert, um das Einfahren eines anderen Zugs zur gleichen

Zeit zu verhindern. Bei dem Folgeereignis handelt es sich normalerweise um eine Einfahrt,

bisweilen folgt aber auch eine Ausfahrt, falls dort laut Fahrplan keine Passagiere einsteigen

dürfen (vgl. Abschnitt II.2.2.1).

Hat der Bahnhof keine freien Gleise, kann der Zug nicht in den Bahnhof einfahren. Dann

wird er in die Warteschlange des Bahnhofs gestellt und verbleibt dort, bis sein Vorgänger das

belegte Gleis freigibt. Abbildung 31 zeigt das diesem Ereignis zugehörige Diagramm. Es ist

zu erkennen, dass Züge nicht – wie im realen Leben – vorgegebene Gleise anfahren. Diese

Vereinfachung ist dem Mangel an exakten Daten über die Bahnhofsinfrastruktur geschuldet.

Konzeptuelles Rahmenwerk

159

Blockiere ein

Gleis des

Bahnhofs

Freie Gleise im

Bahnhof

vorhanden?

Nein Ja

Next Event

Ankunft Bahnhof

Stelle Zug in die

Warteschlange

des Bahnhofs

Terminiere

nächstes Ereignis

des Zuges,

„Einfahrt Bahnhof“

oder „Ausfahrt

Bahnhof“ für

sofort

Abbildung 31: Ankunft an einem Bahnhof

III.2.2.2.1.6 Einfahrt in einen Bahnhof

Bahnhof

Einfahrt

Gebe zuvor

belegte Kante

oder Bahnhof frei,

entferne Zug aus

der

Warteschlange

der Kante oder

des Bahnhofs

Event

Zug hat weitere

Ereignisse?

Entferne den Zug

aus der

Simulation

Terminiere die

Bahnhofsausfahrt

zum Soll-

Zeitpunkt des

Ereignisses plus

der aktuellen

Verspätung

Terminiere die

Ankunft an der

1. Kante für sofort

Ist nächstes Ereignis des

Zuges eine Ausfahrt?

NeinJa

Suche Route zum

nächsten Bahnhof

Nein

Lasse Passagiere

einsteigen

Ermittle

Verspätung des

Zugs

Abbildung 32: Diagramm „Einfahrt Bahnhof“

Kapitel III

160

Kann ein Zug in einen Bahnhof einfahren, gibt er wiederum die zuvor belegte Kante (ggf.

auch den belegten Bahnhof) frei, holt einen eventuell dort abgestellten Zug aus der Warte-

schlange und stellt die Einfahrt des Zugs in die Ereignisliste. Anschließend steigen die Passa-

giere, die ihr Ziel erreicht haben, aus. Die angefallene Verspätung wird ermittelt und auf die

Folgeereignisse propagiert, und das Folgeereignis des Zugs wird terminiert. Dabei handelt es

sich normalerweise um eine Ausfahrt oder um die Einfahrt des Zugs in seinen nächsten Bahn-

hof, wenn laut Fahrplan in diesem Bahnhof keine Passagiere zusteigen sollen. Ist das nächste

Ereignis eine Ausfahrt, wird das zugehörige Ausfahrtsereignis inklusive der akquirierten Ver-

spätung des Zugs während der Reise terminiert. Hat der Zug in diesem Bahnhof keine Aus-

fahrt, wird die Zugroute zum nächsten Bahnhof ermittelt und die Ankunft des Zugs an der

ersten Kante der Route in die Ereignisliste gestellt. Ist diese Einfahrt die letzte in der Ereignis-

liste, hat der Zug seinen Zielbahnhof erreicht und kann aus dem System eliminiert werden

(vgl. Abbildung 32).

III.2.2.2.2 Verteilung des Simulationsmodells in Regionen

Die Simulation des kompletten Bahnsystems ist eine rechenaufwändige Aufgabe, weswe-

gen schon konzeptionell eine Aufteilung des Modells in verschiedene logische Prozesse er-

folgte.

Diese folgt der geographischen Verteilung, die auch die Bahn selbst umsetzt, nämlich in

verschiedene Regionen, die relativ autark abzuarbeiten sind – mit allen Vor- und Nachteilen

der regionalen Trennung, die auch in der Realität zu beobachten sind. Wie auch im Realsys-

tem entstehen durch die notwendig werdende Kommunikation Reibungsverluste: eine Syn-

chronisation in kausalem Zusammenhang stehender Ereignisse wird erforderlich (vgl. Ab-

schnitt III.2.1.3), und lokal erfolgreiche Dispositionsstrategien könnten global suboptimal

sein.

Die Aufteilung im Simulationsmodell kann quasi willkürlich erfolgen, sollte jedoch in

geographisch abgeschlossenen, zusammenhängenden Regionen resultieren, die das komplette

Netz umfassen. Im Idealfall werden die Regionen so gebildet, dass die Anzahl der entstehen-

den Zugübergänge zwischen den Regionen minimal ist, um geringen Kommunikationsauf-

wand zu gewährleisten. Zusätzlich sollte die Anzahl der Ereignisse in jeder Region annähernd

gleich sein, damit die entstehenden logischen Prozesse in etwa gleiche Laufzeit aufweisen146.

Bahnhöfe und Strecken werden den zugehörigen Regionen zugeteilt. Die Passagiere und

Züge starten in der Region ihres ersten Bahnhofs. Jede Region beansprucht im Modell einen

eigenen Rechner, den Regionenrechner. Diese Rechner bearbeiten ihren abgeschlossenen Be-

reich und transferieren Züge, welche die Region verlassen, zu den Nachbarregionen, indem

sie alle Daten des Zugs inklusive der enthaltenen Passagiere über ein (Computer-) Netzwerk

zum nächsten zuständigen Rechner schicken, wo die nächsten Ereignisse angestoßen werden.

Jeder Rechner kann von seinem Nachbarn Züge empfangen und zu diesem senden.

146 Da das Simulationssystem agentenbasiert konzipiert wurde, kann dies eigentlich entfallen – zur Laufzeit

wird ein dynamischer Lastausgleich zwischen den Regionen erfolgen. Zusätzlich können derart dynamisch Res-

sourcen zur Laufzeit hinzugefügt werden, falls dies nötig ist.

Konzeptuelles Rahmenwerk

161

In der Praxis zeigt sich, dass die Rechenzeit eines Regionenrechners gut mit der Anzahl

der Bahnhöfe dieser Region korreliert ist, sodass die Bahnhöfe möglichst gleichmäßig auf die

Regionen verteilt werden sollten, sofern die zugehörigen Prozessoren identische Leistungen

haben. Das Simulationssystem ist in der Lage, jede Einteilung, die den oben genannten Be-

dingungen genügt, zu verwenden.

Die Zuordnung der Strecken zu Regionen wird ausgehend von den Bahnhöfen vorgenom-

men, indem alle von einem Bahnhof erreichbaren und noch nicht zugeteilten Streckenkanten

der Region des Bahnhofs zugeteilt werden. Trifft man dabei auf einen anderen Bahnhof, wird

in diese Richtung keine weitere Streckenkante markiert. Diese Art der Markierung der Kanten

kann von einem beliebigen Bahnhof in beliebiger Reihenfolge gestartet werden. In jedem Fall

können so zusammenhängende und vollständige Subnetze für die einzelnen Regionen gene-

riert werden.

III.2.2.2.3 Synchronisation der Regionen

Probleme bei dieser Art der Verteilung können auftreten, falls Züge die Regionen wech-

seln. Hat die „Empfängerregion“ eine niedrigere Simulationszeit, ist dies unproblematisch. Ist

sie aber höher, könnte das quasi in der Vergangenheit unberücksichtigte Eintreffen eines Zugs

Kausalitätsverletzungen zur Folge haben.

In diesem Modell wird daher ein konservatives Synchronisationsverfahren angewandt. Die

Synchronisation der Regionen wird dabei durch einen zentralen Computer gesteuert, der die

Simulationszeit im Minutentakt weiterschaltet und die Regionenrechner ggf. unterbricht und

wieder aktiviert. Die Regionenrechner berechnen alle Ereignisse einer Minute, melden die

Fertigstellung der Zentrale und warten anschließend, bis sie das Signal zum Weitermachen

bekommen. Dieses Synchronisationsereignis wird auf jedem Regionenrechner zu Beginn der

Simulation mit der Anfangszeit der Simulation gestartet und ruft sich nachfolgend, von der

Zentrale gesteuert, immer wieder selbst auf.

Auf diese Weise wird sichergestellt, dass keine ungültigen Zugtransfers über das Netzwerk

stattfinden. In der Praxis impliziert dies natürlich einen Flaschenhals, falls ein Rechner deut-

lich langsamer ist als alle anderen – oder durch andere Prozesse belastet wird. Für die Testläu-

fe wurden dementsprechend Cluster von Rechnern ähnlicher Kapazität verwendet.

Zusätzlich zur Synchronisation übernimmt die Zentrale die Steuerung und insbesondere die

Initialisierung der Regionenrechner, indem er bspw. das Streckennetz und die Bahnhofsdaten

aus der Datenbank einliest und verteilt.

III.2.2.2.4 Validierung des Simulationsmodells

Prinzipiell sind Modelle komplexer Realsysteme schwer zu validieren; eine vollständige

Validierung ist fast immer unmöglich und zudem eng mit der Zielsetzung der jeweiligen Un-

tersuchung und dem Vorhandensein ausreichender Vergleichsdaten verknüpft. In [Tromp

2004] wird bspw. eine Methode zur Validierung eines Simulationsmodells mittels Zuglaufda-

ten vorgestellt. Diese liefert relativ gute Ergebnisse für die Zugläufe als solche. Ein solches

Verfahren ist prinzipiell erweiterbar auf das vorliegende Simulationsmodell; es könnten ge-

messene Passagierströme (konkret eine geeignete O/D-Matrix) zur Validierung verwendet

Kapitel III

162

werden. Dieses Verfahren ist allerdings mit einigen Fallstricken behaftet (vgl. Abschnitt

II.3.3.1). Da im Rahmen dieser Arbeit keine geeigneten Passagierdaten zur Verfügung stan-

den, kann nur plausibilisiert werden, dass mittels des Simulationsmodells die gewünschten

Zielsetzungen erreicht werden können:

Das oben beschriebene Modell diente ursprünglich zur Analyse diverser Fragestellungen

im schienengebundenen Personenverkehr. Zu ihnen zählen

1. Unterstützung der Netzplanung: Es sollten Konsequenzen von Veränderungen in

der Topologie, also im Falle von Strecken- bzw. Bahnhofsneu- und umbauten, un-

tersucht werden können.

2. Unterstützung der Fahrplanung: Das Auffinden neuralgischer Punkte im Fahrplan

bzw. die Robustheit eines gegebenen Plans sollte ermöglicht werden.

3. Schulungssystem für Disponenten: Disponenten sollten am System die Folgen dis-

positiver Maßnahmen direkt ablesen können, ohne in das Realsystem eingreifen zu

müssen.

4. Visualisierung des Systems: Eine graphische Veranschaulichung des Systems kann

zur Analyse der Basisdaten sehr hilfreich sein.147

5. Bewertung von Dispositionsstrategien: Das System sollte eine Analyse der Güte

verschiedener Dispositionsstrategien ermöglichen.

6. Abbildung von Passagierbewegungen und -verhalten: Im Modell sollte eine Mög-

lichkeit zur direkten Steuerung von Passagieren durch die Dispositionskomponente

angeboten werden.

Für diese Arbeit ist das Erreichen der beiden letztgenannten Zielsetzungen von primärer

Bedeutung, weswegen an dieser Stelle plausibilisiert werden soll, ob das vorgestellte Modell

dazu geeignet ist.

Von Anfang an war der Schwerpunkt der Modellierung nicht hauptsächlich auf die techni-

schen Aspekte des Bahnsystems ausgelegt, es sollte vielmehr von Anfang an eine realistische

Anzahl von Passagieren (im günstigsten Fall: alle) modelliert werden, um die strategisch

sinnvolle Ausrichtung eines EVU an dessen Kunden zu betonen.

Aus den obigen Erörterungen wird deutlich, dass der sowohl Ablauf als auch Aufbau des

Simulationsmodells dem realen System entsprechen. Die Züge benutzen die Gleise zwischen

den Bahnhöfen und fahren ihrem Fahrplan gemäß von einem Bahnhof zum anderen, sie blo-

ckieren die gerade benutzten Streckenabschnitte für andere Züge, vergleichbar mit den Sperr-

zeitentreppen im Realsystem. Das Modell kann daher prinzipiell zur Analyse des Transport-

systems der Deutschen Bahn AG genutzt werden.

Unabhängig von der Eignung des Modells für Topologieplanung (Ziel 1) oder Disponente-

nunterstützung per Visualisierung (Ziel 5) ist ebenfalls festzuhalten, dass mit der Integration

147 In der Tat wurden auf diese Weise diverse Unstimmigkeiten in den Topologiedaten der Bahn gefunden

und – im Modell – beseitigt.

Konzeptuelles Rahmenwerk

163

des Passagierrouter-Moduls und der Möglichkeit zur flexiblen Implementierung des Passa-

gierverhaltens das Ziel Nummer 6 erreicht ist; das System weist Schnittstellen und Module

zur Passagiersteuerung auf. Es ermöglicht damit den vollständigen Test der kundenorientier-

ten Disposition.

Das Simulationsmodell bietet zudem die technische Möglichkeit, sehr leicht beliebige Dis-

positionsstrategien zu integrieren, was einen hohen Wert an sich darstellt. Es ist also prinzipi-

ell möglich, Konsequenzen verschiedener Strategiealternativen mit einem gegebenen festen

Streckennetz, Fahrplan und Passagieraufkommen zu testen. Störungsverteilungen und –

häufigkeiten sind dabei variabel. Damit ist das Ziel 5 prinzipiell erreicht.

Wenn dabei die Passagierrouten bzw. deren Verteilung auf Start- und Zielbahnhöfe nicht

dem Realsystem entsprechen, sinkt natürlich die Glaubwürdigkeit quantitativer Aussagen.

Trotzdem können zumindest verschiedene Strategien miteinander verglichen werden, wenn

alle anderen Inputs in das Modell gleich bleiben. Outputunterschiede können dann direkt auf

die verschiedenen Strategien zurückgeführt werden, sodass in dieser Arbeit immerhin Strate-

gieempfehlungen gegeben werden können. Allerdings ist nicht auszuschließen, dass in der

Simulation erfolgreichere Strategien in der Praxis nicht unbedingt bessere Ergebnisse liefern

müssen. Die der Experimentation in Kapitel IV gewonnenen Erkenntnisse sind also in letzter

Konsequenz eher ein „Proof of Concept“ als eine Handlungsempfehlung an die Deutsche

Bahn AG – ganz abgesehen davon, dass auch die vorgestellten Methoden selbst keinerlei

Anspruch erheben, bestmögliche Dispositionsergebnisse zu bestimmen.

III.2.2.2.5 Konzeptionelle Abweichungen vom realen System

Dem Ziel des Simulationssystems geschuldet, einen Betriebstag innerhalb relativ kurzer

Zeit – im niedrigen Stundenbereich – simulieren zu können, wurde an einigen Stellen bewusst

ein geringerer Detaillierungsgrad gewählt.

 Gleise in den Bahnhöfen sind nur implizit mittels Bahnhofskapazitäten berücksichtigt.

 Die verwendeten Topologiedaten des Netzwerkes sind zwar relativ detailliert, aber

nicht atomar – in der Realität existiert i. d. R. eine noch feinere Einteilung.

 Störungen werden im Modell nur auf die Züge übertragen, es ist zunächst nicht vorge-

sehen, einzelne Strecken zu sperren. Einerseits war dafür die Datengrundlage nicht

ausreichend148, andererseits kann eine derartige Störung durchaus abgebildet werden,

indem einem Zug eine besonders große Verspätung zugefügt wird.

 Spezifische Merkmale von Passagieren, z. B. Typ, Alter, Erfahrung, Gepäckmenge

etc. werden, wenn überhaupt, momentan nur implizit über die Variation der persönli-

chen Übergangszeiten modelliert.

 Züge werden nicht weiter unterteilt, d. h., unterschiedliche Kapazitäten oder Wagen-

konfigurationen werden nicht modelliert.

148 Zwar können natürlich Strecken aus der Topologiedatenbank entfernt werden, diese wären aber im Modell

nicht von den nicht oder nicht korrekt erfassten Strecken zu unterscheiden.

Kapitel III

164

Diverse weitere Eigenschaften und Bestandteile des Bahnsystems – bspw. Zugbesatzungen

– wurden ebenfalls nicht modelliert, sind aber für die hier erfolgenden Analysen ohne Belang.

III.2.2.2.6 Implementierung

Die Programmierung des vorgestellten Modells erfolgt in der Programmiersprache JAVA,

die Aufgrund der sehr guten Eignung zur Erstellung verteilter Systeme ausgewählt wurde.

Zusätzlich wurde eine in JAVA implementierte Simulationsbibliothek eingesetzt, nämlich das

an der Universität Hamburg entstandene Framework für die diskrete, ereignis- und prozess-

orientierte Simulation DESMO-J (Discrete-Event Simulation and Modelling in Java; vgl.

[Lechner99] und [DESMO-J 2005]).

DESMO-J stellt neben dynamischen Komponenten auch eine Reihe von Klassen zur Ab-

bildung der statischen, für die Simulation notwendigen Basisfunktionen zur Verfügung, wie

z. B. Warteschlangen, Zufallszahlengeneratoren, Ereignis- und Zeitmanagement. Es können

Ereignisse mit ihren spezifischen Abläufen modelliert und über einen Zeitplan in eine Ereig-

nisliste eingefügt, entfernt oder verschoben werden.

Die einzelnen Komponenten des Modells, bspw. Disponent, Zugrouter, Topologiemanager

und die Passagierverwaltungen wurden ebenfalls in JAVA implementiert, jedoch ohne Nut-

zung der Basisklassen von DESMO-J. Der Passagierrouter wurde aus Performanzgründen in

C++ entwickelt. Er kann, wie alle anderen Modellkomponenten, über den JAVA-eigenen

Kommunikationsmechanismus der Remote Method Invocation (RMI) angesprochen werden.

IV Bahnseitige Strategien für die kundenorientierte Dispo-

sition

„Mo|bi|li|tät die; - <lat.>: 1. (geistige) Beweglichkeit. 2. Beweglichkeit von Individuen od.

Gruppen innerhalb der Gesellschaft. 3. (Bevölkerungsstatistik) die Häufigkeit des Wohnsitz-

wechsels einer Person“

Duden Fremdwörterbuch149

In den Kapiteln I und II wurde gezeigt, dass dispositive Maßnahmen offensichtlich direk-

ten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben. Ihre Anwendung in Form von Dispositions-

strategien im Rahmen eines Entscheidungsunterstützungssystems böte dem menschlichen

Disponenten über die bisherige bloße Anzeige von Information hinaus eine wertvolle Ent-

scheidungsunterstützung, da ein Mensch die große Menge zur Verfügung stehender Informa-

tionen nicht in gleicher Geschwindigkeit wie ein Computer verarbeiten kann. Zusätzlich wür-

de auf diese Weise ein Instrument geschaffen, mit dem längerfristig ggf. fällige Entschädi-

gungsleistungen der Bahn minimiert werden könnten. Darüber hinaus ermöglichen Dispositi-

onsstrategien eine nichttriviale automatisierte Disposition, was im Rahmen der Simulation

Vorraussetzung für die Bewertbarkeit und Vergleichbarkeit verschiedener Dispositionsstrate-

gien ist.

Anschließend wurde in Kapitel III eine Simulations- bzw. Dispositionsarchitektur entwi-

ckelt und erläutert, an welcher Stelle verschiedene Algorithmen zur Berechnung einer Dispo-

sitionsentscheidung integriert werden können.

Es bleibt demnach die Frage zu klären, auf welche Weise (oder: mit welchem Algorith-

mus) dispositive Maßnahmen im Sinne des Kunden im Konfliktfall berechnet werden könn-

ten. Dass die Berechnung dann durch den Disponenten selbst oder verschiedene seiner

(Dienst-) Agenten übernommen wird, ist im eigentlichen Sinne nämlich nur aus Modellie-

rungssicht interessant.

Der folgende Abschnitt widmet sich also der Berechnungslogik der Disposition: Er erklärt

diverse denkbare Strategien, die zur Disposition in der Praxis geeignet erscheinen. Neben

einigen einfachen Heuristiken wird in dieser Arbeit exemplarisch die Simulation des weiteren

Ablaufs vorgestellt. Zusätzlich wird eine Entscheidungsunterstützung durch mathematische

Optimierung detailliert erläutert. Diese Strategiekomponente stellt insofern eine Besonderheit

dar, als dass sie nicht nur zur Beurteilung der anderen Strategien eingesetzt, sondern für man-

che Entscheidungssituationen auch als Online-Algorithmus verwendet werden kann.

Da die Umsetzung dieses Konzepts der kundenorientierten Disposition getrennt von jegli-

cher Passagiersteuerung stattfinden kann, und nicht einmal einen Eingriff in die bisherige

149 Zitiert nach [Duden 2001].

Kapitel IV

166

Aufbau- und Ablauforganisation erfordert150, wurde den Dispositionsstrategien ein eigenes

Kapitel gewidmet.

IV.1 Grundlagen

Begonnen wird mit einer Grundsatzbetrachtung zu Lösungsmöglichkeiten für die Disposi-

tionsproblematik. Anschließend werden Definitionsstrategien genauer definiert und klassifi-

ziert.

IV.1.1 Lösungsverfahren für die Dispositionsproblematik

Im Rahmen dieser Thesis wurden diverse Verfahren zur Berechnung von Dispositionsent-

scheidungen implementiert und getestet. Dies geschah aus mehrerlei Gründen:

 Proof of Concept: Wie schwierig ist die Integration verschiedener Algorithmen in

die Dispositionsarchitektur?

 Evaluation der Möglichkeit des Einsatzes exakter Verfahren: Ist es möglich, das

Online-Optimierungsproblem der Disposition in Echtzeit exakt zu lösen? Kann ein

exaktes Verfahren wenigstens zeitlich und räumlich begrenzt als Offline-

Benchmark eingesetzt werden?

 Test der Wartezeitregeln: Ist die Dispositionsstrategie der Wartezeitregeln (vgl.

Abschnitt II.4.4.4) eine gute Strategie im Sinne der kundenorientierten Disposition?

 Vorschlag sinnvoller Dispositionsstrategien: Gibt es Strategien, die in der Simula-

tion – und damit hoffentlich in der Praxis – besser funktionieren als die Wartezeit-

regeln der Bahn? Explizit sollten dabei aufgrund der Natur des Problems keine op-

timalen Strategien gesucht werden; die Strategien sollten vielmehr einfach anzu-

wenden sein und, zumindest teilweise, ohne komplette Passagierinformation aus-

kommen151.

Ganz allgemein lassen sich Methoden zur Lösung eines Optimierungsproblems, sei es nun

online oder offline, in exakte und heuristische Verfahren unterteilen. Nachfolgend soll zu-

nächst eine kurze Übersicht über vorhandene Methoden zur Lösung von Optimierungsprob-

lemen gegeben werden.

IV.1.1.1 Exakte Verfahren

Exakte Verfahren versuchen einen Output zu finden, der eine gegebene Zielfunktion unter

Einhaltung bestimmter Nebenbedingungen, sog. Restriktionen, maxi- oder minimiert. Ggf.

wird gezeigt, dass kein Optimum existiert. Dabei werden bisweilen sehr komplexe Systeme in

u. U. Millionen Variable enthaltende mathematische Gleichungen und Ungleichungen umge-

150 Es wäre absolut unproblematisch, einige der hier vorgestellten Methoden der kundenorientierten Disposi-

tion direkt in der Praxis zu testen.

151 I. d. R. wird eine bessere Informationsgrundlage zur besseren Entscheidung führen. Daher sollte der Ans-

pruch an eine Dispositionsstrategie, die im Kundensinne bessere Ergebnisse liefert als die Wartezeitregeln, in

erster Linie Praktikabilität unter den heutigen Voraussetzungen sein.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

167

setzt, die wiederum einen Lösungsraum aufspannen, in denen eine konkrete Ausprägung des

Variablenvektors einen möglichen Systemzustand, bspw. ein durchführbares Produktions-

programm, repräsentiert. Jeder Aktivität einer Variablen wird in der Regel in der Kostenfunk-

tion ein Kostenwert zugeordnet, um eine Lösung bewerten zu können. Die Lösung mit mini-

malen Kosten respektive maximalem Profit soll im Anschluss in die Realität übertragen wer-

den.

Die theoretische Laufzeit der meisten dieser Verfahren ist Angesichts der NP-

Vollständigkeit im schlechtesten Fall (worst-case) nicht polynomiell.152 Obwohl sich Prob-

leminstanzen konstruieren lassen, bei denen die tatsächliche Laufzeit dem worst-case ent-

spricht, verhält sich in praxi manch exaktes Verfahren bei der Lösung zahlreicher Modelle

unproblematisch; viele Instanzen lassen sich in linearer Laufzeit lösen153. Trotzdem gilt als

Faustformel: Je größer die Zahl der Variablen (diskret oder kontinuierlich) eines Optimie-

rungsproblems ist, und je „nichtlinearer“ die Restriktionen sind, desto schneller werden die

Grenzen des Machbaren erreicht.

Eine Klasse von Optimierungsproblemen sind die der mathematischen Programmierung:

Bestehen Restriktionen und die Kostenfunktion aus linearen Verknüpfungen kontinuierlicher,

beschränkter Variablen, wird das Optimierungsmodell Lineares Programm (LP) genannt. Die

lineare Programmierung spielt eine besondere Rolle in der mathematischen Optimierung, da

zum einen eine Vielzahl verschiedener Probleme als lineare Programme modelliert werden

können, und zum anderen bereits eine Reihe effizienter Algorithmen, die riesige lineare Prog-

ramme lösen können, entwickelt wurde (vgl. für eine Anwendung [Kliewer 2005]). Die Me-

thoden der linearen Programmierung spielen ferner eine wichtige Rolle bei der Analyse und

Lösung nichtlinearer mathematischer Optimierungsprobleme (s. u.).

Ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem (mixed integer problem, MIP) liegt vor,

wenn eine Teilmenge der Variablen, die den Systemzustand beschreiben, nur ganzzahlige

Werte annehmen darf. Bspw. können Dispositionsentscheidungen durch binäre (0/1-) Variab-

len modelliert werden: Soll ein Zug auf einen verspäteten Zubringer warten, wird die entspre-

chende Variable auf „1“ gesetzt, fährt der Zug ohne zu warten ab, nimmt die gleiche Variable

den Wert „0“ an.

Lineare Optimierungsprobleme, die nur kontinuierliche Variablen beinhalten, sind in poly-

nomieller Zeitkomplexität, z. B. mittels sogenannter Interior-Point-Methoden (s. z. B. [Ander-

son 1998] oder [Wright 1997]), lösbar, d. h., der Zeitaufwand für die Lösung derartiger Prob-

leme lässt sich als Polynom bezüglich der Größe des Problems darstellen. Mit der Verwen-

dung ganzzahliger Variablen, die zur Modellierung bspw. logischer Restriktionen oft zwin-

gend vonnöten sind, steigt jedoch die Schwierigkeit der Lösung; Probleme dieser Art werden

als NP-vollständig (nichtdeterministisch polynomiell) klassifiziert. Es handelt sich um Prob-

leme, für die keine polynomiellen Algorithmen bekannt sind. Bei der Modellierung ist es

152 So zeigen [Gatto et al. 2004] für einige Varianten des Verspätungsmanagements die NP-Vollständigkeit.

153 Insbesondere gilt dies für einige Modelle in der mathematischen Optimierung.

Kapitel IV

168

demnach ungeheuer wichtig, effiziente Formulierungen zu finden, um ein Problem lösen zu

können: Es kann vorkommen, dass zwei äquivalente Modellformulierungen dramatisch unter-

schiedliche Lösungszeiten implizieren. Während die eine mittels moderner Software in weni-

gen Sekunden gelöst werden kann, läuft die zweite Stunden oder Tage, wenn überhaupt eine

Lösung gefunden wird.

Diese Art der mathematischen Modellierung unterstellt zwei bisweilen unrealistische An-

nahmen: 1) Das reale Problem lässt sich überhaupt in mathematischen Ausdrücken isomorph

zur Realität modellieren und es liegt 2) eine klare Ordnung zwischen zwei Outputvektoren

bzgl. ihrer Qualität vor.

Beides ist in vielen praktischen Anwendungen nicht immer zu gewährleisten: Zum Bei-

spiel sind Irrationalitäten schwer zu modellieren, und die Bewertung unterschiedlicher Lö-

sungen ist längst nicht immer offensichtlich.

Optimierungsprobleme im Produktionsplanungsprozess im fahrplanbasierten Verkehr wer-

den sehr oft als gemischt-ganzzahliges Problem formuliert154. Zur Lösung wurden ausgefeilte

Lösungstechniken entwickelt, welchen meist eine langjährige Erfahrung inhärent ist. Grund-

lage fast aller Methoden ist das Branch&Bound-Verfahren. Dabei wird ein Entscheidungs-

baum sukzessive aufgebaut und abgearbeitet, dessen Blätter den zulässigen Lösungen des

Problems entsprechen. Neue Knoten werden durch die Bildung von Unterproblemen gene-

riert, indem einer Branching-Variable diskrete (Integer-) Werte zugewiesen werden. Die

Auswahl der Variable kann nach verschiedenen Kriterien erfolgen. Für die neu generierten

Knoten werden zunächst untere bzw. obere Schranken (je nachdem, ob minimiert oder maxi-

miert wird) berechnet, indem eine LP-Relaxation des MIP-Problems gelöst wird. Eine LP-

Relaxation erhält man, indem die im MIP-Modell enthaltenen Integer-Forderungen aufgeho-

ben werden. Falls für eine LP-Relaxation eines Teilproblems eine optimale Lösung gefunden

wird, die für das Ausgangsproblem (MIP) zulässig (erfüllt alle Integer-Forderungen) und bes-

ser als alle bisher gefundenen MIP-Lösungen ist, werden Zielfunktionswert und Lösung als

die bisher besten gespeichert, und für den Knoten ist kein weiteres Branching mehr nötig. In

diesem Fall wird dann das eigentliche Bounding durchgeführt: es werden alle Knoten, deren

untere Schranken (obere Schranken im Falle der Maximierung) schlechter als der Zielfunkti-

onswert der eben gefundenen MIP-Lösung sind, samt ihrer Unterbäume gestrichen. Erfüllt die

Lösung der LP-Relaxation die Ganzzahligkeitsbedingungen nicht, wird geprüft, ob die be-

rechnete Schranke besser ist als die beste der bisher gefundenen MIP-Lösungen. Ist dies nicht

der Fall, wird der Knoten als „bounded“ erkannt und nicht weiter bearbeitet.

Wesentlich für die Güte des Branch&Bound-Verfahrens sind die Branching-Strategie,

nach der die Auswahl der Variablen erfolgt, nach der neue Zweige im Baum gebildet werden,

und die Art, in der die Unterprobleme in jedem Knoten gelöst werden, um eine Bounding-

Funktion zu erhalten. Letzteres geschieht bspw. mittels Interior-Point-Methoden, Column

Generation (vgl. z. B. [[Barnhart et al. 1998]]), Branch&Cut (vgl. z. B. [Hoffmann/Padberg

154 Einige interessante Beispiele für alle Planungsphasen sind in [Bussieck et al. 1997] zu finden.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

169

1985] oder [Nemhauser/Wolsey 1988] oder Lagrange-Relaxation (vgl. [Reeves 1995]), ohne

dass diese Verfahren hier näher erläutert werden sollen.

IV.1.1.2 Heuristische Verfahren

Eine Heuristik (gr. Heurískein = finden, entdecken) ist eine „methodische Anleitung“ oder

auch „Anweisung zur Gewinnung neuer Erkenntnisse“ (vgl. [Duden 2001]). In diese Katego-

rie fallen prinzipiell alle Algorithmen, die eine spezielle Problemstruktur in irgendeiner Weise

ausnutzen. Bekannte heuristische Verfahren der Informatik sind universelle Lösungsstrategien

wie Simulated Annealing, Genetische Algorithmen, Tabu Search, Ant Systems etc. Solche

Verfahren werden auch Metaheuristiken genannt. Und basieren sehr oft auf lokaler Suche im

Wertebereich der jeweiligen Zielfunktion. Dabei wird, ausgehend von einem Startwert, unter

benachbarten Lösungen die je nach Verfahren günstigste ausgewählt, bspw. diejenige mit der

größten Verbesserung des Zielfunktionswerts im Hill-Climbing-Verfahren. Intelligentere Ver-

fahren nehmen auch Verschlechterungen des Zielfunktionswerts in Kauf, vor allem um zu

vermeiden, dass nur lokale Optima gefunden werden.

Bei heuristischen Verfahren gelingt es nicht immer, die Optimalität der gefundenen Lö-

sungen zu beweisen. Trotzdem liefern sie für viele Problemstellungen sehr gute Lösungen in

akzeptabler Zeit. Einen guten Einstieg zum Thema heuristische Verfahren bietet [Reeves

1995].

Da bei der Disposition als Online-Optimierungsproblem die Optimalität einer Dispositi-

onsentscheidung letztlich eher ein Prognoseproblem ist, wurde auf der Einsatz exakter Ver-

fahren in dieser Arbeit eingeschränkt, lediglich die mathematische Optimierung wurde als

Online-Algorithmus getestet. Stattdessen wurden im Hinblick auf Praktikabilität diverse ein-

fache Heuristiken getestet, u. a der Wartezeitregeln der Deutschen Bahn AG, und miteinander

verglichen. Zusätzlich wurde eine Simulationskomponente zur Berechnung von Warteent-

scheidungen implementiert, um die einfache Machbarkeit dessen zu demonstrieren. In den

folgenden Abschnitten werden diese Algorithmen zur Disposition näher erläutert.

IV.1.2 Definition und Klassifikation von Dispositionsstrategien

Allgemein formuliert ist eine Dispositionsstrategie D eine Verfahrensvorschrift zur Gene-

rierung eines Plans zur Durchführung mindestens einer Maßnahme, der mindestens einen in

einem bestimmten Zustand

des Bahnnetzes vorliegenden Primärkonflikt K auflöst.

Eine Dispositionsstrategie im Sinne dieser Arbeit muss demnach mindestens den Primär-

konflikt auflösen, also konkret mindestens eine Warte- bzw. Abfahrentscheidung geben, kann

aber auch – dann aufgrund zu prognostizierender Werte – auch mehrere der oben definierten

Maßnahmen (vgl. Abschnitt II.4.1.3 enthalten.

Für die kundenorientierte Disposition reicht die Betrachtung von Strategien, welche über

Maßnahmen zur Anschlusssicherung bzw. zur Passagierinteraktion entscheiden, aus. Daher

werden in der Implementierung alle anderen dispositiven Maßnahmen ausgeblendet.

Kapitel IV

170

In einem System zur kundenorientierten Disposition müssen nach Ansicht des Autors in

jedem Fall mehrere Dispositionsstrategien zur Auswahl stehen, von denen einige schnell und

in deterministischer Zeit zu berechnen sind, implementiert sein. Jede Methode kann dann in

der Praxis mit einem „Konfidenzniveau“155 ausgestattet werden, welches die zu erwartende

Qualität der Methoden widerspiegelt. Im Normalfall kann dann die Methode mit der höchsten

Konfidenz ausgewählt werden, wobei letztlich in der Praxis ein Experte – bspw. unter Ver-

wendung des Drei-Hirn-Ansatzes156 (vgl. [Althöfer 2005]) – über das tatsächliche Handeln ab

einem bestimmten Ausmaß eines Konflikts entscheiden muss. Die eingesetzten Methoden

sollten ständig auf ihre Güte hin überprüft werden, damit ihre jeweilige Konfidenz angepasst

werden kann. Dabei ist nicht nur wichtig, dass eine Strategie im Sinne der Zielfunktion gute

Ergebnisse liefert, sondern auch, ob die resultierenden Pläne umgesetzt werden können.

Eine Klassifikationsmöglichkeit für Dispositionsstrategien ist wie gesehen die Exaktheit

des Verfahrens. Die beiden wichtigsten Kriterien für die Verwendbarkeit einer Dispositions-

strategie in der Praxis sind jedoch zum einen die Laufzeit und zum anderen der Informations-

bedarf. Beide sind selbstverständlich miteinander korreliert.

Eine Klassifikation nach der Laufzeit ist eigentlich eine Pseudoklassifikation, da sie so-

wohl mit der Art der Dispositionsstrategie, d. h., Typ der zu Grunde liegenden Berechnungs-

vorschrift (Heuristik beziehungsweise exaktes Verfahren), als auch mit dem Informationsbe-

darf (der benötigten Datenmenge) zusammenhängt.

In dieser Arbeit werden sowohl Strategien verfolgt, die eine Entscheidung aufgrund einer

einfachen Berechnungsvorschrift treffen, als auch Verfahren, welche komplexere Lösungsan-

sätze integrieren, nämlich Simulation und Mathematische Programmierung. Die beiden letz-

tgenannten Verfahren sind nicht deterministisch in ihrer Laufzeit, sodass ihre Verwendbarkeit

in der Praxis eingeschränkt ist157. Trotzdem kann ihre Verwendung gelingen.

Nach dem Informationsbedarf lässt sich wie folgt untergliedern: In die Dispositionsent-

scheidung können Passagier- und Zuginformationen ebenso einfließen wie Daten zum weite-

ren Fahrplan – letztere insbesondere in Bezug auf Anschlüsse an den Folgebahnhöfen. Auch

eine kombinierte Betrachtung dieser Informationsbedarfe ist denkbar. Zudem besteht natür-

lich ebenfalls die Möglichkeit, generell für alle Züge festzulegen, ob auf Zubringer gewartet

werden soll oder nicht. Eine individuelle Dispositionsentscheidung je Abfahrt wird in diesem

Fall nicht getroffen. Eine mögliche Klassifikation der Strategien nach ihren Informationsbe-

darfen ist in Abbildung 33 dargestellt.

155 Konfidenz sei hier nicht im statistischen Sinne definiert. Es müssen vielmehr über die Analyse von Ver-

gangenheitsdaten Erfahrungswerte bestimmt werden, welche Strategie wann einzusetzen ist.

156 Vereinfacht gesagt wählt dabei der Mensch den ihm am besten erscheinenden Vorschlag aus einer Reihe

Möglichkeiten aus.

157 Für die mathematische Optimierung existieren Beispiele dafür, dass kleine Änderungen in der Modellfor-

mulierung den Unterschied zwischen sehr kurzer und extrem langer Lösungszeit ausmachen können. Auch die

Lauflänge einer Simulation ist eine Zufallsvariable, obwohl bei dem in dieser Arbeit verwendeten Modell zur

Simulation als Dispositionsstrategie aufgrund seiner Einfachheit i. d. R. annehmbare Laufzeiten erzielt werden.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

171

Abbildung 33: Einteilung verschiedener Dispositionsstrategien nach dem Informationsbedarf

IV.1.2.1 Generelle Wartevorgaben

Dies sind die einfachsten Formen von Dispositionsentscheidungen, denn es werden keine

individuellen Situationsbetrachtungen vorgenommen. Stattdessen legt man generell für alle

Züge fest, ob diese ggf. auf ihre Zubringer zu warten haben oder nicht. Es wird grundsätzlich

keine Unterscheidung zwischen den beteiligten Zubringern vorgenommen. Daher existieren

im Grunde nur die folgenden zwei Möglichkeiten von Strategien mit generellen Wartevorga-

ben: planmäßig abfahren oder auf sämtliche Zubringer warten, wobei letzteres zusätzlich mit

einer generellen Höchstwartedauer verbunden werden könnte.

IV.1.2.2 Zubringerabhängige Entscheidungen

Diese Strategien beziehen Informationen über die Zubringer in ihre Entscheidung mit ein.

In erster Linie handelt es sich bei den relevanten Daten um die Zuggattungen (ICE, RB etc.).

Diese geben Aufschluss darüber, welche Züge vorrangig zu behandeln sind. So wird bei-

spielsweise ein ICE, der überwiegend im Fernverkehr eingesetzt wird und wegen der längeren

Strecken seltener fährt, kaum auf Regionalbahnen mit höherer Fahrfrequenz Rücksicht neh-

men müssen. Der Informationsbedarf für diese Strategien ist vergleichsweise gering. Mögli-

che notwendige Daten sind:

 Gattungen der beteiligten Züge

 voraussichtliche Ankunftszeiten der verspäteten Zubringer zur Ermittlung der Warte-

zeit

Zu dieser Gruppe von Dispositionsstrategien zählt auch die Anwendung globaler Regel-

wartezeiten; wie sie die Bahn einsetzt. Allerdings erfolgt realiter nur ein Teil der Abwicklung

durch einen Regelsystem (oder weiteren Eingriff); ein anderer Teil wird durch einen men-

schlichen Disponenten nachbearbeitet, vgl. Abschnitt II.4.4.4.

IV.1.2.3 Fahrplanabhängige Entscheidungen

Weitere mögliche Einflussfaktoren für Warteentscheidungen sind Informationen über die

Anschlüsse des aktuell betrachteten Zugs an seinen noch folgenden Bahnhöfen sowie die ge-

nerelle Erreichbarkeit der Stationen seiner weiteren Route von diesem Bahnhof aus. Durch

Betrachtung der Folgeanschlüsse kann eine Begrenzung der Wartezeit festgelegt sein, wenn

davon ausgegangen wird, dass keiner oder nur ein bestimmter Anteil davon durch eine verzö-

Dispositionsstrategien

kein Inf.-bedarf

(Generelle

Vorgaben)

Mischformen

Informationen

über Passagiere

Informationen

über Fahrplan

Informationen

über Zubringer

Kapitel IV

172

gerte Abfahrt in Gefahr geraten darf, verpasst zu werden. Auch ist es denkbar, Alternativver-

bindungen am aktuellen Bahnhof zu untersuchen, um einschätzen zu können, wie gut mögli-

che Reiseziele bei Verpassen dieses Zugs erreicht werden können. Für diese Strategien sind

detaillierte Informationen erforderlich, die jedoch größtenteils relativ einfach aus den Fahr-

plänen zu ermitteln sind. Folgende Daten können hier bspw. von Interesse sein:

 Plan-Abfahrtszeiten der Anschlusszüge an Folgebahnhöfen

 voraussichtliche Verspätungen der Anschlusszüge an Folgebahnhöfen

 Plan-Ankunftszeiten des aktuellen Zugs an Folgebahnhöfen

 Routen und Sollzeiten aller Züge, die diesen Bahnhof noch passieren

IV.1.2.4 Passagierabhängige Entscheidungen

Eine der Hauptthesen dieser Arbeit ist die Sinnhaftigkeit des Treffens von Dispositionsent-

scheidungen auf Basis von Passagierinformationen. Dabei werden bspw. die Reisendenzahlen

in Zubringern und Abbringer verglichen oder auch nur die Umsteiger betrachtet. Die grund-

sätzliche Idee besteht darin, eine Lösung zu finden, die sich bei möglichst wenigen Passagie-

ren nachteilig auswirkt.

In der Praxis liegen entsprechende Informationen allerdings nur in ungenügendem Maße

vor, da sich trotz großer Frühbucherabatte (vgl. Kapitel I) bei Weitem nicht alle Reisenden

frühzeitig auf eine bestimmte Verbindung festlegen können oder wollen. Für die Simulation

ist dies hingegen nebenrangig, sodasss hier auch Strategien dieser Art getestet werden sollen.

Interessante Daten für die Anwendung dieser Strategien sind z. B.:

 Passagierzahlen in den beteiligten Zügen

 Passagierzahlen an den Folgebahnhöfen

 Reiserouten von Passagieren

IV.1.2.5 Entscheidungen auf Basis kombinierter Informationsarten

Es liegt nahe, verschiedenartige Informationen zu kombinieren und dadurch bei der Warte-

entscheidung unterschiedliche Aspekte einzubeziehen.

Der Informationsbedarf selber beziehungsweise die Verarbeitung teilweise großer Daten-

mengen kann zum Teil durch intelligente Datenstrukturen, z. B. geschickte Netzwerkmodel-

lierung, wie bspw. bei dem Passagierrouter, abgefedert werden, muss aber zum anderen Teil

durch Verkleinerung der betrachteten Modelldimensionen, im konkreten Fall durch Verklei-

nerung des Zeithorizonts bzw. eine Gruppierung von Problembestandteilen in einem mathe-

matischen Modell gesenkt werden.

IV.2 Bewertungsmaßstäbe „guter“, kundenorientierter Disposition

Jede Dispositionsstrategie muss trivialerweise bewertet werden können, um eine Ver-

gleichbarkeit mit anderen Dispositionsstrategien zu gewährleisten. Die Kriterien der Bahn

sind bisher relativ unspezifisch: Die Zugpünktlichkeit und die „Flüssighaltung“ des Verkehrs

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

173

zählen dazu, ohne dass es genaue Verfahrensvorschriften gäbe, wie beides im Einzelfall zu

gewährleisten ist, vgl. Abschnitte II.4.4.4 und II.4.4.5.

Es sind demnach geeignete Bewertungskriterien für die Güte von Dispositionsstrategien

abzuleiten. Diese sind sowohl für eine Ex-post- als auch für eine Ex-ante Betrachtung von

Bedeutung, um zum einen die Qualität einer Dispositionsentscheidung evaluieren zu können,

und zum anderen eine Aussage darüber treffen zu können, welche Dispositionsstrategie in

welcher Entscheidungssituation die beste ist.

Die Vergleichbarkeit dieser Strategien ermöglicht zudem das Akquirieren von Wissen über

die Qualität vergangener Dispositionsentscheidungen; das Lernen „guter“ Disposition durch

Ex-Post-Betrachtung wird somit erst möglich. In der Praxis könnten verschiedene Strategien

für gewisse Zeitintervalle getestet werden, indem einfach die ggf. normierten, gewichteten

Passagierwarteminuten ceteris paribus gegeneinander abgewogen werden. In Verbindung mit

dem in Abschnitt IV.7 gezeigten mathematischen Programm zur Offline-Analyse ist es sogar

möglich zu bestimmen, wie weit das Offline-Optimum für einige Testinstanzen entfernt ist.

Für die Bewertung einer Dispositionsentscheidung sind prinzipiell mehrere Operationali-

sierungen denkbar. So könnte z. B. versucht werden, die Folgen einer Entscheidung monetär

zu bewerten. Dieser Ansatz wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit nicht weiter verfolgt, da

erstens keine dazu notwendigen Daten über anfallende Kosten während des Betriebs des

Bahnnetzes vorliegen, und zweitens der Sinn dieser Betrachtungen ohnehin zweifelhaft ist: In

den letzten Jahren wurden verfügbare Erstazressourcen (Crews und Züge, die für den Notfall

bereitstehen) mittels Optimierungsverfahren bereits weitgehend ausgedünnt, sodass Einspa-

rungen durch eventuell bessere Ressourcennutzung kaum zu erzielen sind. Der Fahrplan muss

aber in jedem Fall erfüllt werden, sodass ein gewisser Fixkostenblock immer gegeben ist.

Gleichwohl sind alternative Dispositionsentscheidungen natürlich immer auch von der reinen

Kostenseite gegeneinander abzuwiegen – der Einsatz eines neuen Zugs ist natürlich viel teu-

rer, als bspw. ein geschicktes Umleiten bereits fahrender Züge, selbst wenn dafür ein paar

Passagiere länger warten müssen. Stehen sich aber als Alternativen nur die Anschlusssiche-

rung bzw. das Trennen einer Anschlussbeziehung gegenüber, sokönnen andere Überlegungen

in den Mittelpunkt treten. In dieser Arbeit soll dann die Steigerung des Kundennutzens das

primäre Ziel darstellen, wobei von der folgenden, einfachen Überlegung ausgegangen wird:

der Nutzen des Kunden steigt bei der Dienstleistung „Bahnfahrt“, wenn die ungeplante War-

tezeit sinkt.

Wartezeit kann weiterhin in verschiedene Wartezeitqualitäten untergliedert werden, näm-

lich „Wartezeit im Zug“ und „Wartezeit im Bahnhof“. Dabei ist anzunehmen, dass Wartezeit

im Bahnhof als unangenehmer empfunden wird als im Zug. Natürlich bietet ein großer Bahn-

hof heute weit mehr als einfache Wartehallen, sodass die in einem Bahnhof verbrachte Zeit –

bspw. als Einkaufserlebnis – als durchaus angenehm empfunden werden kann. Dadurch wird

jedoch die Zeit am Bahnsteig, in der direkt auf den Zug gewartet wird, keineswegs schöner.

Zudem kommt ein Passagier im Zug in jedem Fall seinem Ziel näher.

Kapitel IV

174

Darüber hinaus wird Wartezeit mit steigender Dauer überproportional unangenehmer. Dies

führt zu dem Funktionsverlauf wie in den Graphen in Abbildung 34, welche qualitativ die

einem Kunden entstehenden Kosten (als Negativnutzen) der Wartezeit gegenüberstellen (vgl.

dazu auch [Suhl et al. 2001a]).

Profil I

Pendler Profil II

Geschäftsreisender

Profil III

Urlaubsreisender Profil IV

Pendler an einem kleinen

Bahnhof, kaltes Wetter

Wartezeit

Kosten

Termin

Abbildung 34: Kostenfunktionen verschiedener Kategorien von Reisenden im Vergleich

Diese Kostenfunktionen können für verschiedene Arten von Kunden unterschiedlich aus-

sehen: eine denkbare Unterteilung würde bspw. berücksichtigen, dass ein Geschäftsreisender

mit zunehmender Wartedauer nicht nur überproportional wütend wird, sondern irgendwann

ein Zeitpunkt eintritt, an dem seine Kosten gegen unendlich gehen, weil er seinen Termin

effektiv verpassen wird (und daraufhin die Bahn für seine nächste Reise vielleicht nicht wie-

der wählt). Andersherum wird ein Urlaubsreisender über einen längeren Zeitraum vielleicht

gelassen reagieren und, weil er die Bahn ohnehin nicht oft nutzt, sie auch bei der nächsten

Reise wieder benutzen. Mögliche Nutzerprofile für verschiedene Arten von Reisenden finden

sich ebenfalls in Abbildung 34.

Der Ansatz verschiedener Kundentypen wird nicht weiterverfolgt, da die Entscheidung

über die effektiven Nutzenfunktionen nicht nur willkürlich, sondern auch noch undemokra-

tisch ist, und diese letztlich zudem – in dieser Phase der Systementwicklung – sehr schwierig

zu erheben sind.158

Eine interessante Möglichkeit zur Integration dieses Gedankens in das Preissystem der

Bahn wären Versicherungen: es ist durchaus denkbar, eine Reise gegen Unpünktlichkeit zu

158 Jeder Passagier wird natürlich sein pünktliches Ankommen für unglaublich wichtig halten, dasjenige an-

derer Passagiere dagegen als relativ unwichtig erachten.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

175

versichern: gegen eine bestimmte Summe könnte, ab einer bestimmten Verspätung, ein Scha-

densersatz im Bereich von 0 bis 100 % des Fahrtpreises oder sogar eine Konventionalstrafe –

wie im Güterverkehr – fällig werden. Dies ist jedoch sicherlich ein Politikum: Passagiere hat-

ten – aufgrund einer Gesetzesvorschrift aus den 80-er Jahren des 19. Jahrhunderts (!) lange

Zeit kein verbrieftes Recht auf Entschädigungsleistungen, selbst wenn die Bahn sich mittler-

weile durch eine „Kundencharta“ verpflichtet hat, Entschädigungen bei größeren Verspätun-

gen zu leisten (vgl. z. B [Spiegel 2004]). Jegliche Regelung dieser Art basiert also noch im-

mer auf der Kulanz der Deutschen Bahn AG.

Der Test solcher Preisinitiativen wäre zwar mit dem hier verwendeten Simulationssystem

ohne weiteres möglich, würde aber die Grenzen dieser Arbeit sprengen, da viel weiter gehen-

de Untersuchungen zu Kundengewohnheiten und Verspätungshäufigkeiten sowie versiche-

rungsmathematische Überlegungen zu verfolgen wären.

Mögliche (Gesamt-) Zielfunktionen kundenorientierter Disposition sind unter Zuhilfenah-

me einer der in Abbildung 34 dargestellten Funktionen z. B. die Minimierung der Summe der

Wartezeitkosten aller durch die Anwendung der Dispositionsstrategie betroffenen Passagiere.

Dabei sollte es eine Obergrenze für die Wartezeit eines einzelnen Passagiers geben, wenn

die Dispositionsstrategie dies nicht ohnehin vorgibt. Gibt es keine Obergrenze, können „zu

lange“ wartende Passagiere im System immerhin im System identifiziert und durch Entschä-

digungsleistungen irgendwelcher Art besonders behandelt werden.

Nebenkriterien für die Güte der Dispositionsentscheidung sind zudem die Einschränkung

der Zahl notwendiger Dispositionshandlungen sowie bspw. eine höhere Gewichtung der An-

schlusssicherung bei Passagieren in Tagesrandlage. Prinzipiell sind diverse weitere Neben-

bedingungen denkbar, unter denen die Güte einer Strategie betrachtet werden kann, bspw.

messbare Kriterien wie die Zahl induzierter Folgeverspätungen /-konflikte, welche zusätzliche

Dispositionsentscheidungen bedingen. Letztlich wird ein Disponent von Fall zu Fall entschei-

den, ob eine vorgeschlagene Entscheidung sinnvoll, oder, aufgrund einer speziell vorliegen-

den Situation, zu verwerfen ist.

Nachfolgend werden exemplarisch einige der Dispositionsstrategien vorgestellt, die für die

vorliegende Arbeit umgesetzt wurden.

IV.3 Modellbildung: Das Bahnsystem aus Sicht der kundenorientier-

ten Disposition

Nachfolgend bezeichne

die Kardinalität der Menge



Der Modellierungszeitraum sei 0, …, T, ein Zeitschritt sei bspw. die in Fahrplänen übliche

Einheit „Minute“.

Es seien nun

},...,{: *

)(

bbB 

die Menge aller Stellen im Bahnnetz und

Kapitel IV

176

},...,{: )(1

*BN

bbBB 

die Menge der Bahnhöfe, die auf Zugläufen Stationen darstellen.

B(z) sei dann definiert als die Menge aller Stationen eines Zugs auf seiner Fahrt.

Zudem sei

1 ( )

: { ..., }

Z z z

die Menge aller physikalischen Züge.

Alle Entitäten des Bahnsystems, die für die kundenorientierte Disposition interessant sind,

sowie deren Beziehungen untereinander, sind im Fahrplan enthalten.

Der Fahrplan F sei definiert als die geordnete Menge der (Fahrplan-) Ereignisse:

1 ( )

: { ,..., }

eeF

Dabei seien die einzelnen Ereignisse chronologisch und anschließend nach Typ sortiert;

bei gleichzeitigen Ereignissen werden zuerst die Ankunfts-, danach die Abfahrtsereignisse

betrachtet. Ein (Fahrplan-) Ereignis e sei wiederum als Treffpunkt eines bestimmten Zugs

mit einer Stelle b definiert:

: ( , , , , ( ), ),1 ( )

i i i i i i i

e z b typ t s t g i N   F

, wobei

zZ

den Zug,

bB

die Stelle,

},,,,{ DurchEndAbAnStarttypi

den Typ,

den planmäßigen Eintrittszeitpunkt,

()

die von der Zeit abhängige Verspätung (oder, falls das Ereignis noch nicht ein-

getreten ist, die prognostizierte Verspätung)

und

die Gattung des Zugs, welche dieser zum Ereigniszeitpunkt innehat159,

bezeichne.

Der Fahrplan gibt normalerweise Routen durch das oben beschriebene Netzwerk von

Ereignissen vor, indem Zugläufe beschrieben werden: Eine Zugahrt

()Fz

eines Zugs

kann

als eine Menge von An- und Abfahrtsereignissen e des entsprechenden Zugs angesehen wer-

den, es sei:

( ): { | ( ) }

F z e z e z

, mit

als Anzahl der Ereignisse der Fahrt i.

Vereinfachend bezeichne

die j-te Station des Zugs i.

159 Die Gattung eines Zugs kann sich durchaus während des Zuglaufs ändern. Dies ist aus Sicht der Problem-

stellung zwar irrelevant, soll aber in der Modellierung aus Gründen der Verallgemeinerbarkeit erhalten bleiben.

Zu einem späteren Zeitpunkt können damit bspw. Simulationen gattungsabhängiger Preisvariationen durchge-

führt werden.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

177

Anmerkung:

Die Verspätung s eines Ereignisses ist im eigentlichen Sinne eine Zufallsvariable. Im

Idealfall liegt demnach in praxi eine Wahrscheinlichkeitsfunktion einer theoretischen oder

mindestens empirischen statistischen Verteilung über den Eintritt des Ereignisses zu einem

bestimmten Zeitpunkt vor. Diese Verteilung ist von Natur aus kontinuierlich, für das vorlie-

gende Problem kann sie jedoch auch diskret gewählt werden, da Angaben in Minutenschritten

absolut ausreichen. Sie ist ferner nach oben und unten beschränkt: Ein Zug mit einer aktuellen

Verspätung kann aufgrund physikalischer Restriktionen maximal einen Teil dieser Verspä-

tung aufholen, und selbst ein Liegenbleiben eines Zugs auf einer eingleisigen Strecke lässt

sich innerhalb einer maximalen Reaktionszeitspanne beheben.

S ist zusätzlich von der Zeit abhängig: Je größer der Abstand der Prognose vom tatsächli-

chen Ereigniseintritt, desto größer wird i. d. R. die Unsicherheit sein, mit der s bestimmt wer-

den kann, und umgekehrt. Es soll jedoch gelten

( ( ))

lim ( ( )) 0

iiIST i i

t t E s t t t E s t

   

, d. h., je näher

der Eintrittszeitpunkt heranrückt, desto genauer wird auch die Prognose des Zeitpunkts sein.

Für die Prognose der Verspätung s wird zusätzlich unterstellt, dass die Position des jedes

Zugs sowie seine technischen Gegebenheiten und die Streckencharakteristik bekannt sind,

damit die Prognose selbst deterministisch erfolgen kann.160

IV.4 Einfache Heuristiken zur Entscheidungsfindung

Der Klassifikation aus Abschnitt IV.1.2 folgend, werden zunächst einige denkbare heuris-

tische Ansätze, die für diese Arbeit simulativ getestet wurden, vorgestellt. Die Auflistung ist

naturgemäß nicht vollständig; beliebige andere Methoden sind leicht in das System zu integ-

rieren.

IV.4.1 Strategiekonstruktion

Zusätzlich zu den obigen Definitionen seien

max

eine generell festgesetzte maximale

Wartezeit und

,jeij ee

die voraussichtliche Wartedauer von Ereignis

auf

'' ji

, nämlich

' ' ' 'i j i j ij

t s t

Die Wartebedingung

),( ''jiij eeW

gibt an, ob ein Zug, dessen Abfahrtsereignis

ansteht,

auf das Eintreten des verspäteten Ankunftsereignisses

'' ji

warten soll oder nicht. De-

mentsprechend wird als Ergebnis entweder der Wert 1 („Warten“) oder 0 („Nicht Warten“)

zurückgegeben. Die Wartebedingung ist strategieabhängig und wird jeweils in den folgenden

Beschreibungen der einzelnen Strategien spezifiziert. Für eine positive Warteentscheidung

wird folgende Bedingung als zutreffend vorausgesetzt:

160 In der Praxis kann es passieren, dass die genaue Position z. B. wegen Übertragungsfehlern unbekannt ist,

es also nicht bekannt ist, ob ein Zug nicht an einem Kontrollpunkt vorbeigekommen oder einfach nur die Mel-

dung dafür nicht angekommen ist.

Kapitel IV

178

max, '' wzwd jeij ee 

Es sei ferner

als Menge aller verspäteten Ankunftsereignisse (Zubringer) bzgl. eines

Abfahrtsereignisses

definiert:

' ' ' ' ' ' ' ' ,

: { | { , } 0}

ij ij i j

e i j i j i j ij i j ij e e

VZ e typ an end b b t t wd       

Es sei weiter

als Menge aller Wartedauern der verspäteten Ankunftsereignisse, wel-

che die Wartebedingung erfüllen, definiert:

, ' ' ' '

: { | ( , )}

ij ij i j ij

e e e i j e ij i j

WD wd e VZ W e e  

Das Supremum dieser Menge gibt jeweils die resultierende Verzögerung eines Ereignisses

an:

sup( )

ij e

s WD

IV.4.1.1 Generelle Wartevorgaben

Strategie #1. Es wird grundsätzlich keine Rücksicht auf verspätete Zubringer genommen,

jeder abfahrbereite Zug verlässt den Bahnhof planmäßig. Die Wartezeit nach dieser Strategie

beträgt somit immer Null. Da kein individueller Entscheidungsprozess stattfindet, sind auch

keine weiteren Informationen erforderlich.

0:),( '' 

jiij eeW

Strategie #2. Ein abfahrbereiter Zug wartet immer so lange, bis sämtliche verspäteten Zu-

bringer am Bahnhof angekommen sind. Die Verzögerung einer Abfahrt hängt also von der

erwarteten Ankunftszeit des voraussichtlich spätesten Zubringers ab, sofern diese nicht ein

evtl. generell festgelegtes Limit überschreitet. Für eine sofortige Wartezeitermittlung bei Ab-

fahrbereitschaft müssen die Verspätungen der einzelnen Zubringer bekannt sein.

1:),( '' 

jiij eeW

IV.4.1.2 Zubringerabhängige Entscheidungen

Zu dieser Gruppe von Dispositionsstrategien zählt, wie erwähnt, auch die Anwendung glo-

baler Regelwartezeiten. In der hier verwendeten Notation könnten die Regelwartezeiten wie

folgt formuliert werden:

1),(:),( ''

,''''  jiij ggjiijjiij rwzeewdeeW

Dabei bezeichne

,jiij gg

rwz

wiederum die globale Regelwartezeit eines Zugs der Gattung

bzgl. eines Zubringers der Gattung

'' ji

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

179

Strategie #3. Die Zuggattungen werden nach ihrer Vorrangigkeit in bestimmte Kategorien

eingeteilt (vgl. Tabelle 7). Auf einen verspäteten Zubringer wartet ein Zug nur dann, sofern

dieser einer höherwertigen Kategorie als er selbst angehört. Es kann eine generelle maximale

Wartezeit für Züge festgelegt werden.

Sei eine Funktion

)( ij

gkat

derart definiert, dass sie einen der Vorrangigkeit einer Zug-

gattung

entsprechend hohen Wert liefert, lässt sich die Wartebedingung für diese Strategie

wie folgt ausdrücken:

1)()(:),( ''''  jiijjiij gkatgkateeW

Tabelle 7: Kategorisierung nach Zuggattungen

Zuggattung

Kategorie

ICE, EC, IC, IR

D, SE, RB, RE

Sonstige

Strategie #4. Diese Strategie unterscheidet sich von der vorherigen nur dadurch, dass auch

auf Zubringer der gleichen Kategorie gewartet wird.

1)()(:),( ''''  jiijjiij gkatgkateeW

Strategie #5. Bei diesem Vorgehen wartet ein abfahrbereiter Zug auf verspätete Zubringer,

die voraussichtlich innerhalb der Mindestübergangszeit eintreffen werden. Daher müssen für

Anwendung dieser Strategie die voraussichtlichen Ankunftszeiten der Zubringer sowie die

bahnhofsabhängige Mindestübergangszeit bekannt sein. Sei diese für den Bahnhof

des

Ereignisses

durch die Funktion

)( ij

bmüz

gegeben, dann lautet die Wartebedingung dieser

Strategie:

1)(:),( '',

''  ijeejiij bmüzwdeeW jiij

IV.4.1.3 Fahrplanabhängige Entscheidungen

Strategie #6. Ein Zug wartet höchstens so lange auf verspätete Zubringer, wie er nicht in

Gefahr gerät, die Anschlusszüge seines weiteren Fahrplans zu verpassen. Ermittlungs-

grundlage für die Dispositionsentscheidung sind demnach die planmäßigen Abfahrtszeiten der

Anschlusszüge. Es wird also zunächst durch die Betrachtung dieser Daten quasi ein Puffer

ermittelt, der die maximal mögliche Verzögerung für die Abfahrt am betroffenen Folgebahn-

hof darstellt. Die endgültige Wartezeit ergibt sich dann aus den erwarteten Ver-

spätungsminuten des voraussichtlich spätesten Zubringers, der nach jeweils aktuellem Wis-

Kapitel IV

180

sensstand innerhalb dieser Zeitspanne t am aktuellen Bahnhof eintreffen wird. Sei

die

Menge der Pufferzeiten des abfahrbereiten Zugs an all seinen noch folgenden Stationen, so

kann die Wartebedingung wie folgt definiert werden:

' ' ,

( , ): inf( ) 1

ij i j ij

ij i j e e e

W e e wd P  

Strategie #7. Diese Strategie ist beinahe identisch zu der vorherigen; allerdings werden be-

reits bekannte Verspätungen der weiteren Anschlusszüge berücksichtigt. Der Puffer und da-

mit die mögliche Wartezeit werden somit u. U. großzügiger bemessen. Sei

die Menge der

Pufferzeiten des abfahrbereiten Zugs an all seinen Folgestationen unter Berücksichtigung

möglicher Verspätungen der Anschlusszüge, so lautet die Wartebedingung für diese Strategie:

' ' ,

( , ): inf( ) 1

ij i j ij

ij i j e e e

W e e wd P  

Strategie #8. Möglicherweise zeigen Erfahrungswerte, dass ein bestimmter Anteil q der

Anschlusszüge in Gefahr geraten darf, verpasst zu werden. Das führt im Vergleich zu den

beiden vorherigen Strategien logischerweise u. U. zu einer längeren Verzögerung der aktuell

betrachteten Abfahrt. Da, wie oben erwähnt, bestimmte Züge vorrangig zu behandeln sind,

sollten auch hier die beteiligten Zuggattungen, bspw. durch unterschiedliche Gewichtungen,

berücksichtigt werden.

Sei mit

),( qemp ij

eine Funktion gegeben, welche die minimale Pufferzeit für den Zug des

Ereignisses

unter Berücksichtigung der Quote q liefert. Dann lässt sich die Wartebedin-

gung in diesem Fall formulieren als:

1),(:),( ''

,''  qempwdeeW ijeejiij jiij

Strategie #9. Es wird eine generelle Zeitspanne t festgelegt, innerhalb der ein anderer Zug

mit gleicher Route diesen Bahnhof passieren muss. Ist das nicht der Fall, muss die Abfahrt so

lange verzögert werden, bis alle verspäteten Zubringer da sind. Eine weitergehende Überle-

gung wäre es, die Suche nach Alternativverbindungen auf gleichwertige Züge zu beschrän-

ken, da die Nutzung bestimmter Zuggattungen mit einem Preiszuschlag verbunden ist. Im

Regelfall weisen gleiche Routen allerdings bereits auch auf gleichwertige Zuggattungen hin.

Darüber hinaus wäre denkbar, bei der Festlegung der o. g. Zeitspanne t Unterscheidungen

nach der Uhrzeit vorzunehmen, um bspw. in Tagesrandlage tendenziell länger zu warten. Die

Wartebedingung für diese Dispositionsstrategie lautet

1:),( /

''  tteeW ij

ejiij

wobei

die Zeit bis zum Eintreffen des nächsten Zugs mit gleicher Route bezeichne.

Strategie #10. Diese Strategie ähnelt der vorherigen, allerdings fehlt hier die Bedingung,

dass eine Alternativverbindung die gleiche Route aufweisen muss. In diesem Fall wird, ver-

einfacht gesagt, dass alle Folgebahnhöfe von diesem Bahnhof aus direkt und in angemessener

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

181

Zeit t mit einem Alternativzug erreicht werden können. Ist das für mindestens eine der Folge-

stationen nicht gewährleistet, muss auf alle verspäteten Zubringer gewartet werden. Ob die

Ankunftszeit eines anderen Zugs an einem der Folgebahnhöfe angemessen ist oder nicht,

kann sich wiederum nach der Uhrzeit richten. Die Wartebedingung kann analog der von Stra-

tegie #9 formuliert werden, wobei

jedoch als maximale Zeitverzögerung durch Ankünfte

an den Folgebahnhöfen über die jeweils nächstmögliche Direktverbindung von

ausgehend

definiert sei.

Strategie #11. Bei dieser Ermittlungsmethode geht man noch einen Schritt weiter, indem

lediglich gewährleistet wird, dass alle Folgebahnhöfe irgendwie in angemessener Zeit t er-

reichbar sind. Dabei wird den Passagieren ggf. zusätzliches Umsteigen zugemutet. Auch hier

gilt wieder die gleiche Wartebedingung wie für die Dispositionsstrategie #9. In diesem Fall

muss

dann die maximale Zeitverzögerung durch Ankünfte an den Folgebahnhöfen über

die jeweils nächstmögliche Verbindung (von

aus) angeben.

IV.4.1.4 Passagierabhängige Entscheidungen

Die Menge der Passagiere sei nun mit

1 ( )

: { ..., }

PPP

bezeichnet.

Ganz allgemein gilt: Eine Route R durch das Bahnnetz ist eine zeitlich geordnete Menge

von Ereignissen:

1 ( )

( ,..., )

R e e

, wobei für zwei beliebige, aufeinander folgende Ereignisse

der Route

i j i j

z z b b  

oder

i j i j

z z b b  

gilt, d. h., entweder, es wird derselbe

Zug weiter benutzt, oder es wird an einem Bahnhof umgestiegen.

Es bezeichne nun

1 ( )

: { ..., }

RRR

die Menge aller Routen. Dann sei ein einzelner Passa-

gier

durch die Menge der Routen bestimmt, die er im Lauf der Zeit innehat:

: { ( )}

P R t

Die geplante (Soll-) Route des Passagiers ist

(0)

, die tatsächliche (Ist-) Route ergibt sich

()

Es bezeichne ferner

Anzahl der Passagiere, die Route zum Zeitpunkt

das Ereignis

enthält,

),( '' ijji eeumst

die Anzahl der Passagiere mit den zwei aufeinander folgenden

Ereignissen

'' ji

und

in ihrer Reiseroute

()

(Umsteiger),

)( ij

ezust

die Anzahl der zum

Zeitpunkt

an den Folgebahnhöfen des Zugs mit dem Ereignis

wartenden Zusteiger für

diesen Zug und

)( ij

epassbf

die Anzahl der zum Zeitpunkt

an den Folgebahnhöfen des

Zugs mit dem Ereignis

wartenden Passagiere.

Strategie #12. Eine Möglichkeit, eine Dispositionsentscheidung auf Fahrgastinformationen

zu gründen, besteht darin, auf einen verspäteten Zubringer nur dann zu warten, wenn die in

ihm befindlichen Umsteiger einen bestimmten Anteil der Passagiere im wartenden Zug dar-

Kapitel IV

182

stellen bzw. überschreiten. Dazu wird im Vorfeld eine entsprechende Quote q festgelegt, de-

ren Erfüllung je Zubringer geprüft wird. Mit anderen Worten wird auf einen verspäteten Zu-

bringer gewartet, wenn für ihn die folgende Wartebedingung erfüllt ist:

),(

:),( ''

''  q

eeumst

eeW

ijji

jiij

Dazu müssen detaillierte Informationen über die Passagiere bzgl. ihrer Anzahl und ge-

planter Reiserouten vorliegen, was zurzeit nur in der Simulation realisierbar ist.

Strategie #13. Während bei der vorherigen Methode je Zubringer untersucht wird, ob eine

bestimmte Quote erfüllt ist und der abfahrbereite Zug seine Abfahrt ggf. entsprechend zu ver-

zögern hat, wird nun die Summe der Umsteiger aller verspäteten Zubringer betrachtet. Über-

steigt diese Zahl einen gewissen Anteil q der Passagierzahl des abfahrbereiten Zugs, wird auf

alle verspäteten Zubringer gewartet. Die Wartebedingung für diese Dispositionsstrategie ist

dann:

),(

:),( ''''

''''

'' 



q

eeumst

eeW

VZeijji

jiij

eji

Ist die vorgegebene Quote q nicht erfüllt, fährt der Zug planmäßig los, und alle nun noch

verspäteten Zubringer verpassen diesen Anschluss.

Strategie #14. In diesem Fall erfolgt wieder eine Warteentscheidung je Zubringer. Aller-

dings werden diesmal die bloßen Passagierzahlen, unabhängig von den jeweiligen Reiserou-

ten, betrachtet. Es wird vorausgesetzt, dass ein gewisser Anteil der Gesamtreisenden eines

Zubringers in den aktuell betrachteten Zug umsteigen möchte. Daher wird auf einen verspäte-

ten Zug dann gewartet, wenn die Anzahl seiner Passagiere eine gewisse Quote q in Bezug auf

die Reisenden des Abbringers erfüllt. Die Wartebedingung lautet also:

1:),( ''

''  q

eeW

jiij

Diese Strategie ist bei den derzeitigen Gegebenheiten bei der Deutschen Bahn AG ein we-

nig praktikabler als die beiden vorherigen Methoden, da der Informationsbedarf entsprechend

geringer ausfällt. Falls keine endgültigen Passagierzahlen vorliegen, könnten diese ggf. abge-

schätzt werden.

Strategie #15. Auch hier werden statt der Umsteigerzahlen die Passagierzahlen in den Zu-

bringern betrachtet. In diesem Fall ist allerdings wieder die Summe der Reisenden in allen

verspäteten Zubringern für die Warteentscheidung relevant, und es wird wie in Strategie #13

entweder auf alle Zubringer mit Passagieren oder auf keinen verspäteten Zug gewartet. Die

Abfahrt verzögert sich, wenn gilt:

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

183

1:),( ''''

''''

'' 



q

eeW

VZeji

jiij

eji

Bisher wurden nur die Reisenden in den direkt beteiligten Zügen bei der Festsetzung der

Wartezeit berücksichtigt. Die vier nachfolgend beschriebenen Strategien erweitern diese Vor-

schläge jeweils um eine zusätzliche Betrachtung der zusteigenden bzw. aller Passagiere, die

an den Folgebahnhöfen des abfahrbereiten Zugs warten.

Strategie #16. Im ersten Fall bedeutet dies eine Erweiterung der Strategie #12 um die zum

Entscheidungszeitpunkt wartenden Zusteiger an allen weiteren Stationen des aktuellen Zugs.

Damit auf einen verspäteten Zubringer gewartet wird, sollte die Anzahl seiner Umsteiger in

einem angemessenen Verhältnis q zu den dann von zusätzlicher Wartezeit betroffenen Passa-

gieren im Zug und an seinen weiteren Haltestellen stehen. So wie beim Zubringer hier nur die

Umsteiger betrachtet werden, sind an den Folgestationen nur die auf diesen Zug wartenden

Passagiere von Interesse. Damit auf einen verspäteten Zug gewartet wird, muss für sein aus-

stehendes Ankunftsereignis die folgende Bedingung erfüllt sein:

)(

),(

:),( ''

'' 



q

ezustp

eeumst

eeW

ijij

ijji

jiij

Strategie #17. Die nächste Entscheidungsalternative stellt eine Erweiterung von Strate-

gie #13 dar. In diesem Fall müssen die Umsteiger aller verspäteten Zubringer eine bestimmte

Quote q, gemessen an den Passagier- und Zusteigerzahlen des abfahrbereiten Zugs, erfüllen.

Es muss also gelten:

)(

),(

:),( ''''

''''

'' 







q

ezustp

eeumst

eeW

ijij

VZeijji

jiij

eji

Ist diese Bedingung wahr, wartet der Zug mit seiner Abfahrt, bis alle ausstehenden Zu-

bringer, in denen sich relevante Umsteiger befinden, angekommen sind. Andernfalls fährt er

planmäßig los, und sämtliche noch verspäteten Zubringer verpassen diesen Anschluss.

Strategie #18. Bei dieser Strategie werden erneut die Reisendeninformationen der Einfach-

heit halber vernachlässigt. Damit auf einen Zubringer gewartet wird, muss die Anzahl seiner

Passagiere einen bestimmten Anteil q der Reisenden im aktuellen Zug plus der wartenden

Passagiere an den Folgebahnhöfen darstellen. Einfacher ausgedrückt erreicht ein verspäteter

Zug den betrachteten Anschluss, wenn gilt:

)(

:),( ''

'' 



q

epassbfp

eeW

ijij

jiij

Es handelt sich also um Erweiterung von Strategie #14.

Kapitel IV

184

Strategie #19. Schließlich besteht noch die Möglichkeit, Strategie #15 um Informationen

über wartende Passagiere an den Folgestationen zu erweitern. Die Wartebedingung für diese

Dispositionsstrategie lautet:

)(

:),( ''''

''''

'' 







q

epassbfp

eeW

ijij

VZeji

jiij

eji

Wiederum gilt, dass der Zug planmäßig abfährt, falls diese Bedingung nicht erfüllt ist.

IV.4.1.5 Entscheidungen auf Basis kombinierter Informationsarten

Strategie #20. Eine Möglichkeit, Passagierdaten und Fahrplaninformationen zu koppeln,

besteht darin, alle Umsteiger in den verspäteten Zubringern einzeln zu betrachten und die je-

weiligen Angebote an Alternativverbindungen zu untersuchen. In dieser Strategie gilt, dass

ein Zug seine Abfahrt immer dann verzögert, wenn mindestens ein Umsteiger in einem der

verspäteten Zubringer bei Verpassen dieses Anschlusses seinen Zielbahnhof nicht mehr in

angemessener Zeit erreichen würde. Für die Anwendung dieser Strategie sind somit Passa-

gier- und Fahrplaninformationen erforderlich. Die Reiseziele der Umsteiger in Verbindung

mit der jeweils geplanten Ankunftszeit am Zielbahnhof stellen die Basis für eine Entschei-

dung dar, ob einem Reisenden die Nutzung eines anderen Zugs zugemutet werden kann. Für

jeden betroffenen Fahrgast werden mit Hilfe von Fahrplandaten Alternativverbindungen ge-

sucht. Führen diese innerhalb einer bestimmten Zeitspanne zu den Zielbahnhöfen, wird davon

ausgegangen, dass der Passagier durch eine Änderung seiner Reiseroute keine entscheidenden

Nachteile erfährt. Trifft dies auf alle Umsteiger zu, verlässt der abfahrbereite Zug den Bahn-

hof planmäßig. Wäre dagegen wenigstens einer der Passagiere aufgrund einer Routenände-

rung von einer unverhältnismäßig hohen Verlängerung seiner Reisezeit betroffen, ist die Ab-

fahrt zu verzögern, bis der entsprechende Zubringer eingetroffen ist.

Sei

,jiij ee

die Menge aller Gesamtverspätungen der Passagiere mit den aufeinander-

folgenden Ereignissen

'' ji

und

, wenn der Fall

' ' ' 'i j i j ij ij

t s t s  

eintritt. Bezeichne zudem

t die maximal zumutbare Verspätung für die Passagiere. Dann kann die Wartebedingung die-

ser Strategie definiert werden als:

' ' ,

( , ): ( | ) 1

i j ij

ij i j e e

W e e pv PV pv t    

Strategie #21. Diese Strategie entspricht im Wesentlichen der vorherigen, nur dass zusätz-

lich in Kauf genommen wird, dass ein bestimmter Anteil q der Umsteiger eines verspäteten

Zubringers bei Verpassen des Anschlusses von einer deutlichen Reisezeitverlängerung betrof-

fen ist. Die Wartebedingung lautet:

:),(

'' 



q

tpvPVpv

eeW

ijji

jiij

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

185

Strategie #22. Ein Zug wartet so lange auf verspätete Zubringer, dass nach aktuellem

Kenntnisstand die Gesamtwartezeit der beteiligten Passagiere minimal ist. Dabei wird auch

die mögliche Erforderlichkeit neuer Routenberechnungen für Passagiere im weiteren Verlauf

berücksichtigt, die durch eine evtl. verzögerte Abfahrt notwendig werden. Definiert man eine

Menge

derart, dass sie alle Kosten in Form von Passagierwarteminuten enthält, die für die

relevanten Ausprägungen von

anfallen, und sei

min : | inf( )

ij ij ij ij

s s c C

, dann lautet die

Wartebedingung für diese Strategie:

min

' ' ,

( , ): 1

ij i j

ij i j e e ij

W e e wd s  

Es lassen sich beliebige weitere Strategien dieser Art konstruieren; die hier genannten ver-

stehen sich lediglich als Beispiele oder, bestenfalls, als Vorschläge. In der Praxis würde das

Ergebnis einer solchen Berechnung dem Disponenten immerhin als Entscheidungshilfe vorge-

legt werden können.

IV.4.2 Implementierung

Die meisten der genannten Strategien sind aufgrund der algorithmischen Einfachheit unkri-

tisch in ihrer Laufzeit, weswegen sie direkt „inline“ im Disponenten in der Programmierspra-

che JAVA programmiert wurden. Auch bei den aufwändigeren Berechnungen mit Passagier-

router wurden noch relativ akzeptable Zeiten erzielt, vgl. Abschnitt IV.4.3.

IV.4.2.1 Globale Simulationsparameter für den Disponenten

Zur Steuerung und Durchführung eines Simulationslaufs müssen einige Parameter definiert

sein, wenn der Disponent aktiv und nach einer bestimmten Strategie entscheiden soll.

Der Disponent kann per Voreinstellung im Simulationssystem aktiviert werden. Geschieht

das nicht, läuft die Simulation mittels einer Standardstrategie, und es wird zu Beginn des Si-

mulationslaufs kein Disponentenagent erzeugt.

Zudem ist einstellbar, welche Strategie(n) gerade Verwendung finden soll(en); die Stan-

dardeinstellung entspricht den globalen Regelwartezeiten (vgl. Abschnitt II.4.4.4) der Bahn.

Diese dient auch als Rückfallstrategie, falls keine andere ausgewertet werden konnte. Einige

der implementierten Algorithmen benötigen für ihre Entscheidung zusätzlich die Festlegung

einer Mindestquote, Maximalzeitspanne oder diverser weiterer Parameter, vgl. Abschnitt

IV.4.2. Geschieht dies nicht, werden sinnvoll erscheinende Standardwerte angenommen.

Eine weitere Einstellmöglichkeit ist die Art der Ausgabe der Reportvariablen (bspw. An-

zahl der Reisenden, Summe der Passagierwarteminuten etc.).

Grundsätzlich besteht die Möglichkeit, mittels einer Datenbankabfrage die Dauer bis zum

Eintreffen des nächsten Zugs mit der gleichen Route wie der des aktuell betrachteten Abbrin-

gers festzustellen und anhand der so ermittelten Differenzminuten ein individuell sinnvolles

Wartezeitlimit zu erhalten. In Kombination damit ist Angabe eines Mindestabstands zum

nächsten Zug auf derselben Route möglich, was eine entsprechende Kürzung der maximalen

Wartezeit zur Folge hat. Standardmäßig wird dabei der Wert 10 angenommen, d. h. ein Zug

Kapitel IV

186

würde höchstens bis zu 10 Minuten vor der planmäßigen Ankunft seines Folgezugs auf ver-

spätete Zubringer warten. Eine generelle individuelle Ermittlung einer Wartezeitbegrenzung

mag für die Praxis zwar sinnvoll sein, ist aber für die Simulation nicht empfehlenswert, da die

häufigen Datenbankanfragen einen erheblichen Performanzverlust zur Folge haben. Stan-

dardmäßig wird daher eine maximale Verzögerung einer Abfahrt in Höhe von 60 Minuten

angenommen.

Für die Simulation selbst müssen schließlich noch technische Angaben erfolgen, bspw. die

Art des Einlesens der Fahrplandaten: Für einige Strategien muss ein größerer Fahrplanhori-

zont bekannt sein als für andere, weswegen ein größerer Teil des Fahrplans im Hauptspeicher

vorzuhalten ist.

IV.4.2.2 Besonderheiten einzelner Strategien

Je nach Strategie können bestimmte der oben genannten Einstellungen notwendig sein. Ist

eine Strategie nicht aufgeführt, sind keine Einstellungen vonnöten.

 Strategie#02 – Auf alle Zubringer warten: In diesem Fall kann die Bestimmung einer

maximalen Wartezeit von Bedeutung sein, d. h. eine Zugabfahrt wird bei einer ent-

sprechenden Festlegung nicht unbegrenzt lange verzögert. Es wird daher nicht not-

wendigerweise auf die Ankünfte aller verspäteten Zubringer gewartet, sondern nur auf

jene, welche innerhalb einer möglicherweise geltenden Höchstwartedauer stattfinden.

 Strategie#05 – Warten, falls Zug innerhalb MÜZ eintrifft: Strategie #5 ist nicht im-

plementiert, da keine genauen Angaben zu den Mindestübergangszeiten einzelner

Bahnhöfe vorliegen.

 Strategie#08 – Bestimmte Quote von Anschlusszeiten einhalten: Es ist festzulegen, wie

viel Prozent der späteren Anschlusszüge in die Gefahr geraten darf, als Folge einer hi-

nausgezögerten Abfahrt verpasst zu werden.

 Strategie#09, Strategie#10 – Direkte Erreichbarkeit der Folgebahnhöfe über Al-

ternativverbindungen beachten: Bei diesen Strategien wird mit Hilfe einer Datenbank-

abfrage geprüft, ob die Folgebahnhöfe entweder mit einem Zug gleicher Route oder

mit einem Zug beliebiger Route innerhalb einer bestimmten, konfigurierbaren Zeit-

spanne erreichbar sind.

 Strategie#11 – Generelle Erreichbarkeit der Folgebahnhöfe über Alternativverbin-

dungen beachten: Im Unterschied zu den beiden vorherigen Strategien muss keine Di-

rektverbindung zu den Folgebahnhöfen bestehen; vielmehr wird für Passagiere eine al-

ternative Route gesucht. Dazu muss eingestellt werden, wie viele Minuten nach der

planmäßigen Ankunft des abfahrbereiten Zugs ein Folgebahnhof jeweils durch min-

destens eine Alternativverbindung spätestens erreicht werden sollte.

 Strategie#12 bis Strategie#19 – Dispositionsentscheidung anhand von Passagier-

verhältnissen: Alle diese Strategien vergleichen Passagier- bzw. Umsteigerzahlen der

verspäteten Zubringer mit den Reisendenzahlen im abfahrbereiten Zug und z. T. an

den Bahnhöfen und setzen sie in Relation. Da eine Dispositionsentscheidung davon

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

187

abhängig ist, ob dieses Verhältnis eine bestimmte Grenze übersteigt, ist zur Initialisie-

rung eine Mindestquote anzugeben. Ansonsten hat in diesen Fällen nur noch die An-

gabe einer maximalen Wartedauer einen möglichen Einfluss auf das Ergebnis.

 Strategie#20 – Erreichbarkeit der Ziele betroffener Umsteiger beachten: Um die Er-

reichbarkeit der Zielbahnhöfe von Umsteigern bei Verpassen eines AnschlussZugs zu

überprüfen, werden durch den Passagierrouter Alternativverbindungen für diese Rei-

senden ermittelt. Zudem ist für eine Entscheidung, ob die Ziele in angemessener Zeit

mit anderen Zügen zu erreichen sind, ein entsprechender Wert vorzugeben, welcher

die maximal zumutbare Gesamtverspätung für einen Passagier in Minuten angibt.

 Strategie#21 – Erreichbarkeit der Ziele eines Mindestanteils der betroffenen Um-

steiger beachten: Zusätzlich zu den Einstellungen aus #20 muss ein Wert gesetzt wer-

den, welcher den zu tolerierenden Anteil der Umsteiger mit alternativer Zielerreichung

außerhalb der festgelegten Zeitspanne beschreibt.

 Strategie#22 – Minimierung der Passagierwarteminuten: Da bei Anwendung dieser

Strategie die Auswirkungen verschiedener Wartezeiten untersucht werden, um die aus

einer Dispositionsentscheidung voraussichtlich resultierende Erhöhung der Gesamt-

verspätung aller Reisenden zu minimieren, müssen auch hier verschiedene Alternativ-

verbindungen ermittelt werden. Ansonsten wirkt sich hier lediglich noch eine mögli-

che Festsetzung einer maximalen Verzögerungszeit für Zugabfahrten auf die Disposi-

tionsentscheidung aus.

IV.4.3 Ergebnisse der Experimentation

Einige der zuvor beschriebenen Dispositionsstrategien sind unter vergleichbaren Be-

dingungen auf ihren Erfolg bzgl. der aus ihren Entscheidungen resultierenden Passagier-

wartezeiten zu testen. Dabei wird angenommen, dass eine niedrigere Summe der Wartezeiten

eine höhere Kundenzufriedenheit impliziert. Die aufgrund der Testergebnisse Erfolg verspre-

chenden Strategien eignen sich möglicherweise auch in der Praxis besonders für eine kunden-

orientierte Disposition.

IV.4.3.1 Testumgebung und Simulationsbedingungen

Jede Simulation wird verteilt auf zwei Clients ausgeführt, die jeweils von einem dritten

Rechner synchronisiert werden. Für die Simulationen, bei denen der Passagierrouter einge-

setzt wird, wird ein weiterer Rechner benötigt.

Der Simulationszeitraum beträgt sechs Stunden, wobei das erste Simulationsintervall mit

einer Länge von 30 Minuten als Einschwingphase betrachtet wird (vgl. Abschnitt III.2.1).

Während dieser Phase sind noch keine Reisenden in der Simulation enthalten, diese werden

erst ab der Simulationszeit 6.30 Uhr aus der Datenbank eingelesen. Das bedeutet eine Berück-

sichtigung von rund 1 Mio. Bahnreisenden und knapp 9.000 Zügen bei der Abbildung des

Bahnbetriebs. Für etwa 10 % der Züge werden wie oben beschrieben Verspätungen generiert.

Kapitel IV

188

Die im nächsten Abschnitt vorgestellten Ergebnisse wurden unter Anwendung der nach-

folgend genannten Quoten erzielt161.

 Strategie #12: Auf einen Zubringer wird dann gewartet, wenn die Anzahl der Um-

steiger in den abfahrbereiten Zug mindestens 30 % der dort anwesenden Passagiere

beträgt.

 Strategie #13: Stellt die Summe der Umsteiger aller verspäteten Zubringer mindestens

70 % der im abfahrbereiten Zug anwesenden Passagiere dar, wartet dieser auf sämtli-

che Zubringer, in denen sich Umsteiger befinden.

 Strategie #14: Ein Zubringer muss mindestens die fünffache Zahl der Passagiere des

abfahrbereiten Zugs aufweisen, damit dieser dessen Ankunft abwartet.

 Strategie #15: Beträgt die Summe der Reisenden in allen verspäteten Zubringern min-

destens die zehnfache Zahl der Passagiere im abfahrbereiten Zug, verzögert dieser sei-

ne Abfahrt, bis sämtliche Zubringer mit Passagieren eingetroffen sind.

 Strategie #16: Ein Zug wartet auf einen verspäteten Zubringer, sofern dessen Um-

steiger mindestens 30 % der Reisenden im wartenden Zug zzgl. Der bereits wartenden

Zusteiger an Folgebahnhöfen darstellen.

 Strategie #17: Die Summe der Umsteiger aller verspäteten Zubringer muss mindestens

70 % der Passagiere im abfahrbereiten Zug zzgl. Der bereits wartenden Zusteiger an

Folgebahnhöfen betragen, damit die Abfahrt entsprechend lange verzögert wird.

 Strategie #18: Eine Abfahrt wird verzögert, sofern die Anzahl der Passagiere eines

verspäteten Zubringers mindestens fünfmal größer ist als die der Fahrgäste im abfahr-

bereiten Zug zzgl. Der bereits wartenden Passagiere an dessen noch folgenden Statio-

nen.

 Strategie #19: Ist die Summe der Passagiere aller verspäteten Zubringer zehnmal grö-

ßer als die der Reisenden im abfahrbereiten Zug sowie an dessen Folgestationen, wird

die Abfahrt verzögert, bis alle Zubringer mit Passagieren am Bahnhof angekommen

sind.

 Strategie #20: Die Dispositionsentscheidungen sind so zu treffen, dass die Gesamt-

verspätung eines Passagiers eine Dauer von 40 Minuten möglichst nicht überschreitet.

Unabhängig von der gewählten Dispositionsstrategie gilt für alle Züge eine maximale War-

tezeit von 60 Minuten. Auf eine Berücksichtigung der Taktung eines Zugs durch eine in-

dividuell zu ermittelnde Höchstwartedauer wurde aus Performanzgründen verzichtet. Je Test-

fall sind fünf Simulationen auszuführen.

161 Dabei ist es möglich, ja sogar sehr wahrscheinlich, dass es „bessere“ Parametereinstellungen gibt, weil

Simulation naturgemäß keine Optimalität garantiert. Die genannten Werte haben sich in Pilotläufen als sinnvoll

herausgestellt.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

189

IV.4.3.2 Auswertung

Eine Stichprobe ergab, dass im Verlauf einer Ausführung durchschnittlich 371,6 (59,5)

Verspätungen162 für zufällig gewählte Züge generiert wurden. Die erzeugten Verzögerungen

betrugen zwischen 1 (0) und 24 (2,24) Minuten bei einem Mittelwert von 5,46 (0,03) Minuten

und einer durchschnittlichen Standardabweichung von 4,47 (0,07) Minuten. Der am häufigs-

ten generierte Wert ist in allen Läufen 1, der Median jeweils 4. In Abbildung 35 wird eine

beispielhafte Verteilung generierter Verspätungen dargestellt.

Laufzeitverhalten. Die Dauer einer Simulation hängt im Wesentlichen vom Einsatz des

Passagierrouters, von der Anzahl der Abfahrtskonflikte und von dem Zeitaufwand für eine

Warteentscheidung ab. Dabei sind die Ergebnisse allerdings nicht unbedingt auf die Ver-

hältnisse in der Praxis zu übertragen. Bspw. ist die Ermittlung möglicher Pufferzeiten im

Fahrplan eines Zugs bei Simulationen, in denen die Strategie #6 eingesetzt wurde, aufgrund

der Notwendigkeit zusätzlicher Datenbankabfragen mit einem relativ hohen Aufwand ver-

bunden. Dabei dürften derartige Informationen im realen Bahnbetrieb einfacher zu ermitteln

sein als z. B. aktuelle Umsteigerzahlen in Zügen, die dagegen im Simulationssystem wiede-

rum relativ schnell ermittelt werden können, wie die Ergebnisse der Strategien 12 und 13 zei-

gen (vgl. Tabelle 8). Die Strategien 20 und 22, welche hier die mit Abstand höchsten Werte

liefern, erfordern dagegen auch in der Praxis den größten Aufwand, da die betroffenen Passa-

giere einzeln betrachtet und mögliche Alternativrouten für sie ermittelt und ausgewertet wer-

den.

Generierte Zugverspätungen

(Beispiel)

050 100 150 200 250 300 350

Nummer

Minuten

Abbildung 35: Beispiel für generierte positive Zugverspätungen im Verlauf einer Simulation

162 Der in Klammern gesetzte Wert gibt jeweils die Standardabweichung an.

Kapitel IV

190

Auch die Anzahl der Abfahrtskonflikte ist nicht nur abhängig von den Folgewirkungen ei-

ner Dispositionsentscheidung auf weitere Bereiche des Schienennetzes. Aufgrund von Gleis-

belegungen beispielsweise, durch die sich die Einfahrt und somit auch die Ankunft eines ver-

späteten Zubringers weiter verzögern kann, können im Fall einer relativ langen möglichen

Wartedauer eines Zugs etliche zusätzliche Dispositionsentscheidungen für diese Abfahrt hin-

zukommen. So lässt sich z. B. der auffallend hohe Wert der Strategie #6 mit durchschnittlich

122.255 (26.085) Abfahrtskonflikten dadurch erklären, dass der weitere Fahrplan des warten-

den Zugs u. U. vergleichsweise hohe Pufferzeiten beinhaltet und ansonsten nichts gegen eine

Abfahrtsverzögerung spricht. So kann es vorkommen, dass eine sich immer wieder hinauszö-

gernde Ankunft eines Zubringers gleich mehrere Abfahrtskonflikte verursacht.

Tabelle 8: Simulationsdauer in Minuten und Anzahl der Abfahrtskonflikte

Laufzeitverhalten

Strategie

Laufzeit (min)

Abfahrtskonflikte

Ohne Dispositi-

onsstrategie

Mit Dispositions-

strategie

Ohne Dispositi-

onsstrategie

Mit Dispositions-

strategie

RWZ

133

9.308

8.593

140

5.763

5.122

111

76.900

125

280

23.501

18.635

204

122.255

128

10.527

8.239

113

5.834

5.321

44.163

19.967

119

4.937

5.374

5.141

6.425

5.402

473

11.946

461

6.720

Ankunftspünktlichkeit. Pünktlich erreichen – wie zu vermuten ist – die meisten Reisenden

ihren Zielort dann, wenn bei Dispositionsentscheidungen die Umsteigerzahlen in den verspä-

teten Zubringern mit den Passagierzahlen des wartenden Zugs verglichen werden bzw. zu-

mindest die Passagiersituation an den Folgebahnhöfen mit einbezogen wird (Strategien 12,

13, 16-19). Nicht weniger erfolgreich ist die Dispositionsstrategie #22, die noch weitergehen-

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

191

de Betrachtungen vornimmt, indem die Auswirkungen möglicher Entscheidungen miteinan-

der verglichen werden. In all diesen Fällen kommen durchschnittlich über 90 % – mit Stan-

dardabweichungen zwischen 0,9 % und 3,2 % – der Reisenden planmäßig an ihrem Zielbahn-

hof an (vgl. Tabelle 9). Auf den Erfolg bzgl. pünktlicher Ankunft hat der Einsatz des Passa-

gierrouters erwartungsgemäß keinen merklichen Einfluss. Dagegen wirkt er sich erwartungs-

gemäß positiv auf die Werte bzgl. grundsätzlicher Zielerreichung aus – in allen vergleichba-

ren Fällen erreichen bei Ermittlung neuer Routen deutlich mehr Passagiere ihren Zielbahnhof.

Die wenigsten Verspätungsfälle treten bei Anwendung der Strategien 12, 13 und 17 auf. Die-

se erreichen außerdem, zusammen mit den Strategien 20 und 22 bei Einsatz des Passagierrou-

ters, die höchsten generellen Zielankunftsquoten.

Tabelle 9: Erfolg und Pünktlichkeit der Zielankünfte

Ankunftspünktlichkeit in %

Strategie

Pünktliche Ankünfte

Verspätete Ankünfte

Keine Ankünfte

Ohne Dis-

positions-

strategie

Mit Disposi-

tionsstrate-

gie

Ohne Dis-

positions-

strategie

Mit Disposi-

tionsstrate-

gie

Ohne Dis-

positions-

strategie

Mit Disposi-

tionsstrate-

gie

RWZ

71,448

71,324

27,967

28,658

0,585

0,018

86,994

89,553

12,217

10,417

0,788

0,031

48,452

45,449

6,100

83,811

83,742

14,608

16,202

1,581

0,056

67,163

29,411

3,426

92,968

92,957

6,659

7,029

0,373

0,014

92,736

93,553

6,887

6,431

0,377

0,016

84,910

13,738

1,353

89,815

9,281

0,904

92,772

92,092

6,870

7,891

0,358

0,018

90,099

9,330

0,571

91,771

7,651

0,578

90,139

9,161

0,700

83,451

16,548

0,001

93,010

6,989

0,001

Relativ schlechte Ergebnisse in Bezug auf pünktliche Ankünfte der Reisenden an ihrem

Zielort weist dagegen die Anwendung globaler Regelwartezeiten auf. Demnach erreichen in

der Simulation im Durchschnitt nur rund 71 % – mit einer Standardabweichung in Höhe von

1,7 % bei Nutzung des Passagierrouters und 4,7 % ohne die Ermittlung alternativer Routen –

Kapitel IV

192

der Fahrgäste pünktlich ihr Reiseziel. Dahinter liegen nur noch die Strategien 2 und 6 mit

jeweils sowohl einer niedrigen Pünktlichkeitsquote von 67,163 (4,589) % bzw.

48,452 (5,733) % als auch einem mit 3,426 (1,073) % bzw. 6,1 (1,364) % vergleichsweise

hohen Anteil an Passagieren, die als Folge einer aufgetretenen Störung mit dem Zug über-

haupt nicht an ihrem Ziel ankommen. Die relativ langen möglichen Wartezeiten an einem

Bahnhof wirken sich auf die Resultate dieser Strategien sehr negativ aus.

In Abbildung 36 sind die Ergebnisse zur Pünktlichkeit bei Anwendung der einzelnen Stra-

tegien noch einmal in Diagrammen einander gegenübergestellt. Dabei wird noch einmal deut-

lich, dass bei Berücksichtigung von Passagierinformationen (Strategien 12 bis 20 sowie 22)

die Pünktlichkeitsquoten am Höchsten sind, wobei die Strategien 14 und 20 im Verhältnis

schlechtere Resultate liefern. Hier könnte eine Änderung der Parameter positive Wirkung

zeigen.

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 1 2 3 6 12 13 14 15 16 17 18 19

ohne Passagierrouter

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 1 3 12 13 16 20 22

mit Passagierrouter

■ = keine Ankunft, ■ = verspätete Ankunft, ■ = pünktliche Ankunft

Abbildung 36: Übersicht Ankunftspünktlichkeit

Gesamtverspätungen der Passagiere. Betrachtet man nur die Passagiere, die verspätet ih-

ren Zielbahnhof erreichen, werden bei Anwendung der globalen Regelwartezeiten oder gene-

rellem Ignorieren verspäteter Zubringer die niedrigsten durchschnittlichen Verspätungen er-

zielt. Hier wirken sich die gegenüber anderen Strategien stark eingegrenzten maximalen War-

tezeiten für Züge positiv aus. Die Werte relativieren sich ein wenig, wenn man die Passagiere,

die ihren Zielort nicht erreichen, mit einbezieht, oder gar die Verspätungen auf alle Reisenden

umrechnet. Dabei wird für Fahrgäste, für die nach Verpassen eines Anschlusses keine Alter-

nativverbindung ermittelt wird, eine Gesamtwartezeit in Höhe von 720 Minuten berechnet.

Hier profitieren insbesondere die Strategien 12, 13, 16, 20 und 22 von ihren höheren Pünk-

tlichkeits- oder Zielankunftsquoten. Relativ schlechte Ergebnisse erzielen dagegen besonders

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

193

die Strategien 2, 3 und 6, die höchstens die beteiligten Zuggattungen oder den weiteren Fahr-

plan betrachten. Gerade in Bezug auf möglichst niedrige Passagierverspätungen wirken sich

also umfassendere Betrachtungen der beteiligten Fahrgäste positiv aus. In Tabelle 10 sind die

einzelnen Ergebnisse noch einmal gegenübergestellt.

Tabelle 10: Passagierwarteminuten je verspäteten Passagier mit erfolgreicher Zielankunft, je ver-

spätetem Passagier insgesamt und je Passagier insgesamt

Gesamtverspätungen der Passagiere in Minuten

Strategie

Je versp. Pass. m. A.

Je versp. Pass.

Je Passagier

Ohne PR

Mit PR

Ohne PR

Mit PR

Ohne PR

mit Dispositi-

onsstrategie

RWZ

4,905

5,291

19,029

5,734

5,597

1,645

5,864

8,419

49,175

10,492

6,395

1,103

73,397

148,974

77,416

34,753

37,006

101,631

39,355

16,465

6,436

62,835

130,339

43,219

15,419

15,662

52,480

17,003

3,710

1,216

8,101

10,878

45,487

12,544

3,283

0,804

38,060

99,392

14,980

28,776

89,930

9,205

7,094

10,644

41,714

12,199

3,062

0,932

6,332

47,167

4,700

7,377

57,732

4,730

6,364

31,590

3,105

14,001

14,050

2,279

10,779

10,877

0,726

Die Ausprägungen der Passagierverspätungen je Strategie werden in Abbildung 37 gra-

phisch veranschaulicht. Hier wird noch einmal besonders deutlich, welchen Nutzen die Suche

nach alternativen Routen für die Passagiere bringt.

Weist man Reisenden, die einen Anschluss verpassen, keine neue Route zu – d. h. sie er-

reichen ihr Ziel nicht –, wird mit durchschnittlich 38 Minuten die niedrigste maximale Ver-

spätungsdauer eines Passagiers bei Anwendung der globalen Regelwartezeiten (Standard-

abweichung: 9,4 Minuten) bzw. bei grundsätzlichem Ignorieren verspäteter Zubringer (Stan-

dardabweichung: 3,6 Minuten) erreicht (vgl. Tabelle 11). Hier wirkt sich wiederum die Fest-

legung stark begrenzter Wartezeiten – eine Abfahrt kann sich maximal um 10 bzw. 0 Minuten

Kapitel IV

194

verzögern – positiv aus. Bei den anderen Dispositionsstrategien ist jeweils eine Wartezeit von

theoretisch bis zu 60 Minuten möglich.

100

120

140

160

0 1 2 3 6 12 13 14 15 16 17 18 19

ohne Passagierrouter

100

120

140

160

01312 13 16 20 22

mit Passagierrouter

■ = je verspätetem Passagier mit Ankunft, ■ = je verspätetem Passagier insgesamt, ■ = je Passagier

Abbildung 37: Übersicht Passagierverspätungen

Tabelle 11: Durchschnittliche maximale Gesamtverspätung der Passagiere

Maximale Passagierverspätung

Strategie

Max. PWM

Strategie

Max. PWM

Ohne Disposi-

tionsstrategie

Mit Dispositi-

onsstrategie

Ohne Disposi-

tionsstrategie

Mit Dispositi-

onsstrategie

RWZ

631

193

528

104

635

243

188

999

106

256

141

717

737

106

467

377

219

Bei Einsatz des Passagierrouters ist aus nachvollziehbaren Gründen die durchschnittliche

maximale Verspätungsdauer in allen vergleichbaren Fällen deutlich höher. Hier wird das bes-

te Ergebnis mit einem Wert von 377 (83) Minuten bei Ermittlung der Wartedauer mit dem

voraussichtlichen Minimum an Passagierverspätungen (Strategie #22) erreicht.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

195

Gewichtete Passagierwartezeiten. Es ist anzunehmen, dass ein Aufenthalt im Zug generell

als angenehmer empfunden wird als das Warten am Bahnhof, ebenso dürfte die Unzu-

friedenheit eines Fahrgastes mit zunehmender Reiseverzögerung stärker steigen. Berück-

sichtigt man bei der Beurteilung von Wartezeiten Dauer und Ort ihres Auftretens durch eine

entsprechende Gewichtung der Passagierwarteminuten, lassen sich die Auswirkungen von

Verspätungen auf die Kundenzufriedenheit möglicherweise besser einschätzen. Bei den in

Tabelle 12 angegebenen Ergebnissen erfolgte eine Gewichtung der Wartezeiten von Reisen-

den gemäß der in Abbildung 38 dargestellten Funktion. Dabei wurde Fahrgästen, die nicht an

ihrem Zielort angekommen sind, eine Gesamtverspätung in Höhe von 720 Minuten am Bahn-

hof unterstellt. Dieser relativ hohe Wert dient dabei der Verdeutlichung der Konsequenzen

eines extremen Negativnutzens eines verpassten Anschlusses für einzelne Passagiere; es

könnte ebenfalls mit einem besonders hohen Imageschaden bei einem verpassten Anschluss

begründet werden. In Abbildung 39 werden die gewichteten Wartezeiten je Passagier gra-

phisch veranschaulicht.

Gewichtete Passagierwartezeiten

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

30.000

35.000

0100 200 300 400

PWM

)( 









pwm

pwmfbhf









10

)( pwm

pwmfzug

Abbildung 38: Gewichtungsfunktion für Passagierwartezeiten

Betrachtet man lediglich die Passagiere, die überhaupt nicht oder nur mit Verspätung ihren

Zielbahnhof erreichen, führt die Anwendung globaler Regelwartezeiten zu den besten Re-

sultaten. Auch hier wirkt sich vermutlich wieder die Begrenzung einer Abfahrtsverzögerung

auf maximal 10 Minuten positiv aus.

Dagegen führt die Verhinderung längerer Wartezeiten auf verspätete Zubringer bei Strate-

gie #1 diesmal jedoch zu keinem Erfolg. In diesem Fall verteilen sich die entstehenden Passa-

gierwarteminuten möglicherweise nicht besonders günstig. Vor allem aber wirkt sich hier eine

Kapitel IV

196

geringere Zielankunftsquote durch die polynomielle Steigung der Gewichtungsfunktion sehr

negativ auf das Ergebnis aus. Davon profitieren wiederum die Strategien 12, 13, 16 und 22,

die neben einer hohen Pünktlichkeit auch vergleichsweise wenige Fälle von Nichterreichung

des Zielortes aufweisen. Letzteres gilt auch insbesondere für die Strategie #20, welche neben

Strategie #22 die höchste Zielankunftsquote verzeichnen konnte und nach der vorgenomme-

nen Gewichtung das zweitbeste Resultat bzgl. der Passagierwartezeiten erzielt. Übertroffen

wird sie hier nur noch von Strategie #22, die allerdings sogar mit einigem Abstand das beste

Ergebnis liefert. Darüber hinaus werden gute Ergebnisse bei Anwendung der Strategie #19,

welche die Passagiere in den betroffenen Zügen sowie an den Folgebahnhöfen des abfahrbe-

reiten Zugs betrachtet, erreicht. In diesem Fall ist bereits die gewichtete Wartezeit je verspäte-

ten Passagier sehr gering. Hier scheinen sich u. a. relativ kurze Verspätungszeiten – die ma-

ximale Verspätung betrug 69 (21) Minuten (vgl. Tabelle 11) – bei gleichzeitig hoher generel-

ler Zielankunftsquote positiv auf das Ergebnis auszuwirken.

Tabelle 12: Gewichtete Passagierwartezeit je verspätetem Passagier (inkl. Passagiere ohne Zielan-

kunft) und je Passagier insgesamt

Gewichtete Passagierwartezeiten

Strategie

Je verspätetem Passagier

Je Passagier

Ohne Dispositi-

onsstrategie

Mit Dispositions-

strategie

Ohne Dispositi-

onsstrategie

Mit Dispositions-

strategie

RWZ

2.059,167

86,679

609,554

24,974

6.304,464

369,318

819,641

38,842

13.075,172

6.815,037

10.491,282

900,289

1.699,156

147,285

11.535,939

3.841,902

5.597,725

369,562

396,732

26,377

5.488,840

342,741

394,288

22,532

9.795,428

1.473,234

9.533,123

973,776

5.069,104

328,577

373,272

25,536

5.954,445

594,383

7.361,011

602,306

3.717,775

364,767

116,887

19,348

137,130

8,391

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

197

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

0123612 13 14 15 16 17 18 19

ohne Passagierrouter

100

200

300

400

500

600

0 1 3 12 13 16 20 22

mit Passagierrouter

■ = je verspätetem Passagier

■ = je Passagier insgesamt

Abbildung 39: Übersicht gewichtete Passagierwartezeiten

Die verschiedenen, in diesem Kapitel vorgestellten, Ergebnisse bestätigen insgesamt die

Annahme, dass eine Einbeziehung von Fahrgastinformationen bei Dispositionsentschei-

dungen eine erkennbare positive Wirkung im Hinblick auf Passagierverspätungen zeigt. In-

sbesondere scheint die Anwendung passagierorientierter Strategien die Quote der pünktlichen

Zielankünfte von Reisenden zu steigern – keine der anderen Vorgehensweisen führt hier zu

einem ebenso guten Ergebnis. Auch der Anteil der Reisenden, die ihre Ziele als Folge von

Verspätungen nicht erreichen, kann durch Berücksichtigung von Passagierdaten gesenkt wer-

den, wie die Resultate der Dispositionsstrategien 12, 13 und 16 zeigen. Sehr gute Ergebnisse

werden bei der Anwendung von Strategie #22 erzielt, die durch eine Minimierung der voraus-

sichtlichen Passagierverspätungen die umfassendsten Untersuchungen vornimmt.

Die jeweils durch den Einsatz des Passagierrouters wesentlich verbesserten Ergebnisse

verdeutlichen noch einmal, wie wichtig es ist, die Reisenden frühzeitig mit Informationen

über möglichst gute Alternativrouten zu versorgen, falls die Gefahr besteht, dass sie ihre An-

schlusszüge verpassen. Dies stützt die Annahme, dass es lohnenswert ist, in den weiteren

Ausbau eines Reisendeninformationssystems zu investieren.

IV.5 Simulation ‚im Kleinen’ zur What-If-Analyse

Ist genügend Zeit vorhanden, können die Konsequenzen der Verwendung bestimmter ein-

facher Dispositionsheuristiken aus dem vorigen Abschnitt per Simulation vor Treffen der ei-

gentlichen Entscheidung simuliert werden. Auf diese Weise kann überprüft werden, welche

Strategie – unabhängig von ihrer sonstigen Zuverlässigkeit – im Augenblick die besten Er-

gebnisse bringt.

Kapitel IV

198

IV.5.1 Modellierung

Dies geschieht mittels eines vereinfachten Simulationsmodells, welches den aktuellen Zu-

stand im Netz nach einfachen Strategien fortschreibt und protokolliert, ohne dabei auf Details

– bspw. die Prüfung, ob eine zulässige Strecke für einen Zug existiert – zu achten.

Das verwendete Simulationsmodell kommt mit lediglich vier Ereignissen aus, die aller-

dings in sehr hoher Frequenz auftreten und die, genau wie im TrainSim-Modell, den Weg

eines Zugs während der Simulation beschreiben. Das erstmalige Auftreten eines Zugs wird

durch das Ereignis „Zug startet“ abgebildet, entsprechend wird seine Ankunft am Endbahnhof

durch das Ereignis „Zug endet“ repräsentiert. Zwischen diesen beiden Zeitpunkten wird der

Verlauf durch die Ereignisse „Zug erreicht Bahnhof“ und „Zug verlässt Bahnhof“ gemäß des

ugrunde liegenden Fahrplans beschrieben.

Ein Aufholen von Verspätungen ist in diesem Modell nicht explizit vorgesehen.

IV.5.1.1 Ereignis „Zug startet“

Dieses Ereignis dient dazu, einen Zug im System zu initiieren und anschließend zu propa-

gieren. Im Gegensatz zu den im Folgenden vorgestellten Ereignissen ist dieses Ereignis nicht

die direkte Entsprechung eines Eintrages aus dem Fahrplan. Vielmehr werden einmalig alle

Bewegungsdaten erzeugt und vorinitialisiert. Außerdem wird der Status des Zugs dem Simu-

lationssystem bekannt gegeben, dabei insbesondere sein derzeitiger Verspätungszustand. Star-

tet der Zug erst während der Simulation, so ist seine Verspätung zunächst Null.

Dieses Ereignis terminiert eines der folgenden Ereignisse für den Zeitpunkt des ersten Auf-

tretens während der Simulation.

IV.5.1.2 Ereignis „Zug endet“

Der letzte Eintrag im Fahrplan jedes Zugs ist die Ankunft in seinem Zielbahnhof. Erreicht

der Zug während der Simulation diesen Bahnhof, wird dieses Ereignis ausgelöst. Da die Si-

mulation einen begrenzten Zeithorizont besitzt, bedeutet dies im Umkehrschluss, dass nicht

für jeden während der Simulation betrachteten Zug dieses Ereignis terminiert wird.

Die Hauptaufgabe dieses Ereignisses ist es, den entsprechenden Zug aus dem System zu

entfernen. Das Simulationsmodul kann dadurch seine internen Statistiken aktualisieren, die

als Grundlage zur Berechnung einiger Kennzahlen dienen.

Zudem wird der Bahnhof über das Eintreffen des Zugs informiert, sodass entsprechende

Schritte eingeleitet werden können. Diese sind mit denen einer Ankunft während der Fahrt

des Zugs identisch. Da dieses Ereignis der letzte Eintrag im Fahrplan des Zugs darstellt, ter-

miniert es auch keine weiteren Ereignisse.

IV.5.1.3 Ereignis „Zug erreicht Bahnhof“

Dieses Ereignis wird ausgelöst, wenn ein Zug einen Bahnhof, welcher nicht sein Zielbahn-

hof ist, erreicht. Der aktuelle Bahnhof wird über das Eintreffen des Zugs informiert. Nun

werden verschiedene Aktionen ausgeführt: Zunächst wird die Zahl der Passagiere ermittelt,

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

199

die den Zug an diesem Bahnhof verlassen. Aus dieser Menge werden diejenigen herausge-

nommen, die ihren Zielbahnhof erreicht haben und das System komplett verlassen. Für die

restlichen Passagiere wird der Anschlusszug ermittelt und festgestellt, ob dieser schon abge-

fahren ist. Entsprechend werden die Passagierstatistiken aktualisiert. Als letztes werden die

Wartelisten des Bahnhofes überprüft, um eventuell wartende Abbringer für diesen Zug über

die Ankunft zu informieren und gegebenenfalls deren Weiterfahrt zu veranlassen.

Schließlich terminiert dieses Ereignis die Weiterfahrt des Zugs mit dem Ereignis „Zug ver-

lässt Bahnhof“ nach der vorgeschriebenen Standzeit des Zugs.

IV.5.1.4 Ereignis „Zug verlässt Bahnhof“

Dieses Ereignis wird ausgeführt, wenn ein Zug seinen aktuellen Bahnhof verlassen soll.

Bevor dies geschieht, wird zunächst mittels des Bahnhofsfahrplans überprüft, welche Zubrin-

ger dieser Zug besitzt und ob diese den Bahnhof bereits erreicht haben. Ist die Liste der noch

ausstehenden Zubringer nicht leer, so muss, wie in der Realität, eine Entscheidung über das

weitere Vorgehen getroffen werden. Dies geschieht bspw. nach einer der oben genannten ein-

fachen Strategien, um die Rechenzeit zu begrenzen. Wurde innerhalb des Entscheidungspro-

zesses ein Warten des Zugs beschlossen, endet die Verarbeitung des Ereignisses an dieser

Stelle, und der Zug wird in die Warteschlange des Bahnhofes gestellt. Wenn alle Zubringer,

auf die gewartet werden soll, den Bahnhof erreicht haben, wird dieses Ereignis mit dem Ein-

treffen des letzten Zubringers sofort erneut terminiert. Es wird vereinfachend angenommen,

dass das Umsteigen eine konstante Zeit benötigt. Somit ist „Zug verlässt Bahnhof“ das einzi-

ge Ereignis, welches häufiger auftreten kann, als der Fahrplan es vorgibt.

Wurden keine verspäteten Zubringer gefunden oder trotzdem das Verlassen des Bahnhofes

beschlossen, so wird im nächsten Schritt das Einsteigen der Passagiere veranlasst. Hat der

Zug eine Verspätung, so werden die entsprechenden Statistiken über Warteminuten und Ver-

spätungen aktualisiert. Schließlich wird die neue Verspätung aus geplanter Abfahrtszeit und

aktueller Simulationszeit bestimmt und an die nachfolgenden Bahnhöfe gemeldet. Das Ereig-

nis „Zug erreicht Bahnhof“ oder „Zug endet“ wird entsprechend der Fahrtdauer zum nächsten

Bahnhof terminiert.

Parallel werden nun mehrere Strategien in verschiedenen Läufen dieser Simulation getes-

tet. Die im Rahmen dieser Simulationsläufe ermittelte beste Strategie wird bestimmt und dem

Disponenten geliefert, wobei allerdings nur linear propagierte Verspätungen und keine weite-

ren exogen induzierten Störungen Berücksichtigung finden.

IV.5.2 Ergebnisse der Experimentation

Um in Echtzeit zu verwertbaren Aussagen über die „aktuelle“ Qualität einzelner Dispositi-

onsstrategien zu gelangen, muss die Simulationskomponente vor allem in ausreichend kurzer

Zeit Ergebnisse liefern. Daher wurden einige Geschwindigkeitstests für die Simulation einfa-

cher Dispositionsstrategien durchgeführt. Der Graph in Abbildung 40 zeigt, dass die Simula-

tionsdauer im Wesentlichen konstant bleibt. Der Kurvenverlauf wird lediglich dadurch ver-

zerrt, dass beim Start des ersten Simulationslaufs der Fahrplan aus der Datenbank eingelesen

Kapitel IV

200

wird, was jedoch beim zweiten Lauf bereits entfallen kann. In der Praxis sollte der Fahrplan

mit allen Solldaten bereits im Voraus und komplett eingelesen werden. Auf diese Weise müs-

sen zum Start des Simulators lediglich die aktuellen Verspätungen und Passagierzahlen ini-

tiiert werden. Eine weitere Möglichkeit zur Geschwindigkeitssteigerung wäre wiederum die

Verteilung der Simulation; in diesem Fall kann eine zu simulierende Strategie als logischer

Prozess aufgefasst werden. Auch ein Verzicht auf niederrangige Zugtypen kann bei Anwen-

dung mit Echtzeitanforderung erwogen werden: Der zweite Graph in Abbildung 40 belegt,

dass sich beim Verzicht auf S-Bahnen die Geschwindigkeit signifikant erhöhen lässt. Da diese

i. Allg. ohnehin eine hohe Taktung aufweisen, ist eine Berücksichtigung nicht zwingend er-

forderlich.

125

100

150

175

200

225

1 2 3 4 5 6 7

Alle Züge

Ohne S-Bahn

Durchschnittliche

Simulationsdauer [s]

8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Einschwingphase

Abbildung 40: Durchschnittliche Simulationsdauern für einfache Dispositionsstrategien

Eine weitere wesentliche Fragestellung dieses Ansatzes ist der zu wählende zeitliche Hori-

zont eines Simulationslaufs. Einerseits sollte er nicht zu lang gewählt werden, weil die Prog-

noseunsicherheit sich mit zunehmendem zeitlichen Abstand des prognostizierten Ereignisses

erhöht, andererseits können bei einem zu kurzen Horizont verspätete Züge nicht lange genug

beobachtet werden, um sinnvolle Schlüsse auf die Auswirkungen einer Verspätung zu ziehen.

Im schlimmsten Fall stoppt dann ein Zug nur einmal während der Simulation. In der Experi-

mentation stellte sich in Abhängigkeit von der Fahrplanzeit ein Zeithorizont von einer bis drei

Stunden als sinnvoll heraus.

100

200

300

500

400

600

700

800

900

90 120 150 180 210 240 270 300

Simulationsdauer

Zeithorizont [Min.]

Simulationsdauer [s]

Abbildung 41: Auswirkung eines veränderten Zeithorizontes des Simulationsmodells

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

201

Abbildung 41 zeigt die Auswirkung eines veränderten Zeithorizonts auf die Simulations-

dauer. Es wird deutlich, dass die Zunahme der Dauer ab einem gewissen Zeithorizont moderat

ausfällt. Dies liegt in dieser Konfiguration darin begründet, dass ab diesem Zeitpunkt die

Menge zu verarbeitender Züge konstant bleibt, sodass nur noch die zusätzliche Simulations-

zeit ins Gewicht fällt.

IV.6 Entscheidungsunterstützung durch mathematische Optimie-

rung

Eine interessante Alternative zu heuristischen Dispositionsstrategien liefert wie gesagt die

Verwendung exakter Verfahren. Nachfolgend wird anhand der mathematischen Programmie-

rung aufgezeigt, wie eine exakt optimierende Lösungsstrategie in die Dispositionslogik ein-

fließen kann. Dabei sind, wie oben erwähnt, prinzipiell zwei Verwendungsarten denkbar:

1) Als Entscheidungsunterstützung für die Online-Disposition im Sinne einer Online-

Dispositionsstrategie. Dabei ist zu beachten, dass in das Optimierungsmodell Prog-

nosewerte eingehen, sodass die Optimierung aufgrund der Prognoseunsicherheit

nicht automatisch bessere Entscheidungen liefert, als es einfache Heuristiken tun.

Diese Einsatzform wird innerhalb dieses Abschnitts ausführlich behandelt.

2) Als Offline-Algorithmus zur ständigen Überprüfung und Weiterentwicklung von

Dispositionsheuristiken mit deterministischer Laufzeit: Primärstörungen werden in

das System eingegeben, und es wird a posteriori entschieden, welche Warteent-

scheidungen unter Berücksichtigung von Passagierströmen optimal gewesen wären.

Diese Betrachtungsweise wird in Abschnitt IV.7 besprochen.

Während es für den Online-Ansatz nur zu zeigen gilt, dass überhaupt auch exakt optimie-

rende Verfahren je nach Detaillierungsgrad des Modells durchaus in der Lage sind, in Echt-

zeit Verwendung zu finden, soll mit der Experimentation in Abschnitt IV.7 demonstriert wer-

den, wie gut die vorgestellten einfachen Strategien im Vergleich zu einem Offline-Optimalen

Verfahren tatsächlich sind. Dazu mussten zum einen Anpassungen des Offline-Modells gege-

nüber dem Online-Modell vorgenommen werden. Zum anderen wurde aus Gründen der Ver-

gleichbarkeit die Kostenfunktion der einfachen Strategien leicht abgeändert.

IV.6.1 Das Bahnsystem als mathematisches Programm

In diesem Abschnitt wird, basierend auf der in Abschnitt beschriebenen Modellierung,

nachfolgend ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsmodell des Bahnsystems hergeleitet,

welches durchaus zur Online-Disposition verwendet werden kann, vor allem aber zur Offline-

Analyse der in IV.4 beschriebenen Dispositionsheuristiken gedacht ist.

IV.6.1.1 Annahmen und Vereinbarungen bei der Bildung des Modells

Für die Mathematische Programmierung gilt in vielleicht noch stärkerem Maße als für die

Simulation: Es ist weder möglich noch sinnvoll, alle Aspekte eines Systems zu modellieren;

es ist vielmehr nach einem geeigneten Abstraktions- bzw. Detaillierungsgrad zu suchen, da

Kapitel IV

202

kleinere Modelle zwar nicht immer, aber sehr oft auch kleinere Probleme bei der Lösung ver-

ursachen. Demnach sollte auf die Beschreibung bestimmter Systemeigenschaften, die nicht

zur Problemlösung beitragen, verzichtet werden. Im Folgenden werden die im Prozess der

Bildung des mathematischen Modells getroffenen Annahmen über Struktur und Verhalten des

Systems Bahn beschrieben.

 Abschätzung stochastischer Parameter durch ihre Erwartungswerte: Bei bestimmten

Modellparametern, insbesondere bei den zukunftsbezogenen Daten, wie zum Beispiel

Fahrzeiten zwischen zwei Stationen oder Faktoren zum Aufholen von Verspätungen

handelt es sich um stochastische Daten, für die bestenfalls Wahrscheinlichverteilungen

bestimmt werden können. Im Modell werden alle Parameter, die stochastischen Ein-

flüssen unterliegen, durch ihre Erwartungswerte (punkt-) geschätzt. Auf diese Weise

wird ein stochastisches Modell durch ein (pseudo-) deterministisches approximiert.

 Aggregation von Passagierrouten: Im mathematischen Modell wird unterstellt, dass

ein Passagier im Falle eines verpassten Anschluss keine neue Route bekommt, son-

dern vielmehr auf den nächsten Takt der gleichen Linie warten muss163. Dies ist eine

notwendige Vereinfachung, da durch die getroffenen zeitlichen und räumlichen Be-

schränkungen des Modellierungsgebiets sehr oft ohnehin keine neue Route berechnet

werden kann. Zudem würden Modelle prohibitiv groß werden, wenn modellendogen

für einige tausend Passagiere neue Routen berechnet werden müssten164. In der Reali-

tät wird ein Passagier mit hoher Wahrscheinlichkeit im Falle eines verpassten An-

schluss aktiv eine neue Verbindung suchen, wenn er seinen Anschluss verpasst hat. Da

dies Zeit in Anspruch nimmt und er die aktuellen Zuglagen im Netz nicht kennt, wird

er nicht immer die bestmögliche Alternativroute finden, erfahrungsgemäß jedoch

kaum auf den nächsten Takt warten müssen. Deswegen wird im Modell unterstellt,

dass er nur einen bestimmten Anteil der Zeit bis zum nächsten Takt, bspw. nur 35 Mi-

nuten statt einer Stunde Taktzeit, warten muss.

 Modellierungstiefe: Bei der Modellierung wird zeitlich und räumlich nur ein Aus-

schnitt des gesamten Netzes betrachtet. Räumliche Abschnitte sind definiert durch eine

Untermenge der Bahnhöfe, bspw. alle einem Zuständigkeitsbereich einer Transportlei-

tung zugehörigen Stationen. Dies beschränkt nicht nur die Zahl notwendiger Entschei-

dungsvariablen, sondern gibt i. Allg. auch die Realität korrekt wieder, selbst wenn da-

durch (gesamt-) suboptimale Lösungen impliziert werden. Der Modellierungszeitraum

sollte nicht zu groß gewählt werden und nicht mehr als 0,5 bis 1,5 Stunden betragen.

Ein erheblich größerer Modellierungszeitraum liefert aufgrund der prinzipiellen Un-

163 Vgl. auch [Suhl et al. 2001a] zu dieser Modellierung.

164 Wollte man das mathematische Modell um solche Aspekte erweitern, würden bei Wahl bspw. eines Set-

Covering-Ansatzes zur Ressourcenplanung pro Passagier mindestens eine mögliche Alternativroute, falls er

seinen Anschluss verpasst, und damit mindestens eine Binärvariable zusätzlich im Modell integriert werden.

Diese Routen wären mittels des Passagierrouters (vgl. Abschnitt III.1.7) für jede aktuelle Netzlage neu zu be-

stimmen. Allein das schließt eine Verwendung solcher Modelle in Echtzeit a priori aus.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

203

vorhersagbarkeit von Primärstörungen und sonstiger starker stochastischer Einflüsse

nicht unbedingt bessere Ergebnisse, sodass an dieser Stelle guten Gewissens die Prob-

lemgröße reduzierbar ist. Zusätzlich zu zeitlichen und räumlichen Einschränkungen

besteht je nach Optimierungsziel165 die Möglichkeit, nur eine Teilmenge der Züge

oder eben nur aggregierte Passagierinformationen zu betrachten. Besonders bei Echt-

zeitanwendungen muss, wie gesagt, die Modellierungstiefe so angepasst werden, dass

optimale Lösungen schnell geliefert werden können.

 Netztopologie und Züge: Für die Berechnung des Routings von Zügen oder zur Stre-

ckenbelegungsplanung reicht die grobe, durch den Fahrplan gegebene, Netzwerkstruk-

tur nicht aus; der Detaillierungsgrad der Beschreibung sollte höher gewählt werden.

Bei der Modellbildung wird zunächst angenommen, dass eine Strecke mindestens

zwei Gleise enthält, so dass die Streckenbelegungsplanung für entgegengesetzte Rich-

tungen unabhängig erfolgen kann.

 Passagierströme: Im Rahmen des nachfolgend beschriebenen mathematischen Mo-

dells werden nur die folgenden Passagierinformationen berücksichtigt, die sich aus

den als bekannt vorausgesetzten Routen der Passagiere extrahieren lassen:

o Anzahl der bei der Abfahrt im Zug sitzenden Passagiere und

o Anzahl an Übergangsreisenden für jeden Anschluss.

 Disposition: Im Modell werden nur Anschlusssicherung und Haltezeitverkürzungen

als die Passagiere betreffenden Dispositionsmaßnahmen betrachtet. Um eine Ver-

gleichbarkeit mit den Wartezeitregeln der Deutschen Bahn zu gewährleisten, wird die-

se Strategie als Standardstrategie parametrisiert vorgegeben, sodass auch ein komplet-

ter Verzicht auf Regelwartezeiten erfolgen kann.

 Bewertungskriterien: Die Qualität der Dispositionsentscheidungen wird im Grundmo-

dell aus Gründen der Einfachheit der Zielfunktion hauptsächlich durch Akkumulation

der Anzahl der Passagierwarteminuten charakterisiert. Dabei werden zunächst nur die

Wartezeit am Gleis und die Wartezeit im Zug unterschiedlich, aber mit linear steigen-

den Kosten, bewertet. In einer Erweiterung muss berücksichtigt werden, dass die Un-

zufriedenheit der Reisenden überproportional mit steigender Wartezeit wächst. Im

Modell kann relativ einfach eine Begrenzung der Anzahl der „Warten“-

Entscheidungen integriert werden. Wenn dies nicht geschieht, könnte es dazu kom-

men, dass kein einziger Zug mehr nach dem Fahrplan fährt.166 Weitere Kriterien kön-

nen alle denkbaren, im Abschnitt IV.2 definierten, Maßstäbe „guter“ Disposition sein,

bspw. die Anzahl der Folgekonflikte, die Zahl der an die angrenzende Transportlei-

165 Wird bspw. eine Streckenbelegungsplanung durchgeführt, sind zwangsweise alle Züge (inkl. Sonder- und

Güterzüge) zu betrachten.

166 Eine Begrenzung dieser Anzahl wird dann besonders wichtig, wenn das Modell zur Bewertung von Dis-

positionsentscheidungen realer Disponenten verwendet werden soll, da Disponenten realiter nur eine begrenzte

Anzahl von Entscheidungen pro Zeiteinheit treffen können. Kann ein Disponent bspw. n Entscheidungen in einer

Stunde treffen, sollten dem Optimierungssystem ebenfalls n Entscheidungen pro Stunde gestattet werden.

Kapitel IV

204

tung weitergegebenen Verspätungen etc. Die Gewichtung dieser Kriterien ist jedoch

kein triviales Problem und soll aus Gründen der Vergleichbarkeit mit den anderen

Strategien, die sich im Wesentlichen an der Passagierwartezeit orientieren, entfallen.

IV.6.1.2 Mathematisches Modell

In diesem Abschnitt wird zunächst ein Grundmodell vorgestellt, welches das Dispositions-

problem abbildet. Im Anschluss werden verschiedene Modellerweiterungen diskutiert.

IV.6.1.3 Grundmodell

IV.6.1.3.1 Annahmen des Grundmodells

Prinzipiell wird im Grundmodell unterstellt, dass Züge nach dem Fahrplan fahren, solange

keine Störungen auftreten. Fahrtzeiten zwischen den Bahnhöfen sind konstant und vom Fahr-

plan vorgegeben; Aufholen von Verspätungen findet (noch) nicht statt. Die Aufenthaltszeiten

in den Bahnhöfen sind ebenfalls konstant und aus dem Fahrplan entnommen. M. a. W.: Wenn

ein Zug eine Verspätung bekommt, behält er diese im gesamten Verlauf der Zugfahrt. Hand-

lungsspielraum besteht nur bei eigentlichen Anschlusskonflikten. Zielkriterium ist die kumu-

lierte Wartezeit der Passagiere, die es für den Disponenten zu minimieren gilt.

Das Modell verfügt über den kompletten statischen Fahrplan sowie über alle in einem be-

stimmten Zeithorizont eingegangenen Zuglaufmeldungen. Zusätzlich werden die Anzahl der

Übergangsreisenden in Zu-/Abbringer-Relationen sowie für jeden Zughalt die Anzahl der im

Zug sitzenden Passagiere berücksichtigt.

IV.6.1.3.2 Grundmodell: Mathematische Formulierung

IV.6.1.3.2.1 Mengen

Die (bijektive) Zubringer/Abbringer-Relation sei nun wie folgt definiert:

Ein Zug

ist Zubringer eines Zugs

(bzw.:

ist Abbringer von

) genau dann, wenn

gilt:

( ), ( '): ( , ', ) }

i j i j i i j i j

e F z e F z b b t müz z z b t typ an typ ab          

, wobei

( , , )müz z z b

wiederum die Standard-Mindestübergangszeit eines Passagiers, die dieser an

einem Bahnhof b zum Umstieg von Zug

in Zug

benötigt, bezeichne.

Beachte: Es wird zunächst kein Zeitintervall, nach dem ein Zug nicht mehr als Abbringer

eines anderen angesehen wird, vorgegeben.

Es seien die Mengen der Abbringer bzw. Zubringer eines Zugs z an einer Station b damit

wie folgt definiert:

( , ) { '| ( ), ( '):

( , ', ) }

i j i j i j

Abb z b z e F z e F z

b b b t müz z z b t typ an typ ab

   

        

bzw.

( ', ) { | ( ), ( '):

( , ', ) }

i j i j i j

Zub z b z e F z e F z

b b b t müz z z b t typ an typ ab

   

        

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

205

Alle Abbringer von

werden auch Anschlüsse von

genannt.

Die Menge aller Anschlüsse sei mit Abb bezeichnet.

IV.6.1.3.2.2 Variablen

Es sei



die Menge der betrachteten Züge. Für jedes Ereignis e aus F(z) von Zügen z

aus

Z

werden Entscheidungsvariablen

typ

derart definiert, dass i den Index der aktuellen

Station des Zugs, j den Index des Zugs selbst und

},{ AbAntyp

die Art des Ereignisses be-

stimmt.

Wenn keine Verspätungsmeldungen vorliegen, stimmen die optimalen Werte dieser Ent-

scheidungsvariablen mit den durch den Fahrplan vorgegebenen Eintrittszeiten

()te

der jewei-

ligen Ereignisse e überein, die nachfolgend als

typ

bezeichnet seien.

Eine optimale Lösung liefert damit einen Vektor „durchzuführender“ Ereigniseintritte: Soll

bspw. ein Zug für fünf Minuten im Bahnhof angehalten werden, wird seine Abfahrtszeit T um

fünf höher sein als im Fahrplan vorgesehen.167

Seien weiter

,,i j k

binäre Variable: Für alle k aus

( , )

Abb z b

erreichen umsti,j,k Übergangs-

reisende ihren Anschluss genau dann, wenn

,, 1

i j k

Y

ist. Hat

,,i j k

den Wert 0, dann ist der

Anschlusszug abgefahren, bevor die Passagiere umsteigen konnten. Diese Variable entspricht

demnach in etwa der Wartefunktion bei den einfachen Dispositionsstrategien.

Zusammengefasst ergibt sich:

,An

)(, jij zBbZz 





als Ankunftszeit des Zugs j im Bahnhof i

,Ab

)(, jij zBbZz 





als Abfahrtszeit des Zugs j im Bahnhof i168 und

),(),(,

,, ikjkikkji bzZubzzBbZzY 





mit

, , ,

1 fährt nicht früher als

:0 sonst

i j i j k

i j k

k T müz

Y









IV.6.1.3.2.3 Kostenfunktion

In erster Annäherung der oben erläuterten Bewertungsmaßstäbe wird die gewichtete Sum-

me der durch Verspätungen und ihre Auswirkungen verursachten Passagierwarteminuten mi-

nimiert. Die Kategorien „Warten im Zug“ und „Warten am Gleis“ werden mit den Faktoren



bzw.



gewichtet. Offensichtlich widersprechen sich dabei die Einzelziele: wird nur die War-

tezeit im Bahnhof minimiert (



), ist es am besten, alle Züge auf ihre verspäteten Zubrin-

ger warten zu lassen, wird nur die Wartezeit im Zug in der Zielfunktion betrachtet (), ist

167 Durch die konstante Verspätungsausbreitung verzögert sich die Ankunftszeit des angehaltenen Zugs im

nächsten Bahnhof in diesem Modell ebenfalls um 5 Minuten.

168 Wobei vereinfachend das Endereignis eines Zugs als spezielles Ankunftsereignis bzw. das Start- als spe-

zielles Abfahrtsereignis betrachtet wird.

Kapitel IV

206

es optimal, überhaupt nicht zu warten. D. h., was in einem konkreten Fall optimal ist, hängt

stark von den jeweiligen Werten für die Faktoren



und



ab. Unter der Annahme, dass War-

tezeit im Zug subjektiv als angenehmer als am Bahnsteig empfunden wird, sollte





ge-

wählt werden. Zur Lösung brauchen nur diejenigen Wartezeiten berücksichtigt werden, die

durch die Disposition direkt beeinflussbar sind: Ist

,, 0

i j k

Y

, dann haben

,,i j k

umst

Passagiere

den Anschlusszug k verpasst und müssen

,ik

takt

Minuten auf den nächsten Zug in gewünsch-

ter Richtung warten, wodurch zusätzliche Passagierwarteminuten in Höhe von

, , ,i j k i k

umst takt

anfallen, wobei

,ik

takt

die Wartezeit bis zum nächsten vergleichbaren Anschluss bezeichne.

Wenn der Zug k warten musste, haben

,ik

im Zug sitzende Passagiere eine zusätzliche Rei-

severzögerung von

, , , ,

( max{ , })

Ab An Ab

i k i k i k i k

T T maz t

, wobei

,ik

maz

die Mindestaufenthaltszeit

des Zugs k im Bahnhof i bestimme. Vereinfachend kann jedoch

()

Ab Ab

i k i k

Tt

als Schätzer für

die zusätzliche Reiseverzögerung verwendet werden, da für diese Online-Modellierung nur

ein kleiner Zeithorizont berücksichtigt wird und somit eventuelle Mehrfachverrechnungen der

Warteminuten beschränkt sind.

Unter Berücksichtigung der Gewichte



und



ergibt sich folgende Kostenfunktion C:

, , , , , , , ,

, ( ) , ( ), ( , )

( ) (1 )

k i k j i j k j i

Ab Ab

i k i k i k i j k i j k i k

z Z b B z z Z b B z z Abb z b

C in T t umst Y takt





    

        



(1)

Eine Minimierung der Funktion (1) ist äquivalent zur Minimierung des variablen Anteils

(C’) dieser Funktion. Die tatsächliche Anzahl der Passagierwarteminuten wird nach der Op-

timierung aus dem optimalen Wert von C’ durch Berücksichtigung des konstanten Anteils 

nach der Formel (4) ermittelt.

, , , , , , ,

, ( ) , ( ), ( , )

k i k j i j k j i

i k i k i j k i j k i k

z Z b B z z Z b B z z Abb z b

C in T umst Y takt





    

      



(2)

, , , , ,

, ( ) , ( ), ( , )

()

k i k j i j k j i

i k i k i j k i k

z Z b B z z Z b B z z Abb z b

in t umst takt





    

       



(3)

'CC 

(4)

IV.6.1.3.2.4 Restriktionen

Fahrplaneinhaltung: Trivialerweise werden die Ankunfts- und Abfahrtszeiten der Züge

durch den gegebenen Fahrplan beschränkt. Die folgenden Ungleichungen (5) und (6) gewähr-

leisten, dass ein Zug in einem Bahnhof weder früher ankommt als geplant noch diesen eher

verlässt. Dies ist eine zulässige Vereinfachung der Realität: ein Zug könnte durchaus auch

früher als geplant ankommen, muss aber ohnehin mindestens warten, bis er nach Fahrplan

abfahren darf.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

207

An An

i k i k

Tt

(5)

Ab Ab

i k i k

Tt

(6)

Aktueller Zustand: Die Gleichungen (7) und (8) initialisieren die Ankunfts- oder Abfahrts-

zeiten aller relevanten Züge in der jeweils aktuellen Station, ggf. inklusive einer vorliegenden

Verspätung. Für die Züge, für die keine Verspätungsmeldungen vorliegen, werden die Werte

aus dem Fahrplan unterstellt (



sei entsprechend definiert).

An An

akt k akt

T k Z





  

(7)

Ab Ab

akt k akt

T k Z





  

(8)

Aufenthalts- und Fahrtdauer: Planmäßige Aufenthaltszeiten und Fahrtzeiten von Zügen

werden aus dem Fahrplan übernommen. Aufenthaltszeiten ergeben sich zu

()

Ab An

i k i k

tt

, und die

Fahrtzeiten betragen

2 , 1 ,

()

An Ab

i k i k

tt

. Beides wird durch die Ungleichungen (9) bzw. (10) im

Modell berücksichtigt.

, ( )

z Z i B z   

, , , ,

()

Ab An Ab An

i k i k i k i k

T T t t  

(9)

2 , 1 , 2 , 1 ,

()

s s s s

An Ab An Ab

i k i k i k i k

T T t t  

(10)

Anschlusssicherung: Um den Bahnhof i zu verlassen, braucht Zug k eine Abfahrtserlaubnis

vom Disponenten. Falls sich einer der Zubringerzüge von k verspätet, entscheidet der Dispo-

nent, ob der Anschluss trotzdem gesichert wird. Seien j und k Zubringer und Abbringer im

Bahnhof i. Umsteigende Passagiere können in den Anschlusszug k frühestens zum Zeitpunkt

, , ,

()

i j i j k

T müz

einsteigen, d. h., der Anschluss kommt genau dann zustande, wenn der Ab-

bringer nicht früher abfährt, also wenn

, , , ,

Ab An

i k i j i j k

T T müz

oder

,,i j k

= 1 ist (s. oben). Diese

Äquivalenz wird durch die Restriktionen (11) und (12) ausgedrückt.

und

müssen da-

bei so gewählt werden, dass das Ergebnis des Ausdrucks

, , , ,

()

Ab An

i k i j i j k

T T müz

für

,, 0

i j k

Y

nicht durch (11) und für

,, 1

i j k

Y

nicht durch (12) eingeschränkt wird169:

, , , , , ,

( 1) ( 0)

Ab An

i j k i k i j i j k

Y T T müz    

, , , , 1 , ,

( 1) ( , , )

Ab An

i k i j i j k i j k

T T müz M Y i j k Abb      

(11)

169 Bspw. könnte der Zeithorizont der Modellierung als Obergrenze gewählt werden.

Kapitel IV

208

, , , , 2 , , ( , , )

Ab An

i k i j i j k i j k

T T müz M Y i j k Abb     

(12)

Wartezeitregelungen:170 Die Wartezeitregelungen der Deutschen Bahn AG können schließ-

lich wie folgt integriert werden: Bekäme ein Abbringer k durch Warten auf den Zubringer j

eine Verspätung im Bahnhof i, die nicht länger als die vorgegebene Regelwartezeit

,,i j k

rwz

ist, muss k auf j warten, und seine Verspätung betrüge

, , , ,

()

An Ab

i j i j k i k

T müz t

. Die Aussage

„Zug k muss auf Zug j im Bahnhof i warten“ ist äquivalent zu

( 1)

i j k

Y

. Eine Reiseverzöge-

rung liegt im Rahmen der Regelwartezeit genau dann, wenn

, , , , , ,

( ( )) 0

An Ab

i j k i j i j k i k

rwz T müz t   

gilt.

Die Wartezeitregelungen können nun als Implikationen (13) modelliert werden. Mit

, , , , , , , ,

(( ( )) 0) ( 1)

An Ab

i j k i j i j k i k i j k

rwz T müz t Y     

gilt:

, , , , , , 3 , ,

( ( )) ( , , )

An Ab

i j k i j i j k i k i j k

rwzEin rwz T müz t M Y i j k Abb       

(13)

Durch das Setzen des Parameters

rwzEin

auf 0 kann diese Restriktion unwirksam gemacht

werden, falls die gesamtoptimale Lösung im betrachteten Netzausschnitt gesucht ist. Ist

1rwzEin 

, dann werden die Regelwartezeiten in der Problemlösung eingehalten. Parameter

in (13) sollte analog zu

groß genug gewählt werden, um bei

,, 1

i j k

Y

den Wertebe-

reich des Ausdrucks

, , , , , ,

( ( ))

An Ab

i j k i j i j k i k

rwz T müz t  

nicht einzuschränken.

IV.6.1.4 Erweiterung des Grundmodells

In das vorgestellte Grundmodell können weitere Restriktionen integriert werden, um das

Dispositionsproblem detaillierter – und damit realitätsnäher – zu beschreiben. In diesem Ab-

schnitt werden folgende Erweiterungen des Grundmodells als gemischt-ganzzahlige lineare

Probleme formuliert:

 Nichtlineare Kostenfunktionen

 Aufholen von Verspätungen

 Berücksichtigung von Prognosen

 Streckenbelegungsplanung und kapazitierte Strecken

 Begrenzte Anzahl an Dispositionsmaßnahmen

170 Dieser „Schalter“ wurde ursprünglich zur Validierung eingefügt und ist hier der Vollständigkeit halber

aufgeführt.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

209

IV.6.1.4.1 Nichtlineare Zielfunktion

Im vorgestellten Grundmodell wurden in der Zielfunktion die gewichteten Passagierwar-

teminuten minimiert. Dabei wurde im Gegensatz zum Vorgehen bei einfachen Dispositions-

strategien lediglich zwischen „Warten am Bahnhof“ und „Warten im Zug“ unterschieden.

Nun wird das Modell gemäß der Bewertungsmaßstäbe um einen nichtlinearen Zielfunktions-

verlauf erweitert, weil geringe Wartezeiten für viele sicherlich besser im Sinne der Dispositi-

on sind als hohe Wartezeiten für wenige – es wird also eine überproportional wachsende Ziel-

funktion unterstellt.

Eine solche Funktion kann mit quasi beliebiger Genauigkeit als stückweise lineare Funkti-

on approximiert werden, wobei die Genauigkeit mit der Anzahl der Eckpunkte wächst.171 In

Abbildung 42 rechts ist eine mögliche Linearisierung der links abgebildeten Funktionen dar-

gestellt.

Abbildung 42: Verschiedene Warteprofile und ihre lineare Approximation

Darüber hinaus ist, wie in Abschnitt IV.2 beschrieben, eine Aufteilung der Reisenden in

Kategorien denkbar, weil beispielsweise die Reisen unterschiedliche Dringlichkeitsstufen

haben können. Die Kosten für das Warten der Reisendengruppen unterschiedlicher Katego-

rien (s. ebenfalls Abbildung 42) werden durch unterschiedliche Parameter beschrieben und in

der resultierenden Kostenfunktion zusammengefasst.

Zur Darstellung stückweise linearer Zielfunktionen werden miteinander verbundene Stre-

cken (mit konstanter Steigung) betrachtet. Seien

bzw.

die Anzahl solcher Intervalle in

der Approximation der Kosten für die Wartezeit im Zug bzw. am Gleis. Die Intervalle seien

ferner durch die Eckpunkte

( , )

bzw.

( , )

begrenzt. Das Argument (hier: Wartezeit)

einer stückweise linearen Zielfunktion wird dann als Linearkombination zweier benachbarter

Eckpunkte dargestellt. Für jeden Eckpunkt wird eine dedizierte Variable, deren Wert in [0,1)

liegen darf, eingeführt:

171 In der Praxis geht diese Genauigkeit zulasten der Lösbarkeit, weil stückweise Linearitäten mittels zusätz-

licher Binärvariablen (



{0,1}) modelliert werden.

Kapitel IV

210

Es seien

1,,l i k

die Variablen für die Darstellung der Wartezeit im Zug und

2, , ,l i j k

diejeni-

gen für die Darstellung der Wartezeit am Gleis. Das ursprüngliche Model wird um folgende

Restriktionen ergänzt:

, , 1 1, , ,,

Ab Ab

i k i k i k L L i k

T t x U x U      

(14)

, , , 1 1, , , , , ,

(1 )

i j k i k i j k L L i j k

Y takt y V y V       

(15)

11 ,,

1..

l i k





(16)

22, , ,

1..

l i j k





(17)

Die Variablen

1,,l i k

bzw.

2, , ,l i j k

bilden in der Reihenfolge der

bzw.

-Indizes ein Spe-

cial Ordered Set vom Typ 2 (SOS2) 172.

Die Kosten ergeben sich zu der gewichteten Summe der Passagierwartezeiten, welche aus

den insgesamt (

LL

) verschiedenen Wartezeitkategorien berechnet werden:

1 1 2 2

, , ,

, , , , ,

( ) ( , , )

1.. 1..

minimize

( ) ( )

i k i j k

l l i k l l i j k

B z i j k Abb

l L l L

C in z U umst w V







       

   

(18)

IV.6.1.4.2 Aufholen von Verspätungen

Verspätungen können – im Gegensatz zur bisherigen Modellierung – sowohl auf der Stre-

cke als auch im Bahnhof aufgeholt werden.

Aufholen durch schnelleres Fahren: Zum Aufholen einer vorhandenen Verspätung kann

die fahrplanmäßige Fahrzeit zwischen zwei Stationen verkürzt werden. Die minimale Fahrzeit

,sk

des Zugs k auf der Strecke s kann dazu aus den Streckeneigenschaften der Strecke s und

den statischen Eigenschaften des Zugs k (bzw. der Zuggattung von k) berechnet werden; ggf.

172 Special Ordered Sets sind spezielle Restriktionstypen: Eine SOS1-Menge „ist eine Menge von Variablen

(kontinuierlich oder ganzzahlig) von denen genau eine Variable ungleich 0 sein muss“ (vgl. [Williams 1999], S.

165, eigene Übersetzung). SOS1-Mengen können verwendet werden, um mehrfache Auswahlmöglichkeiten,

z. B. bei der Standortplanung, zu modellieren. Eine SOS2-Menge „ist eine Menge von Variablen von denen

höchstens zwei ungleich 0 sein dürfen. Diese zwei Variablen müssen aufeinander folgend nach der vorgegebe-

nen Ordnung der Menge sein“ (vgl. [Williams 1999], S. 165, eigene Übersetzung). SOS2-Mengen werden z. B.

verwendet, um wie hier stückweise lineare Zielfunktionen zu modellieren. Sowohl die SOS1- als auch die SOS2-

Bedingungen lassen sich nach [Williams 1999], S. 165ff., mit Hilfe von 0/1-Variablen als gemischt-ganzzahlige

Programme formulieren. Durch modifizierte Branch&Bound-Algorithmen können große Effizienzsteigerungen

bei der Lösung von Programmen, die SOS-Bedingungen enthalten, erreicht werden (vgl. [Beale/Tomlin 1969]).

Daher bieten einige Optimierungssysteme eine spezielle Behandlung von SOS-Bedingungen oder erkennen diese

im Preprocessing automatisch.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

211

müssen zudem temporäre Gegebenheiten oder das Geschwindigkeits- bzw. Bremsverhalten

berücksichtigt werden. In Restriktion (10) des Grundmodells kann nun die auf diese Weise

ermittelte minimale Fahrzeit statt der planmäßigen Fahrzeit berücksichtigt werden:

2 , 1 , ,

An Ab

i k i k s k

T T d

(19)

Aufholen durch einen verkürzten Aufenthalt im Bahnhof: Eine Verspätung kann wie gese-

hen durch eine Haltezeitverkürzung kompensiert werden. Die Untergrenze für die Auf-

enthaltszeit des Zugs im Bahnhof sei definiert als dessen Mindestaufenthaltszeit (maz). Die

Mindestaufenthaltszeit des Zugs k im Bahnhof i hängt dabei vom Typ des Zugs k, von der

Größe des Bahnhofs i und von der Anzahl der einsteigenden und aussteigenden Passagiere ab.

Diesen Wert als bekannt (bspw. als Erfahrungswert oder technische Gegebenheit) vorausge-

setzt, kann die Restriktion (9) folgendermaßen modifiziert werden:

, , ,

Ab An

i k i k i k

T T maz

(20)

Denkbar ist die Bestimmung einer Mindestaufenthaltszeit zur Laufzeit, unter Berücksichti-

gung der aktuellen Passagierströme. Dieser Wert müsste dann als Modellvariable Maz defi-

niert werden, der bspw. mit den Werten der entsprechenden Parameter maz initialisiert würde

und im Modell den sich tatsächlich ergebenden Wert annimmt. Die Restriktion (9) des

Grundmodells wird in diesem Fall durch die Restriktion (21) ersetzt.

, , ,

Ab An

i k i k i k

T T Maz

(21)

Modellierung mittels Aufholfaktoren: Können die genauen Fahrzeiten auf allen Strecken

für alle Züge nicht ermittelt werden, so kann das Aufholen von Verspätungen mit zug- und

streckenspezifischen Aufholfaktoren modelliert werden. Die Werte dieser Faktoren basieren

auf Erfahrungen und können bspw. durch Befragung von Expertenbefragung und/oder Zug-

führern oder durch Analyse von Vergangenheitsdaten ermittelt werden.

Restriktion (22) zeigt die entsprechende Formulierung: Ein Zug der Zuggattung

kann

auf der Strecke s

,gs

Minuten pro 100 Kilometer oder Minuten pro Stunde Sollfahrzeit auf-

holen. Alternativ dazu ermöglicht die Bedingung (23), dass der Zug k

,100





% seiner Ver-

spätung auf der Strecke s aufholen kann. Selbstverständlich ist auch eine zugspezifische Mo-

dellierung denkbar.

2 , 1 , 2 , 1 , ,

( ) (1 )

s s s s

An Ab An Ab

i k i k i k i k k s

T T t t a    

(22)

2 , 2 , 1 , 1 , ,

()

s s s s

An An Ab Ab

i k i k i k i k s k

T t T t



   

(23)

Die Gleichungen (19) – (23) erweitern damit das Modell um eine andere als die Propagati-

on konstanter Verspätungen.173

173 Diese Aufholfaktoren unterliegen in der Praxis diversen Einflüssen, z. B. dem Wetter, was für den Einsatz

im Realsystem immer zu beachten wäre.

Kapitel IV

212

IV.6.1.4.3 Berücksichtigung von Prognosedaten

Eine Möglichkeit für die Prognose der Verspätungsentwicklung ist das regelbasierte Schät-

zen einer Aufholwahrscheinlichkeit, bspw. in Form von Aussagen wie: „Ein ICE-Zug kann

höchstens 5 Minuten der Verspätung pro 30 Minuten einer Fahrt aufholen“ oder („Zug k hat

zu 90 % in Berlin Zoo eine Verspätung von 20 Minuten“, können bspw. Trends integriert

werden. Dabei ist unerheblich, auf welche Weise solche Daten ermittelt werden. Sei

An Ab



die prognostizierte Abweichung der Ankunft bzw. der Abfahrt des Zugs j im Bahnhof i, und

sei

An Ab



die Wahrscheinlichkeit dieser Prognose. Durch die Restriktionen (24) bzw. (25)

werden diese Informationen im Modell als Trend berücksichtigt:

, , , ,

An An An An

i k i k i k i k



  

(24)

, , , ,

Ab Ab Ab Ab

i k i k i k i k



  

(25)

IV.6.1.4.4 Streckenbelegungsplanung

Selbst aufwändige Dispositionsaufgaben wie die Streckenbelegungsplanung sind relativ

einfach zu modellieren. Denkbare Varianten sind dabei die Einhaltung von Sicherheitsabstän-

den oder die – etwas realitätsnahere – Belegung von Streckenabschnitten.

Streckenbelegungsplanung mit Sicherheitsabstand: Soll ein zeitlicher Abstand

,,i j k

zwi-

schen den fahrenden Zügen j und k beim Passieren der Stelle i eingehalten werden, kann die-

ser Schwellenwert als Implikation formuliert werden:

, , , , , ,

( ) ( )

Ab Ab Ab Ab

i j i k i k i j i j k

T T T T h   

Um dies als Restriktion modellieren zu können, wird zunächst eine neue binäre Variable

,,i j k



, welche die Reihenfolge der Züge an der Stelle i beschreibt, eingeführt:

, , , ,

( ) ( 1)

Ab Ab

i j i k i j k



  

, , , , ,

( 1) ( )

i j k i j i j k



  

Die Restriktionen (26) und (27) bilden dann die Reihenfolge der Züge j und k an der Stelle

i mithilfe der binären Variablen

,,i j k



ab. Die Restriktion (28) garantiert: Passiert der Zug k die

Stelle i später als der Zug j – ist also

,, 1

i j k





- dann liegen diese Ereignisse mindestens

,,i j k

Minuten auseinander.

, , , , 4

Ab Ab

i k i j i j k

T T M



  

(26)

, , , , 5

( 1)

Ab Ab

i k i j i j k

T T M



   

(27)

, , , , , , 6

( 1)

Ab Ab

i k i j i j k i j k

T T h M



    

(28)

Belegungsplanung auf Streckenabschnitten: Es seien die Strecken in Streckenabschnitte

derart unterteilt, dass sich in jedem Streckenabschnitt zu einem beliebigen Zeitpunkt nur ein

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

213

Zug befinden kann174. Zug j kann die Stelle i nur dann passieren, wenn der Streckenabschnitt

bis zum nächsten Signal frei ist. Dieser Streckenabschnitt ist frei, wenn alle vor dem Zug j

fahrenden Züge diesen Abschnitt verlassen bzw. die Stelle (

1i

), welche das Ende des Ab-

schnittes i markiert, passiert haben. Es muss also die folgende Implikation gelten:

, , , 1,

( ) ( )

Ab Ab Ab Ab

i k i j i k i j

T T T T

  

Die Reihenfolge der Ereignisse wird durch entsprechende Restriktionen festgelegt. Dazu

wird ebenfalls die binäre Variable

,,i j k



, die die Reihenfolge der Züge an der Stelle i be-

schreibt, benötigt. Folgende drei Implikationen beschreiben die Belegung der Streckenab-

schnitte:

, , , ,

( 1) ( )

Ab Ab

i j k i k i j



  

, , , ,

( ) ( 1)

Ab Ab

i k i j i j k



  

, , , 1,

( 1) ( )

Ab Ab

i j k i k i j





  

Diese drei Implikationen werden wiederum durch drei entsprechende Restriktionen model-

liert: Die Restriktionen (29) und (30) bilden analog zu den Restriktionen (26) und (27) die

Reihenfolge der Züge j und k an der Stelle i mittels der binären Variable

,,i j k



ab. Falls

,,i j k



gleich eins ist, wird durch die Bedingung (31) gewährleistet, dass der Zug k den Streckenab-

schnitt i erst befahren darf, nachdem der Zug j diesen Abschnitt verlassen hat. Die Parameter

bis

sind in den Restriktionen (26) bis (31) ausreichend groß zu wählen.

, , , , 7

( 1)

Ab Ab

i k i j i j k

T T M



   

(29)

, , , , 8

Ab Ab

i k i j i j k

T T M



  

(30)

, 1, , , 9

( 1)

Ab Ab

i k i j i j k

T T M





   

(31)

Diese Modellierung erhöht die Komplexität des Modells enorm, sodass bestenfalls nur sehr

geringe Zeithorizonte exakt geplant werden können.

Streckenkapazitäten: Sollen Strecken kapazitiert werden, kann dies wie in den vorigen

Restriktionen geschehen; es handelt sich lediglich um eine Verallgemeinerung des Spezial-

falls eines Zugs auf einem Streckenabschnitt zur gleichen Zeit. Die Strecke wird dazu in so

viele fiktive Streckenabschnitte unterteilt, wie es die Kapazität dieser Strecke vorgibt. Nun

kann für die Menge der Züge, die die Strecke im relevanten Zeitraum befahren, eine Stre-

ckenbelegungsplanung durchgeführt werden. Die dafür notwendigen Restriktionen sind die

Restriktionen (29) bis (31). Sie werden für die Menge der Züge, die diese Strecke befahren

und für alle fiktiven Strecken, in die sie unterteilt wurde, gebildet.

174 Dies könnte in Echtzeit auch eine virtuelle Einteilung sein, wenn die Zugortung nur genau genug funktio-

niert.

Kapitel IV

214

IV.6.1.4.5 Beschränkung der Anzahl der „Warten“-Entscheidungen

Zu Stoßzeiten kann es wie gesagt sinnvoll sein, die Zahl der Warteentscheidungen für ei-

nen Disponenten zu beschränken, um die Übersichtlichkeit für einen menschlichen Disponen-

ten zu erhalten. Dazu können eine (weiche) obere Schranke für die Anzahl der berechneten

Abfahrtsverzögerungen sowie Strafkosten für die Überschreitung dieser Schranke eingeführt

werden. Es sei dazu

,ik

wie folgt definiert: Wenn der Zug k im Bahnhof i auf einen verspä-

teten Zubringer wartet, wird

,ik

auf eins gesetzt. Die Abfahrt des Zugs k wird im Bahnhof i

genau dann verzögert, wenn folgende strikte Ungleichung erfüllt ist:

, , , ,

()

Ab An Ab An

i k i k i k i k

T T t t  

Diese Ungleichung kann unter Benutzung eines genügend kleinen, streng positiven Para-

meters



umformuliert werden:

, , , ,

()

Ab An Ab An

i k i k i k i k

T T t t



   

(Da alle Zeiten im Fahrplan minutengenau angegeben sind, kann



bspw. gleich einer Mi-

nute angenommen werden.)

Es soll gelten:

, , , , ,

( 1) ( ( ) )

Ab An Ab An

i k i k i k i k i k

H T T t t



     

Diese Äquivalenz wird durch die Bedingungen (32) und (33) garantiert.

, , , , , 10

( ( ) )

Ab An Ab An

i k i k i k i k i k

T T t t H M



     

(32)

, , , , , 11

( ( ) ) (1 )

Ab An Ab An

i k i k i k i k i k

T T t t H M



      

(33)

Die Anzahl der Warten-Entscheidungen entspricht der Summe der

,ik

-Variablen, welche

in der folgenden Restriktion durch einen Parameter

MaxAnzWarten

beschränkt wird:

,ik

H MaxAnzWarten



..(34)

Es kann sinnvoll sein, diese Restriktion „weich“ zu modellieren, sodass mehr Warten-

Entscheidungen erlaubt sind als

MaxAnzWarten

vorgibt. Zusätzliche Warten-Entscheidungen

werden dann jedoch mit Strafkosten



in der Zielfunktion belegt. Dafür wird eine neue Va-

riable



benötigt, die nicht explizit als ganzzahlige Variable definiert werden muss und die in

der Kostenfunktion enthalten ist. Durch diese Variable wird die rechte Seite der Restriktion

(35) erweitert:

,ik

H MaxAnzWarten







(35)

Die modifizierte Kostenfunktion lautet:

2 , , , , , , , ,

( , ) ( ) ( , , )

minimize

( ) (1 )

Ab Ab

i k i k i k i j k i j k i k

i k B z i j k Abb

C in T t um Y takt

   



          



(36)

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

215

Durch diese Erweiterung erhält das Modell eine ambivalente Zielsetzung: mehrere Ziele

konkurrieren. Damit gibt es keine optimale Lösung im eigentlichen Sinne. Eine einfache Ad-

dition ist wenig sinnvoll, da die beiden Größen – Passagierwarteminuten und Anzahl der Ent-

scheidungen – unterschiedliche Maßeinheiten besitzen. Welche Lösung optimal ist, hängt

stark von den für die konkurrierenden Zielsetzungen gesetzten Prioritäten oder Gewichtungen

ab.

IV.6.2 Implementierung des Optimierungsagenten

Im Laufe der vorliegenden Arbeit wurden mehrere Versionen des zuvor beschriebenen Op-

timierungsmodells implementiert. Ihnen allen gemeinsam ist der prinzipielle Aufbau, der

deswegen zunächst kurz dargestellt wird. Die anschließenden Implementierungsdetails betref-

fen aber lediglich die aktuellste (und umfassendste) Ausführung.

IV.6.2.1 Aufbau eines Optimierungssystems

Ein Optimierungssystem besteht i. Allg. aus den folgenden zwei Hauptkomponenten, näm-

lich Modell- oder Matrixgenerator und mathematisches Optimierungssystem.

Der Modellgenerator wird in der Regel individuell für das zu lösende Problem bzw. für die

zu lösende Problemklasse entwickelt, während für die mathematische Optimierung selbst

i. d. R. eine Standardsoftware zur LP- bzw. MIP-Optimierung eingesetzt wird, bspw.

 MOPS (vgl. [Suhl 1994] bzw. [MopS 2005]) oder

 CPLEX (vgl. [CPLEX 2005]).

Dieser modulare Aufbau verbindet die Flexibilität des Modellgenerators mit den Vorzügen

einer ausgereiften und schnellen Standardsoftware zur mathematischen Optimierung.

Der Modellgenerator erzeugt aus den vorhandenen Modelldaten und –parametern ein ma-

thematisches Modell in einem für das Optimierungssystem verständlichen Format. Dies kann

ein Standardformat (i.Allg. MPS-Format175) oder auch ein proprietäres Datenformat sein. Aus

diesem Modell berechnet der mathematische Optimierer mit Hilfe eines geeigneten Lösungs-

verfahrens (vgl. Abschnitt IV.1.1.1) eine Lösung. Falls der Optimierer als Modul in das Op-

timierungssystem integriert wird, kann das Modell auch mittels API176-Aufrufen an den Op-

timierer übergeben oder direkt in dessen Speicher geschrieben werden. Zur Vereinfachung der

Bedienung sollten die Steuerung und Datenmanipulation in eine Softwareanwendung (ggf.

mit graphischer Oberfläche) eingebettet werden. Der generelle Aufbau eines Optimierungs-

systems ist in Abbildung 43 beschrieben.

Der hier entwickelte Optimierungsagent kapselt den beschriebenen Aufbau. Er berechnet

zusätzlich lediglich konkrete Passagierzahlen (Einsteiger, Aussteiger, Umsteiger) und Infor-

175 Das MPS-Format ist das am weitesten verbreitete Standardformat zur Speicherung von mathematischen

(linearen und gemischt-ganzzahligen) Modellen und wird praktisch von allen kommerziellen und vielen nicht-

kommerziellen Optimierungssystemen unterstützt (vgl. [Fourer 2000]).

176 Bei der API (Application Programming Interface) handelt es sich um die (Programmier-) Schnittstelle ei-

ner Anwendung oder Programmbibliothek.

Kapitel IV

216

mationen über Zubringer und Abbringer vor Beginn über geeignete Anfragen aus den vorlie-

genden Passagierrouten, um das Modell direkt erstellen zu können.

Als Standardsoftware zur Lösung der Optimierungsmodelle standen die mathematischen

Optimierer MOPS (Version 6.32) und CPLEX (Version 9.0.0) zur Verfügung. MOPS lag als

Dynamic Link Library (DLL) für die Win32-Plattform vor, die quasi direkt in den Optimie-

rungsagenten integriert werden kann; CPLEX ist in dieser Form nur als externe Anwendung

nutzbar.

Modellgenerator Mathematisches

Optimierungssystem

(MOPS, CPLEX etc.)

Daten

Modell

Lösung

(Umsetzung)

Abbildung 43: Allgemeiner Aufbau eines Optimierungssystems

IV.6.2.2 Systemspezifikation und Implementierungsdetails

Eine Übersicht der logischen Bestandteile des Optimierungssystems gibt Abbildung 44.

Grafische Benutzungschnittstelle (GUI)

Modellgenerator

Datenbank-

schnittstelle

Daten-

bank

Optimierungs-

controller

Mathematischer

Optimierer

(CPLEX)

ModellParameter Lösung

Abbildung 44: Aufbau des Optimierungssystems (Systemspezifikation)

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

217

Der Modellgenerator des Optimierungssystems soll Instanzen der in IV.6.1 und IV.7.1

besprochenen mathematischen Modelle erzeugen können. Dazu muss der Modellgenerator

über eine Datenbankschnittstelle verfügen, über die die benötigten Modelldaten geladen wer-

den können. Das Optimierungssystem unterstützt beide o. g. Optimierer.

Die Benutzungsoberfläche dient sowohl zur Eingabe der Modellparameter, zur Steuerung

des Optimierungsablaufs und der Ergebnispräsentation.

IV.6.2.2.1 Implementierung

Das komplette System wurde wiederum in der Programmiersprache JAVA implementiert,

wobei allerdings zu Testzwecken ein spezielles Logging-Framework (log4j der Apache Soft-

ware Foundation) eingebunden wurde, welches Meldungen des Programms (Fehlermeldun-

gen, Warnungen, Informationen) ausgibt und komfortabel auswerten kann (vgl. [ASF 2005]).

MOPS wurde in JAVA gekapselt und damit quasi direkt in das System integriert; CPLEX

kann nur über den Umweg der Ausgabe einer Datei eingebunden werden.

IV.6.2.3 Bedienung

Die Benutzungsoberfläche des Optimierungsagenten besteht aus mehreren Masken, die zur

Eingabe der Modellparameter und zur Ausgabe von Informationen dienen. Ein Beispiel dafür

ist in Abbildung 45 dargestellt.

Abbildung 45: Benutzungsoberfläche der Maske „Projekteinstellungen“

In dieser Maske können globale Parameter eingestellt werden, bspw. Betrachtungszeit-

raum, Verspätungsszenario, Zielgewichtung und Eckpunkte der stückweise linearen Kosten-

Kapitel IV

218

funktion, Taktzeit oder auch Mindestübergangszeit, die mangels Verfügbarkeit genauerer Da-

ten als konstant für die Berechnung unterstellt wird. Auch das Aufholen von Verspätungen

und die Beachtung von Regelwartezeiten kann von hier aus gesteuert werden.

In der Maske „Modell“ werden nach Abschluss der Modellgenerierung Informationen zum

generierten Modell, z. B. die Modelldimensionen, angezeigt. Nachdem das Modell generiert

wurde, kann es als Datei im MPS-Format exportiert oder intern mit MOPS gelöst werden. Im

letzteren Fall wird nach Abschluss der Optimierung das Ergebnis in der Maske Lösung ange-

zeigt. Über den Fortschritt der Optimierung gibt die Maske „Log“ Auskunft; weitere Einstel-

lungen sind über andere Masken vorzunehmen. All diese Eingaben können im Agentensystem

auch durch andere Agenten ausgelöst werden.

IV.6.3 Ergebnisse der Experimentation

Bei der Generierung der in den nachfolgenden Tabellen enthaltenen Probleminstanzen

wurden verschiedene Parameterwerte verwendet. Die in allen Modellausprägungen einheitlich

benutzten Parameter sind Fahrplantag, verwendete Zuggattungen (D, EC, IC, ICE, IR, RB,

RE) und Takt (60 Minuten). Störungen wurden in diesen Versuchen wiederum als gleichver-

teilt über die Menge der Züge und exponentialverteilt in ihrer Dauer generiert.

Ziel der Untersuchungen ist, das Modell auf seine Nutzung als Echtzeit-Anwendung zu

testen. Der Kennwert dafür ist in diesem Modell die Dauer der MIP-Optimierung. Dazu wer-

den die verschiedenen Einflussfaktoren auf die Optimierungsdauer und deren Zusammenhän-

ge untereinander betrachtet. Außerdem wird das Modell auf sein Verhalten bei Extrembelas-

tungen untersucht. Die nachfolgenden Tabellen enthalten charakteristische Ergebnisse, die

jeweils aus mehreren Testdurchläufen resultieren.

IV.6.3.1 Einfluss der Modellgröße auf die Lösungszeit

Die Dimension der Optimierungsmatrix wird durch die Größe des zu modellierenden Rea-

litätsausschnitts bestimmt, konkret durch den Zeithorizont, die berücksichtigten Zuggattungen

und die Größe der Planungsregion, also des betrachteten Fahrplanausschnitts. In den ersten

Experimenten wird nur der Bereich Frankfurt/Main mit den o. a. Zuggattungen untersucht;

Unterschiede in Modelldimensionen kommen daher nur durch unterschiedliche Planungszeit-

räume zustande. Die in Tabelle 13 aufgelisteten Ergebnisse wurden unter Einhaltung der War-

tezeitregeln und mit einer erwarteten Verspätungshöhe von 20 Minuten durchgeführt. Außer-

dem wurde das Aufholen von Verspätungen mit fünf Minuten pro Stunde berücksichtigt.

Alle Optimierungsläufe sind in diesem Szenario ausreichend kurz, um die Echtzeitbedin-

gung zu erfüllen. Es wird deutlich, dass weder die Erhöhung noch die Verringerung des Pla-

nungszeitraums in einem eindeutigen Zusammenhang mit der Zeitdauer der IP-Optimierung

stehen. Bei einem Vergleich der Parametersätze 1.1 und 1.2 fällt auf, dass sich bei einer Er-

höhung der Modellierungszeit von einer auf vier Stunden die Modellgröße annähernd vervier-

facht. Das größere Modell wird trotzdem sehr viel schneller gelöst, sodass insgesamt keine

valide Aussage über den Zusammenhang zwischen Modellgröße und Lösungsdauer möglich

ist.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

219

Tabelle 13: Einfluss der Modellgröße auf die Optimierungsdauer177

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

stei-

ger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente178

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

1 #1

100

5125

4211

1243

11493

65,153

1 #2

100

21479

17034

5283

48241

3,875

1 #3

100

30635

24590

7190

68460

78,352

IV.6.3.2 Einfluss des Passagieraufkommens

Ceteris paribus wird nun nur die Anzahl der Passagiere im Zug variiert. Alle Testläufe

werden unter Berücksichtigung der Wartezeitregeln, der Möglichkeit des Aufholens von Ver-

spätungen und mit einer Verspätungshöhe von 20 Minuten pro Störung durchgeführt.

Tabelle 14: Einfluss der Passagiere auf die Optimierungsdauer

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimie-

rungsdauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

2 #1

0,5

100

2202

1935

491

4895

2,203

2 #2

0,5

1000

2202

1935

491

4895

0,961

2 #3

0,5

10000

2202

1935

491

4895

0,941

2 #4

0,5

50000

2202

1935

491

4895

0,941

2 #5

0,5

2186846

2202

1935

491

4895

0,941

Es zeigt sich dabei, dass die reine Erhöhung der Passagierzahl im vorliegenden Modell

keinen Einfluss auf die Lösungszeit hat, sodass es anscheinend in dieser Problemstruktur kei-

nen direkten Zusammenhang zwischen Passagieranzahl und Lösungsdauer gibt. Tabelle 14

zeigt einige charakteristische Effekte bei der Erhöhung der Passagierzahl, wobei es sicherlich

in praxi unrealistisch ist, bei einer Erhöhung der Anzahl Reisender die Umsteiger konstant

niedrig zu lassen. Das Verhältnis beider Zahlen wird daher im Anschluss betrachtet.

177 Dabei geben die Zahlen in der Rubriken „Passagiere“ und „Umsteiger“ jeweils Zahlen pro Zug an.

178 Mit Nichtnullelementen werden diejenigen Elemente der Matrix A der Restriktionen eines Mathemati-

schen Programms Ax = b bezeichnet, die sich von Null unterscheiden. Die Anzahl der Nichtnullelemente ist

einer der Gradmesser für die Schwierigkeit eines Problems. Normalerweise ist die Matrix A dünnbesetzt (spar-

se), d. h., die Besetzungsdichte liegt maximal im niedrigen Prozentbereich.

Kapitel IV

220

Tabelle 15: Einfluss Passagiere/Umsteiger auf die Optimierungsdauer

Hori-

zont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

3 #1

100

5125

4211

1243

11493

3,294

3 #2

100

5125

4211

1243

11493

7,771

3 #3

100

5125

4211

1243

11493

65,153

3 #4

100

5125

4211

1243

11493

30,824

3 #5

100

5125

4211

1243

11493

114,805

3 #6

100

5125

4211

1243

11493

50,452

IV.6.3.3 Einfluss der Rate Passagiere/Umsteiger

Für diese Versuchsreihe werden Modellierungszeitraum und Anzahl Störungen derart ge-

wählt, dass Struktur und Größe der Probleminstanzen ähnlich (respektive gleich) sind. In Ta-

belle 15 ist zu beobachten, dass alle Parametersätze unterschiedliche Lösungszeiten für die IP-

Optimierung aufweisen, wobei tendenziell ein positiver Zusammenhang zwischen der Höhe

der Passagier/Umsteiger-Rate und der Lösungsdauer zu beobachten ist. Dieser bestätigt sich

auch in anderen Messreihen und erreichte bei 70 Umsteigern pro Anschluss und 100 Passa-

gieren die größte Optimierungsdauer.

IV.6.3.4 Einfluss von Wartezeitregelungen und Verspätungsaufholen

Diese Messreihe soll bestimmen, welche Parameterwerte für die Wartezeitregelung und

das Aufholen von Verspätungen in den nachfolgenden Untersuchungen zu wählen sind. Der

Einfluss beider Parameter wurde für verschiedene Verspätungshöhen getestet; Tabelle 16

enthält einige Beispiele für die beobachteten Auswirkungen.

Allgemein impliziert das Weglassen von Restriktionen eine Erweiterung des Lösungs-

raums eines Problems. Auch hier bewirkt das Weglassen der Restriktion RWZ eine verein-

fachte Problemstruktur und damit eine geringere Optimierungsdauer. Ähnliche Ergebnisse

ergeben sich für das Aufholen auf der Strecke. Eine Nichtberücksichtigung dieser Restriktion

bewirkt ebenfalls bei allen Testläufen eine Reduktion der Optimierungsdauer. Um am System

weitere Belastungstests durchzuführen, werden in den nachfolgenden Untersuchungen sowohl

die Regelwartezeiten als auch das Aufholen von Verspätungen berücksichtigt; beides war

auch die Einstellung in den vorigen Messreihen.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

221

Tabelle 16: Einfluss von Wartezeitregelungen und Verspätungsaufholen

Hori-

zont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Verspä-

tungs-

höhe

RWZ

Auf-

holen

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimie-

rungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in

[s])

4 #1

100

5125

4211

1243

11493

0,55

4 #2

100

nein

5125

4211

1243

11493

0,411

4 #3

100

nein

5125

4211

1243

11493

0,57

4 #4

100

nein

5125

4211

1243

11493

0,421

4 #5

100

5125

4211

1243

11493

65,153

4 #6

100

nein

5125

4211

1243

11493

31,765

4 #7

100

nein

5125

4211

1243

11493

1,512

4 #8

100

nein

5125

4211

1243

11493

1,392

4 #9

100

5125

4211

1243

11493

7,491

4 #10

100

nein

5125

4211

1243

11493

7,961

4 #11

100

nein

5125

4211

1243

11493

6,469

4 #12

100

nein

5125

4211

1243

11493

6,008

IV.6.3.5 Einfluss von Gewichtungsfaktoren und Mindestaufholzeit

In Tabelle 17 sind die Auswirkungen unterschiedlicher Gewichtungsfaktoren auf die MIP-

Optimierungsdauer dargestellt; Tabelle 18 zeigt den Einfluss verschiedener Mindestaufholzei-

ten auf die Lösungsdauer.

Tabelle 17: Einfluss der Gewichtungsfaktoren

Hori-

zont

Stör-

un-

gen

Passa-

giere

Um-

steiger

War-

ten am

Zug

Warten

Bahn-

steig

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimie-

rungsdauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

5 #1

100

5125

4211

1243

11493

65,153

5 #2

100

5125

4211

1243

11493

27,569

5 #3

100

5125

4211

1243

11493

23,654

5 #4

100

5125

4211

1243

11493

7,811

5 #5

5125

4211

1243

11493

5,037

5 #6

5125

4211

1243

11493

54,098

Kapitel IV

222

Tabelle 18: Einfluss der Mindestaufholzeit

Hori-

zont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Aufho-

len

[Min]

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

6 #1

100

5125

4211

1243

11493

65,153

6 #2

100

5125

4211

1243

11493

13,619

6 #3

100

5125

4211

1243

11493

8,002

6 #4

100

5125

4211

1243

11493

8,403

6 #5

100

5125

4211

1243

11493

22,994

6 #6

100

5125

4211

1243

11493

7,38

Bei den Gewichtungsfaktoren wird wie erwähnt zwischen „Warten am Gleis“ und „Warten

im Zug“ unterschieden. Es zeigt sich, dass jedes Abgehen von einer gleichen Gewichtung

beider Wartezeitkategorien die Optimierungsdauer verkürzt. Eine Veränderung beider Para-

meter auf einen anderen gemeinsamen Wert bewirkt ebenfalls eine geringe Reduktion der

Optimierungszeit. Die Begründung liegt offensichtlich darin, dass beide Faktoren in der Ziel-

funktion enthalten sind. Die einseitige Veränderung des Parameters bewirkt eine schnellere

Entscheidung zugunsten des anderen Gewichtungsfaktors bzw. bei der Lösungssuche zu einer

sinnvolleren Variablenauswahl für die Lösung. In den Folgeanalysen wird zwecks Belas-

tungsprüfung für beide Gewichtungsfaktoren ein gleicher Wert unterstellt.

Ein ähnliches Ergebnis zeigt sich beim Einfluss der Mindestaufholzeit (vgl. Tabelle 18).

Tendenziell gilt: Je weiter die Parameterwerte vom Standardwert 5 abweichen, desto geringer

ist die Optimierungsdauer. Eine mögliche Erklärung könnte darin bestehen, dass bei schnelle-

rem oder langsamerem Aufholen einfacher entschieden werden kann, ob es besser ist zu War-

ten oder nicht: Wenn viel aufgeholt werden kann, kann ein Zug länger warten, falls wenig

aufzuholen ist, sollte er schneller losfahren.

IV.6.3.6 Auswirkungen des Proportion Passagiere/Umsteiger

Die nun durchgeführten Tests weiten die Untersuchungen in Tabelle 15 auf verschiedene

Modellgrößen mit einer unterschiedlichen Anzahl an Störungen aus. Dabei wird gezeigt, dass

die Optimierungsdauer bei einer proportionalen Veränderung von Passagieren und Umstei-

gern gleich bleibt.

Die beobachteten Ergebnisse sind in Tabelle 19 dargestellt. In allen Versuchen beträgt das

Passagiere/Umsteiger-Verhältnis 5:1, wobei ein Zeithorizont von einer halben bis zu zwei

Stunden betrachtet wird. Bis zu einer Stunde werden die Testläufe mit zehn Störungen durch-

geführt, danach mit fünf. Es lässt sich feststellen, dass für die Höhe der Optimierungsdauer

nicht die Anzahl der Passagiere oder Umsteiger ausschlaggebend sind. Vielmehr ist augen-

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

223

scheinlich das Verhältnis zwischen beiden Parameterwerten der entscheidende Einflussfaktor

auf die Dauer; unabhängig von der Modellgröße und der Anzahl der Störungen. Offensich-

tlich wirkt sich die absolute Anzahl eingestreuter Störungen sehr stark aus, sie wird daher

nachfolgend näher betrachtet.

Tabelle 19: Proportionalität Passagiere/Umsteiger

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

7 #1

0,5

2202

1935

491

4895

10,185

7 #2

0,5

100

2202

1935

491

4895

10,185

7 #3

0,5

400

2202

1935

491

4895

10,135

7 #4

5125

4211

1243

11493

235,469

7 #5

100

5125

4211

1243

11493

238,393

7 #6

400

5125

4211

1243

11493

241,026

7 #7

1,5

8128

6555

1994

18250

40,328

7 #8

1,5

100

8128

6555

1994

18250

40,508

7 #9

1,5

400

8128

6555

1994

18250

40,428

7 #10

11239

8963

2800

25278

21,18

7 #11

100

11239

8963

2800

25278

7 #12

400

11239

8963

2800

25278

21,13

IV.6.3.7 Modellverhalten in Abhängigkeit von der Anzahl Störungen

In Tabelle 20 wird das Modellverhalten für 100 Passagier (-gruppen) und 70 Umsteigern

dargestellt, weil diese Kombination in Tabelle 15 die höchste Optimierungsdauer benötigte.

Zur besseren Beurteilung und Vergleichbarkeit der Ergebnisse werden zwei weitere Testrei-

hen durchgeführt: Tabelle 21 zeigt die Auswirkungen für 100 Passagiere und 20 Umsteiger;

Tabelle 22 für 4000 Passagiere und 50 Umsteiger. Bei allen Tests beträgt der Zeithorizont

eine halbe Stunde, und die Anzahl der Störungen variiert zwischen 15 und 50. Die einzelnen

Testläufe offenbaren ein ambivalentes Modellverhalten. Während zwischen 8#1 und 8#2 in

Tabelle 20 die Anzahl der Störungen nur von 15 auf 20 erhöht wird, vertausendfacht sich die

Dauer für die MIP-Optimierung. Eine weitere Erhöhung der Anzahl auf 30 in 8#3 zeigt je-

doch eine deutliche Reduktion der Optimierungsdauer. Diese Unterschiede lassen sich nur so

erklären, dass einige Störungen Folgekonflikte induzieren, die eine größere Auswirkung auf

das Bahnnetz haben und somit eine größere Optimierungszeit beanspruchen als andere. Ist

Kapitel IV

224

bspw. der Frankfurter Hauptbahnhof betroffen, sind in der Regel gleich mehrere Anschluss-

züge involviert. In diesem Versuch ist das Modell bei einer Anzahl von 50 Störungen nicht

mehr optimal zu lösen gewesen.

Tabelle 20: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer, I

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimie-

rungsdauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

8 #1

0,5

100

2202

1935

491

4895

2,994

8 #2

0,5

100

2202

1935

491

4895

3320,033

8 #3

0,5

100

2202

1935

491

4895

462,203

8 #4

0,5

100

2202

1935

491

4895

41,941

8 #5

0,5

100

2202

1935

491

4895

152,65

8 #6

0,5

100

2202

1935

491

4895

Tabelle 21 und Tabelle 22 bestätigen diese Erkenntnisse. Die maximale Optimierungs-

dauer ist in beiden Testreihen ebenfalls bei 20 Störungen zu beobachten. Im Unterschied zu

den Tests in Tabelle 20 weisen alle Parametersätze bei einer gleichen Anzahl von Störungen

eine geringere Optimierungsdauer auf, was durch das andere Passagier/Umsteiger-Verhältnis

zu begründen ist. Anhand Tabelle 15 ist erkennbar, dass bei 70 Umsteigern von 100 Passagie-

ren die benötigte Lösungszeit höher ist; dies wird an dieser Stelle erneut bestätigt. Bei einer

Anzahl von 50 Störungen liefert das Modell wiederum keine optimale Lösung.

Tabelle 21: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer; II

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

9 #1

0,5

100

2202

1935

491

4895

2,724

9 #2

0,5

100

2202

1935

491

4895

1007,229

9 #3

0,5

100

2202

1935

491

4895

278,18

9 #4

0,5

100

2202

1935

491

4895

14,461

9 #5

0,5

100

2202

1935

491

4895

86,354

9 #6

0,5

100

2202

1935

491

4895

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

225

Tabelle 22: Einfluss von Störungen auf die Optimierungsdauer; III

Horizont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimie-

rungsdauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

10 #1

0,5

400

2202

1935

491

4895

2,464

10 #2

0,5

400

2202

1935

491

4895

154,211

10 #3

0,5

400

2202

1935

491

4895

38,495

10 #4

0,5

400

2202

1935

491

4895

3,566

10 #5

0,5

400

2202

1935

491

4895

10,746

10 #6

0,5

400

2202

1935

491

4895

IV.6.3.8 Modellverhalten in Abhängigkeit von Modellgröße und Störungsan-

zahl

Bei diesen Optimierungsläufen sollen die Auswirkungen der Modellgröße in Zusammen-

hang mit den Störungen auf die Optimierungsdauer aufgezeigt werden. Außerdem werden die

einzelnen Zeiten in Bezug auf eine Verwendung des Modells im realen Betrieb untersucht.

In den Versuchen wird ein Zeithorizont zwischen 0,5 und 2 Stunden betrachtet. Für jeden

Zeitraum werden die Auswirkungen bei unterschiedlichen Anzahlen verspäteter Züge unter-

sucht. Die Anzahl variiert je nach Modellgröße zwischen 5 und 50 Störungen. Im Zug befin-

den sich 400 Passagiere; von denen 50 umsteigen wollen. Tabelle 23 enthält die einzelnen

Beobachtungen der Versuche.

In allen Modellierungszeiträumen zeigt sich wieder, dass mit zunehmender Störungsanzahl

auch die Zeitdauer der MIP-Optimierung ansteigt. Bspw. benötigt das Modell für eine optima-

le Lösung (Zeithorizont = 0,5 Stunden) bei 25 Störungen 86,420 Sekunden und bei 10 Stö-

rungen 2,243 Sekunden. Wird allerdings Tabelle 22 berücksichtigt, bestätigt sich diese Ab-

hängigkeit nicht. In 10#2 ist zu erkennen, dass 20 Störungen eine größere Optimierungsdauer

induzieren als 25, wobei aber die sonstigen Annahmen beider Testreihen gleich waren. Dar-

aus ist abzuleiten, dass die Optimierungsdauer primär von der Störungsverteilung und nur

sekundär von deren Anzahl abhängt. Bis zu einer Anzahl von 25 Störungen ist die Dauer bis

zur Lösung sogar für die Echtzeit-Optimierung vertretbar, darüber hinaus ist daran nicht mehr

zu denken. Die Ergebnisse zeigen, dass bei einer Anzahl von 20 Störungen die Lösungsdauer

durchaus für eine Verwendung des Modells im realen Bahnbetrieb geeignet wäre. Ab 25 Stö-

rungen und einer Modellierungszeit von einer Stunde liefert das Modell im Beispiel jedoch

keine optimale Lösung für die MIP-Optimierung mehr. Auch scheint sich wiederum die Stö-

rungsverteilung auszuwirken. Alles in allem ist es demnach durchaus sinnvoll, innerhalb be-

grenzter Realitätsausschnitte die Lösung des mathematischen Modells zu versuchen. In jedem

Fall sollte jedoch eine Verfahrensalternative zur Verfügung stehen, falls die Optimierung zu

keinem Ergebnis führt.

Kapitel IV

226

Tabelle 23: Einfluss von Modellgröße und Störungen auf die Optimierungsdauer

Hori-

zont

Stör-

ungen

Passa-

giere

Um-

steiger

Restr.

Var.

davon

Integer

Nichtnull-

elemente

Optimierungs-

dauer

Nr.

[Std.]

(MIP in [s])

11 #1

0,5

400

2202

1935

491

4895

2,243

11 #2

0,5

400

2202

1935

491

4895

86,42

11 #3

0,5

400

2202

1935

491

4895

2805,635

11 #4

0,5

400

2202

1935

491

4895

11 #5

400

5125

4211

1243

11493

8,712

11 #6

400

5125

4211

1243

11493

33,929

11 #7

400

5125

4211

1243

11493

11 #8

400

5125

4211

1243

11493

184,786

11 #9

400

5125

4211

1243

11493

11 #10

1,5

400

8128

6555

1994

18250

26,688

11 #11

1,5

400

8128

6555

1994

18250

13,219

11 #12

1,5

400

8128

6555

1994

18250

202,021

11 #13

1,5

400

8128

6555

1994

18250

273,793

11 #14

1,5

400

8128

6555

1994

18250

11 #15

400

11239

8963

2800

25278

21,381

11 #16

400

11239

8963

2800

25278

21,66

11 #17

400

11239

8963

2800

25278

261,065

11 #18

400

11239

8963

2800

25278

IV.7 Offline-Analyse mittels mathematischer Optimierung

Nachdem gezeigt wurde, auf welche Weise die mathematische Optimierung als Online-

Algorithmus Verwendung finden kann, soll nun die Offline-Variante zur Bewertung von Dis-

positionsstrategien herangezogen werden. Dazu sind einige Anpassungen vonnöten, die nach-

folgend beschrieben werden. Die Implementierung dieses Modells erfolgt analog der Online-

Version, sodass sie hier nicht weiter beschrieben wird. Ergebnisse einiger Experimente zur

Bewertung einfacher Dispositionsheuristiken bilden den Abschluss dieses Abschnitts.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

227

IV.7.1 Anpassung des mathematischen Modells

Im Vergleich zu dem in Abschnitt IV.6.1 vorgestellten Modell ändert sich in der Offline-

Version wenig; im Prinzip ist lediglich die Zielfunktion anzupassen:

Es ist bei einem längeren Betrachtungszeitraum nicht sinnvoll, die sich in einem Zug be-

findlichen verspäteten Passagiere an jedem Bahnhof erneut als verspätet zu bewerten, sodass

jetzt nur die wirklich ankommenden Passagiere

,ij

mit ihren ungeplanten Verspätungsminu-

ten

, , ,

()

An An

i j i j i j

an T t

einzubeziehen.

In den entsprechenden Kostenfunktionen aus Abschnitt IV.6.1 sind demnach lediglich die

Parameter

,ij

durch die entsprechenden

,ij

zu ersetzen, um ein mit den Online-Strategien

besser vergleichbares Ergebnis zu erzielen.

IV.7.2 Ergebnisse der Experimentation

IV.7.2.1 Simulationsparameter

Für die Offline-Analyse wurde eine Reihe von Experimenten durchgeführt, bei denen die

folgenden Parameter verändert wurden

 Untersuchungszeitraum

 Dispositionsstrategie (nur Online Disposition) und

 Taktzeit

Untersuchungszeitraum: Es wurden Untersuchungszeiträume mit der Länge von einer bis

zwei Stunden ausgewählt, da diese Zeiträume groß genug sind, um aussagekräftige Ergebnis-

se zu liefern. Die Tabelle 24 zeigt die Größen von Modellen mit unterschiedlich langem Zeit-

horizont.

Als Eingabedaten für die mathematische Optimierung wurden die wie in Abschnitt

III.2.2.1.1 beschriebenen generierten Passagierrouten und Verspätungen kleineren Ausmaßes

für einen Fahrplantag verwendet.

Damit die Simulation mit höchster Wahrscheinlichkeit eingeschwungen ist, wurden Unter-

suchungen für die Zeiträume zwischen 15 und 16 Uhr, 20 und 21 Uhr sowie von 20 und 22

Uhr durchgeführt.

Dispositionsstrategie: Als Dispositionsstrategien zum Benchmark wurden zwei der in Ab-

schnitt IV.4 vorgestellten und untersuchten Strategien angewendet. Bei beiden wird die Dis-

positionsentscheidung anhand von Passagierverhältnissen getroffen, und beide erzielen relativ

gute Ergebnisse. Bei Strategie 13 wartet ein Zug auf sämtliche Zubringer, in denen sich Um-

steiger befinden, wenn die Summe der Umsteiger aller verspäteten Züge mindestens

100q

der im abfahrbereiten Zug anwesenden Passagiere darstellt. Bei Strategie 16 wartet ein Zug

auf einen verspäteten Zubringer, sofern die Anzahl deren Umsteiger mindestens

100q

% der

Reisenden im wartenden Zug zzgl. Der bereits wartenden Zusteiger an Folgebahnhöfen über-

steigt.

Kapitel IV

228

Tabelle 24: Modellgrößen

Zeitraum von

8.00

bis

9.00

10.00

14.00

20.00

Länge

1 h

2 h

6 h

12 h

Regelwartezeiten179

aus

ein

aus

Züge

3010

4439

10121

18115

Zugstationen

19261

38048

112994

219810

Zubringer

11899

30886

108598

206380

Verspätungen

450

1022

3712

8406

Strukturvariablen

185248

373318

1125544

2184670

davon binär

69682

145030

447580

865810

Restriktionen

194137

206036

399765

1224041

2372935

Nichtnullelemente

566160

589958

1165686

3569190

6917110

Beide Strategien wurden gewählt, da sie gute Ergebnisse bezüglich des Laufzeitverhaltens,

der Ankunftspünktlichkeit, der Gesamtverspätungen der Passagiere und bei den gewichteten

Passagierwartezeiten erzielt haben. Das Vorgehen zum Benchmark beliebiger anderer Strate-

gien ist jedoch auf alle anderen Strategien übertragbar.

Zum Vergleich werden auch die beiden Strategien mit allgemeineren Wartevorgaben (Glo-

bale Regelwartezeiten [RWZ], Niemals Warten), welche sich im realen Einsatz oder zumin-

dest im Praxistest befinden, herangezogen. Alle vier Strategien gehören zur Klasse der deter-

ministischen Online-Algorithmen.

Taktzeit: Die Taktzeit ist die Wartezeit, die ein Passagier zusätzlich erhält, falls er seinen

Anschluss verpasst. Es werden Untersuchungen für Taktzeiten von 60 Minuten und

24 Minuten durchgeführt. Die Taktzeit von 60 Minuten entspricht der Zeit, die ein Passagier

oftmals auf den nächsten vergleichbaren Zug in derselben Richtung warten muss. Der Takt-

zeit von 24 Minuten liegt die Überlegung zu Grunde, dass ein Passagier nicht auf den näch-

sten Zug derselben Linie warten wird, sondern vielmehr eine andere Route wählt, um seine

persönliche Verspätung zu minimieren.

179 Die Anzahl der Restriktionen erhöht sich bei Beachtung der Regelwartezeiten um die Anzahl der An-

schlüsse, die Anzahl der Nichtnullelemente erhöht sich um die zweifache Anzahl der Anschlüsse.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

229

Abbildung 46: Kostenfunktionen

Die Taktzeit hat bei den ausgewählten Dispositionsstrategien keinen Einfluss auf die Dis-

positionsentscheidung; sie wird lediglich zur Berechnung der Passagierwarteminuten für Pas-

sagiere, die ihren Anschluss verpasst haben, benutzt. Daher können die Auswirkungen unter-

schiedlicher Taktzeiten auf das Ergebnis der Online-Disposition ohne zusätzliche Simulation

rein rechnerisch ermittelt werden.

Die in der Dispositionskomponente des Simulators implementierten Kostenfunktionen eig-

nen sich aufgrund ihrer Nichtlinearität allerdings nicht für die Verwendung in dem hier vor-

gestellten Modell, sodass nun auch während der Simulation dieselbe stückweise lineare Kos-

tenfunktion wie bei der Offline-Analyse (s. u.) verwendet wird, wodurch auch die Vergleich-

barkeit der Ergebnisse erhöht wird.

IV.7.2.2 Bewertungskriterium

Als Bewertungskriterium für den Vergleich der Ergebnisse der Online Disposition mit de-

nen der Offline-Analyse wurden wiederum die gewichteten ungeplanten Passagierwarteminu-

ten herangezogen. Als Gewichtungsfunktion wurde eine stückweise lineare Funktion mit den

Eckpunkten (0, 0), (10, 10), (30, 90), (60, 360), (100, 1000) und (150, 2250) verwendet. Die

Kurve wird mit der Steigung des letzten Abschnittes bis zur Unendlichkeit verlängert. Die

Wartezeit, die durch das Verpassen eines Anschlusses (Warten am Gleis) entsteht, wurde zu-

sätzlich mit dem Faktor 2 gewichtet. Der Verlauf der Kostenfunktionen für das Warten im

Zug und das Warten am Gleis wird in Abbildung 46 graphisch veranschaulicht.

IV.7.2.3 Simulation der Online-Disposition

Es werden mehrere Simulationen mit unterschiedlichen Parametersätzen durchgeführt (s.

Tabelle 25). Die gewichteten Passagierwarteminuten für unterschiedliche Taktzeiten lassen

sich rechnerisch aus den Simulationsergebnissen ermitteln.

Kapitel IV

230

Jede Simulation wird mit einer Einschwingphase von vier Stunden durchgeführt, damit die

Züge zu Beginn des Betrachtungszeitraums mit Passagieren mit hoher Wahrscheinlichkeit

vollständig gefüllt sind.

Tabelle 25: Parameter der Simulation

Parametersatz

1.1.x

1.2.x

1.3.x

1.4.x

2.1.x

2.2.x

2.3.x

2.4.x

Zeitraum

15 – 16 Uhr

20 – 21 Uhr

Strategie

RWZ

Nie War-

ten

RWZ

Nie War-

ten

Quote

0,7

0,3

0,7

0,3

Taktzeit

jeweils 24 bzw. 60 Minuten

Laufzeit [Minuten]

138

133

140

138

120

122

127

120

Die Simulation wird ohne den Einsatz des Passagierrouters durchgeführt, um eine bessere

Vergleichbarkeit der Ergebnisse mit den Ergebnissen der Offline-Analyse zu gewährleisten.

Dies unterschätzt letztlich zwar die maximale Qualität der eingesetzten Online-Strategien, ist

aber aufgrund extrem groß werdender mathematischer Modelle bei inhärenter Berücksichti-

gung des Re-Routing von Passagieren notwendig. Für die Passagiere, die einen Anschluss

verpassen, wird deswegen eine zusätzliche Verspätung in Höhe der Taktzeit angenommen.

IV.7.2.4 Offline-Analyse

Für die Offline-Analyse werden Modelle mit verschiedenen Parametersätzen, die in Tabel-

le 26 dargestellt sind, generiert und gelöst. Dabei werden Parameter gewählt, die möglichst

genau den Einstellungen der Simulation entsprechen. Regelwartezeiten werden bei der Offli-

ne-Analyse nicht beachtet, da sie den Lösungsraum für die Optimierung unnötig einschrän-

ken.

Da für die Offline-Optimierung dieselben zufällig generierten Verspätungen wie für die

Simulation verwendet werden konnten, kann der Offline-Algorithmus als diffuse adversary

(vgl. Abschnitt II.4.2) betrachtet werden.

Die Optimierungsmodelle wurden mit dem im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Opti-

mierungssystem erzeugt, in das MPS-Format exportiert und mit dem mathematischen Opti-

mierer CPLEX gelöst. Alle Optimierungsläufe wurden auf einem Dualprozessorsystem mit

zwei 2,2 GHz Intel Xeon Prozessoren und insgesamt 4 GB Arbeitsspeicher durchgeführt.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

231

Tabelle 26: Parameter der Offline-Analyse

Parametersatz

1.x.1

1.x.2

2.x.1

2.x.2

3.x.1

3.x.2

Zeitraum

15.00 – 16.00 Uhr

20.00 – 21.00 Uhr

20.00 – 22.00 Uhr

Taktzeit

24 min

60 min

24 min

60 min

24 min

60 min

Generierung

6,58 s

5,63 s

6,02 s

4,07 s

9,45 s

7,77 s

Lösungszeit

23,89 s

18,62 s

591,53 s

94,31 s

11798,98 s

11468,13 s

IV.7.2.5 Auswertung

IV.7.2.5.1 Parameterkalibrierung

Zunächst wird der in beiden Strategien enthaltene Parameter q auf einen in dieser Konfigu-

ration guten Wert gesetzt, um beide Strategien testen zu können. Um Aussagen über die Aus-

wirkung von q auf beide Strategien treffen zu können, werden für diese Strategien innerhalb

des betrachteten Szenarios zunächst Sensitivitätsanalysen vorgenommen.

Abbildung 47: Verhalten der Strategie 13 für verschiedene Parameter q im Zeitraum 1

Strategie 13: Für q lassen sich beliebige positive Werte einsetzen. Ist q = 0, warten sämtli-

che Züge immer auf ihre Zubringer; wählt man für q ausreichend große Werte, warten Züge

grundsätzlich nicht auf verspätete Zubringer. Die gewichteten Passagierwarteminuten, die

aufgrund verpasster Anschlüsse entstehen, werden also mit höheren Werten für q steigen,

während die gewichteten Passagierwarteminuten, die durch verspätete Züge entstehen, mit

steigenden Werten für q fallen werden.

Kapitel IV

232

Es ist anzunehmen, dass die Summe dieser beiden gegenläufigen Funktionen einen in etwa

u-förmigen Verlauf der gesamten Kostenfunktion impliziert.

Die erste Sensitivitätsanalyse wurde für den Zeitraum 1 (von 15.00 bis 16.00 Uhr, 1 Stun-

de) durchgeführt. Das Ergebnis dieser Analyse für Taktzeiten von 24 und 60 Minuten zeigt

das Diagramm in Abbildung 47. q ist auf einer logarithmischen Skala abgetragen.

Die beiden Graphen zeigen allerdings nur zwischen q = 0,2 und q = 0,8 annähernd den er-

warteten Verlauf. Die abfallenden Werte für q < 0,2 lassen sich jedoch nicht ausreichend

durch die oben angesprochene Überlagerung der beiden Teilfunktionen erklären. An dieser

Stelle wirkt sich anscheinend die kurze Laufzeit von einer Stunde aus, wodurch Sekundärver-

spätungen nicht ausreichend zu berücksichtigen sind.

Deswegen ist es in diesem Fall günstiger als bei einem längeren Betrachtungszeitraum, auf

verspätete Zubringer zu warten. Dieser Effekt wirkt sich bei einer Taktzeit von 60 Minuten

natürlich noch stärker aus als bei einer Taktzeit von 24 Minuten, da in diesem Fall Passagiere

ohne Anschluss ohnehin schon stärker negativ bewertet werden.

Für die zweite Messreihe wurde deswegen ein längerer Untersuchungszeitraum von zwei

Stunden verwendet (Zeitraum 3, 20.00 bis 22.00 Uhr). Die Ergebnisse dieser Experimente

werden in Abbildung 48 dargestellt. Der Graph für die Taktzeit von 60 Minuten weist jetzt

deutlich erkennbar eine U-Form auf. Das Minimum wird bei einem Wert von q = 1,1 erreicht,

zwischen q = 1,0 und q = 3,0 liegen die Werte nur maximal um 1 % höher als das Minimum.

Der waagerechte Verlauf der Kurve für q > 6 lässt darauf schließen, dass sich die untersuchte

Dispositionsstrategie in diesem Szenario und ab diesem Wert wie die Strategie „Niemals War-

ten“ verhält.

Abbildung 48: Verhalten der Strategie 13 für verschiedene Parameter q im Zeitraum 3

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

233

Bei der Kurve für die Taktzeit 24 Minuten ist die U-Form zwar nicht so stark ausgeprägt

wie bei der Kurve für die Taktzeit 60 Minuten, sie ist aber trotzdem erkennbar. Das Minimum

liegt hier bei einem Wert von q = 3.

Tabelle 27: Ergebnisse für Strategie 13 bei wechselndem q in Zeitraum 1

Passagiere ohne

Anschluss

gewichtete PWM ohne

Berücksichtigung der

verpassten Anschlüsse

gewichtete PWM bei Takt

Quote

24 Minuten

60 Minuten

0,1

261641

270485

309881

0,2

277289

289169

342089

0,3

110

259883

274403

339083

0,4

154

259262

279590

370142

0,5

156

259216

279808

371536

0,6

188

257369

282185

392729

0,7

198

258188

284324

400748

0,8

198

258085

284221

400645

Nicht nur das Minimum, sondern die gesamte Kurve hat sich nach rechts in Richtung der

höheren Quoten verschoben. Diese Beobachtung verdeutlicht den Einfluss der angenommen

Taktzeit auf die zu wählende Quote: je größer die Taktzeit ist, desto kleiner sollte die Quote

gewählt werden. Dieser Zusammenhang erscheint plausibel, da bei einer niedrigeren Quote

weniger Passagiere ihren Anschluss verpassen und dadurch eine Wartezeit in Höhe der Takt-

zeit erhalten (vgl. Tabelle 27 und Tabelle 28).

Tabelle 28: Ergebnisse für Strategie 13 bei wechselndem q in Zeitraum 1

gewichtete PWM ohne

Berücksichtigung ver-

passter Anschlüsse

gewichtete PWM bei Takt

Quote

Passagiere ohne

Anschluss

24 Minuten

60 Minuten

0,3

997

884

968488

1554724

0,4

866

857086

1495066

0,5

108

946

769202

1420706

0,55

166

893

765805

1451413

0,6

183

748195

1443799

0,65

193

547

741023

1442507

0,7

202

199

752863

1459639

0,8

138

199

718415

1387559

Kapitel IV

234

156

249

688841

1368569

1,1

211

488

637340

1349408

1,3

214

624

637872

1351704

1,5

214

661

637909

1351741

219

320

638228

1355000

2,5

255

264

640924

1378864

252

558

626822

1362998

433

169

657325

1499929

433

184

657340

1499944

Strategie 16: Auch bei Strategie 16 wird zunächst ein besserer Wert des Parameters q unter

den gegebenen Voraussetzungen gesucht. Für q sind wieder beliebige positive Werte zulässig;

ebenso wie bei Strategie 13 bedeuten kleinere Werte für q, dass die Anschlüsse häufiger bzw.

immer (bei q = 0) auf verspätete Züge warten, während bei größerem q seltener oder gar nicht

mehr gewartet wird. Es ist also wieder mit einem u-förmigen Verlauf des Graphen zu rech-

nen.

Tabelle 29: Ergebnisse für Strategie 16 bei wechselndem q in Zeitraum 3

gewichtete PWM ohne

Berücksichtigung ver-

passter Anschlüsse

gewichtete PWM bei Takt

Quote

Passagiere ohne An-

schluss

24 Minuten

60 Minuten

0,1

979

1273784

403012

1978664

0,15

895

813808

931948

1458208

0,25

992

560851

691795

1275091

0,3

983

560142

689898

1267902

0,4

042

537544

675088

1287784

0,5

169

476827

631135

1318507

0,6

171

475146

629718

1318266

0,7

208

474934

634390

1344694

0,8

208

474692

634148

1344452

1,0

374

468913

650281

1458193

1,5

374

468779

650147

1458059

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

235

Die Tabelle 29 zeigt die Ergebnisse der Experimente, die in Abbildung 49 graphisch ver-

anschaulicht werden. Dort ist bei einer angenommen Taktzeit von 60 Minuten deutlich die

erwartete U-Form zu erkennen; bei einer Taktzeit von 24 Minuten ist sie weniger stark aus-

geprägt, aber trotzdem vorhanden. Am rechten Rand zeigen die Kurven einen konstanten Ver-

lauf, was darauf zurückzuführen ist, dass für q > 1 derselbe Effekt wie bei der Strategie

„Niemals Warten“ erzielt wird.

Der Unterschied zwischen der Strategie „Niemals Warten“ und dem optimalen Ergebnis

der Strategie 16 fällt, wie zu erwarten, bei der Taktzeit 24 Minuten deutlich geringer aus als

bei der höheren Taktzeit von 60 Minuten. Ein guter Wert für q bei einer Taktzeit von 60 Mi-

nuten liegt bei q = 0,3, bei der Taktzeit 24 Minuten liegt er dagegen bei q = 1.

Diese Ergebnisse bestätigen auch die Ergebnisse der Untersuchung von Strategie 13: Die

Taktzeit hat erheblichen Einfluss auf die Güte einer Dispositionsstrategie. Anders formuliert,

muss bei der Auswahl einer geeigneten Dispositionsstrategie die Taktzeit (bzw. die Verspä-

tung, die ein Passagier durch einen verpassten Anschluss erhält) unbedingt berücksichtigt

werden. Somit ist belegt, dass die kundenorientierte Disposition für Zugtypen mit hoher Tak-

tung nicht unbedingt relevant ist.

Abbildung 49: Verhalten der Strategie 16 bei wechselndem q (Zeitraum 3)

IV.7.2.5.2 Vergleich von Online- und Offline-Disposition

Für den Vergleich Online/Offline wurden für die Strategien 13 und 16 Quoten q gewählt,

bei denen aufgrund der durchgeführten Sensitivitätsanalysen ein gutes Ergebnis zu erwarten

ist; erwartungsgemäß liefert die Offline-Analyse die besten Ergebnisse.

Kapitel IV

236

Tabelle 30: Ergebnisse (Zeitraum 1)

Strategie

RWZ

Niemals

Warten

Offline-

Analyse

(q=0,3)

Gewichtete Passagierwarteminuten

Takt = 24 min

274403

278711

316941

284315

184650

Takt = 60 min

339083

367499

430425

400739

186643

Abweichung vom Optimum

Takt = 24 min

48,61 %

50,94 %

71,64 %

53,98 %

Takt = 60 min

81,67 %

96,90 %

130,61 %

114,71 %

Passagiere ohne Anschluss

110

151

193

198

Insgesamt wurden drei Versuchsreihen für die drei genannten unterschiedlichen Untersu-

chungszeiträume durchgeführt:

Versuchsreihe 1: In Abbildung 50 sind die Ergebnisse für den Zeitraum 1 (15.00 bis 16.00

Uhr) dargestellt. Für jede untersuchte Dispositionsstrategie (und die Offline-Analyse) zeigen

jeweils zwei Balken die gewichteten Passagierwarteminuten für die Taktzeiten 24 und 60 Mi-

nuten (zugehörige Zahlenwerte s. Tabelle 30) in der zusätzlich noch die Anzahl der Passagie-

re, die ihren Anschluss verpasst haben, sowie die prozentuale Abweichung der Ergebnisse

von der optimalen Lösung der Offline-Analyse aufgeführt sind.

Abbildung 50: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 1)

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

237

Im Diagramm ist deutlich erkennen, dass die untersuchten Dispositionsstrategien bei der

größeren Taktzeit von 60 Minuten im Vergleich zur Offline-Disposition deutlich schlechtere

Ergebnisse liefern als bei einer Taktzeit von 24 Minuten. Während bei der kleineren Taktzeit

die Ergebnisse der Online Disposition 49 % bis 72 % von der optimalen Lösung abweichen,

sind es bei der größeren Taktzeit 82 % bis 131 %. Die Dispositionsstrategien, die die Warte-

entscheidung aufgrund von Passagierinformation treffen, erzielen dabei signifikant bessere

Ergebnisse als die globalen Wartevorgaben.

Versuchsreihe 2: Die Ergebnisse der Versuchsreihe für den Zeitraum 2 (20.00 bis 21.00

Uhr) sind in Tabelle 31 wiedergegeben und in Abbildung 51 visualisiert.

Abbildung 51: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 2)

Tabelle 31: Ergebnisse (Zeitraum 2)

Strategie

RWZ

Niemals

Warten

Offline-

Analyse

(q=0,3)

Gewichtete Passagierwarteminuten

Takt = 24 min

275371

275566

325968

297536

210977

Takt = 60 min

440599

492538

678180

676796

228383

Abweichung vom Optimum

Takt = 24 min

30,52 %

30,61 %

54,50 %

41,03 %

Takt = 60 min

92,92 %

115,66 %

196,95 %

196,34 %

Passagiere ohne Anschluss

281

369

599

645

Die im ersten Experiment gemachten Beobachtungen werden durch die zweite Untersu-

chung bestätigt: Zum einen verschlechtern sich die Ergebnisse aller Strategien bei größerer

Kapitel IV

238

Taktzeit stärker als die Ergebnisse der Offline-Analyse. Bei 24 Minuten Taktzeit liegen die

gewichteten Passagierwarteminuten der Offline-Disposition zwischen 31 % und 55 % über

denen der Offline-Optimierung; bei 60 Minuten Taktzeit beträgt die Verschlechterung schon

93 bis 197 %. Zum anderen treten die Unterschiede zwischen den Strategien mit lokalen und

globalen Warteregelungen noch stärker hervor. Dies ist vermutlich auf die insgesamt höhere

Anzahl von Passagieren in diesem Experiment zurückzuführen.

Versuchsreihe 3: In einer dritten Versuchsreihe (vgl. Tabelle 32 bzw. Abbildung 52) wur-

den die Experimente über einen größeren Untersuchungszeitraum von 2 Stunden durchge-

führt. In dieser Versuchsreihe können die vier Dispositionsstrategien bei einer Taktzeit von 24

Minuten sehr gute Ergebnisse im Vergleich zur Offline-Analyse aufweisen; die Abweichun-

gen liegen hier lediglich bei 7 % bis 19 %. Betrachtet man allerdings die Ergebnisse für die

Taktzeit 60 Minuten, stellt sich die Situation wieder ganz anders dar: Die Strategien, die Pas-

sagierverhältnisse berücksichtigen, führen zu 76 % bzw. 87 % mehr gewichteten Passagier-

warteminuten als die optimale Lösung, bei den Strategien mit globalen Regelsystemen sind es

dagegen etwa um 108 %.

Abbildung 52: Vergleich zwischen Online- und Offline-Disposition (Zeitraum 3)

Es fällt insgesamt auf, dass sich die Strategien „Regelwartezeiten“ und „Niemals Warten“

bei den verursachten gewichteten Passagierwarteminuten kaum unterscheiden, obwohl bei der

Strategie „Regelwartezeiten“ die Anzahl der Passagiere ohne Anschluss verkleinert wird. Dies

mag sich vermutlich aufgrund des insgesamt relativ kurzen Betrachtungszeitraums und der

hohen Taktung in dieser Konfiguration nicht weiter auswirken.

Bahnseitige Strategien der kundenorientierten Disposition

239

Tabelle 32: Ergebnisse (Zeitraum 3)

Strategie

RWZ

Niemals

Warten

Offline-

Analyse

(q=1,1)

(q=0,3)

Gewichtete Passagierwarteminuten

Takt = 24 min

637340

689898

707413

657848

595813

Takt = 60 min

1349408

1267902

1507093

1502216

721502

Abweichung vom Optimum

Takt = 24 min

6,97 %

15,79 %

18,73 %

10,41 %

Takt = 60 min

87,03 %

75,73 %

108,88 %

108,21 %

Passagiere ohne Anschluss

1211

983

1360

1436

V Kundenseitige Informations- und Kommunikationspro-

zesse der kundenorientierten Disposition

Die wahre Kunst der Kommunikation liegt darin, nicht nur das Richtige am richtigen Ort

zur richtigen Zeit zu sagen, sondern das Falsche im verlockenden Augenblick ungesagt zu

lassen.

Dorothy Nevel

Der letzte wichtige Baustein kundenorientierter Disposition ist gleichzeitig Protagonist

derselben: der Passagier. Dabei ist die letzte zu klärende Voraussetzung, die gleichzeitig An-

forderungen an das zu konzipierende System darstellt, die prinzipielle Erfassbarkeit, Erreich-

barkeit, Steuerbarkeit und Beeinflussbarkeit des Reisenden selber. Wie bereits erwähnt kön-

nen Kunden in Bahnhöfen und Zügen über Reiseverzögerungen informiert werden, aber die

spezifischen Interessen und das Verhalten eines Kunden während der Fahrt sind für den Dis-

ponenten nicht verfügbar. Wenn aber die These verfolgt wird, dass sich dies mittels verfügba-

rer und verbreiteter Information- und Kommunikationstechnologie ändern lässt, muss ein Rei-

sender auf seiner Fahrt direkt erreicht werden können – egal, wo er sich gerade befindet.

Wie gesehen, können Züge zum großen Teil bereits heute automatisiert erfasst werden; die

so erhobenen Daten bilden die Grundlage für das RIS der Deutschen Bahn AG und werden

stetig weiter verbessert, bis irgendwann alle Züge satellitengestützt erfasst werden. Mit wei-

taus mehr Problemen sind Erfassung, Verfolgung und Interaktion mit Passagieren im Bahn-

system während der Reise180 behaftet:

 Die Zahl an Passagieren ist weitaus größer als die von Zügen und relativ stark

schwankend. Diesem Umstand ist Rechnung zu tragen durch effiziente Methoden zur

kundenorientierten Disposition, skalierbare Rechnerarchitekturen, die flexibel auf

Schwankungen reagieren können und intelligente Verteilungsmechanismen. Das in

den vorigen Kapiteln dargelegte System kann dies leisten.

 Die Kommunikationsmöglichkeiten mit Passagieren richten sich nach der jeweils ver-

fügbaren Technologie, und Ortungstechnologien sind nur begrenzt verfügbar. Kom-

munikationsschnittstellen müssen demnach flexibel genug gestaltet werden, um rasch

technische Neuerungen und wachsende Möglichkeiten integrieren zu können.

 Datenschutzrechtliche Aspekte werden bei der Erfassung von Reisedaten eine Rolle

spielen. Aller Voraussicht nach werden nie alle Reisenden einer Erfassung zustim-

men; diese muss freiwillig geschehen und darf kein Zwang sein.

Um mit den Reisenden während der Fahrt kommunizieren zu können bzw. mit ihnen zu

interagieren, müssen zwei Voraussetzungen zwingend erfüllt sein:

180 Vor der Reise ist, wie bereits in Kapitel 1 gesehen, jegliche Interaktion mit dem Passagier möglich, sei es

am Schalter oder per Internet.

Kapitel V

242

 Technologische Erreichbarkeit: Es müssen mobile Endgeräte vorhanden sein, die zur

Interaktion genutzt werden können. Im einfachsten Fall können dann auf ein Gerät

personalisierte Informationen übertragen werden, die ein Kunde nutzt – oder nicht.

Besser wären Geräte, die eine echte Interaktion unterstützen, die also dem Kunden die

Möglichkeit zur Antwort auf eine Information ermöglichen. Idealerweise können

Kunden automatisiert geortet und somit ganz im Stile eines Navigationssystems im

Automobil durch das Netz gesteuert werden181.

 Ausreichende Marktdurchdringung: Die Geräte müssen nicht nur verfügbar, sondern

auch weit verbreitet sein, damit möglichst schnell eine kritische Anzahl von Reisenden

einen Dienst wie die kundenorientierte Disposition nutzen können.182

Der Verdacht liegt nahe, dass heutzutage fast jeder Bahnreisende zumindest ein Mobiltele-

fon besitzt: Der „Handy-Boom“ gegen Ende der 90-er Jahre belegte eindrucksvoll, dass ein

starkes Bedürfnis nach mobiler Kommunikation besteht. Der Mensch möchte jederzeit er-

reichbar bleiben und andere erreichen können. Es werden dazu immer mehr Notebooks, PDAs

und Mobiltelefone eingesetzt. Die Entwicklung neuer Geräte nimmt dabei ein immer schnel-

leres Tempo an. Auf diese Weise werden Dienste möglich, die vor einigen Jahren noch un-

denkbar waren – wie die Disposition von Reisenden im Bahnnetz.

V.1 Theoretische Grundlagen

In den nächsten Abschnitten wird zunächst aufgezeigt, welche grundsätzlichen technischen

Möglichkeiten des Mobile Computing zur Interaktion mit und zur generellen Verfolgbarkeit

von Reisenden im Netz existieren. Anschließend wird ein kurzer Überblick über die Marktsi-

tuation gegeben, um eine Entscheidungshilfe zu geben, welche Technologievarianten unters-

tützt werden sollten.

V.1.1 Grundkonzepte des Mobile Computing

Der Begriff „Mobile Computing“ wird als Schlagwort für den mobilen Umgang mit mobi-

ler Informationstechnologie in den unterschiedlichsten Zusammenhängen verwendet, obwohl

keine wirklich einheitliche Definition existiert. Vielmehr subsumiert der Begriff eine Fülle

von Konzepten, wie z. B. (vgl. [Roth 2002], S. 4ff.):

 Allgegenwärtige Computer: Nach Weiser können drei Phasen der Computernutzung

unterschieden werden: die Phase der Mainframes, die Phase der PCs und die Phase der

allgegenwärtigen Computer. In der letzteren treten Computer immer mehr in den Hin-

181 Diese Vision ist in der Tat nicht allzu weit entfernt – existieren doch schon seit einiger Zeit mobile Satelli-

tenortungssysteme für Personal Digital Assistants (PDAs), die mittlerweile in Supermarktketten und per Internet

preisgünstig vertrieben werden.

182 Ein genereller Fehler vieler innovativer Dienstleistungen im Bereich des sog. M-Commerce war in der

Vergangenheit der, nicht auf die Verbreitung der tauglichen Endgeräte zu achten. Kaum ein Kunde wird sich

nach Meinung des Autors nur wegen eines verhältnismäßig kleinen Nutzens – z. B., weil es eine neue Schnitt-

stellentechnologie bietet, ein neues Mobiltelefon kaufen. Eine integrierte Kamera mag eine andere Anreizwir-

kung haben.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

243

tergrund und werden für den Benutzer unsichtbar. Sie sind überall verfügbar und kön-

nen entweder stationär oder mobil eingesetzt werden. Weiser geht schon zu diesem

frühen Zeitpunkt von einem weltweit vernetzten System aus, in dem Alltagsgegens-

tände Rechnerfunktionen übernehmen (vgl. [Weiser 1991]).

 Nomadic Computing: Nomadic Computing beschreibt den Umgang mit der Mobilität

des Anwenders. Es befasst sich mit den Anforderungen an die Geräte und den Prob-

lemen bei der mobilen Kommunikation. Es betont u. a. auch die Probleme am Zielort

einer Reise.

 Personal Computing: Von Personal Computing wird gesprochen, um die persönliche

Natur der Verwendung mobiler Endgeräte zu betonen. PDAs und Notebooks können

persönliche Daten (Termine, Telefonnummern etc.) enthalten. Sie werden in der sub-

jektiven Wahrnehmung der Nutzer eher als „persönlich“ betrachtet als stationäre Gerä-

te – möglicherweise aufgrund ihres Charakters als ständiger Begleiter im täglichen

Leben.

 Tragbare Computer: Bei diesem Aspekt steht die Mobilität der Endgeräte im Vorder-

grund. Es wird zwischen tragbaren PCs (Notebooks), Handhelds (PDAs) und Wearab-

les, also am Körper tragbaren Geräten (z. B. Uhren oder „Intelligente“ Kleidung zur

Überwachung von Körperfunktionen), unterschieden.

 Ad-hoc-Vernetzung ist die kurzfristige und spontane Vernetzung von Geräten ohne

aufwendige Konfiguration. Dies kann zum z. B. beim Datenaustausch zwischen meh-

reren mobilen oder einem mobilen und einem stationären Gerät der Fall sein. Häufig

werden dazu drahtlose Technologien wie WLAN, IrDA oder Bluetooth verwendet.

Eine Erläuterung dieser Technologien findet sich im nächsten Abschnitt.

 Embedded Networking: Werden Geräte mit eingebetteten Systemen, wie z. B. Haus-

haltsgeräte oder ein Navigationssystem für Fahrzeuge, in ein Netzwerk integriert, wird

von Embedded Networking gesprochen. Ein bekanntes Beispiel ist der „Internetfähige

Kühlschrank“, der selbständig den Bestand an Speisen überwacht und bei Bedarf

nachbestellt.

 Mobilkommunikation: Der Begriff Mobilkommunikation beschränkt die Sicht auf die

reine Kommunikation. Der Bedarf nach Mobilkommunikation entsteht dann, wenn ein

Gerät zwischen verschiedenen Netzwerken bewegt wird.

V.1.2 Netzwerk-Technologien für mobile Endgeräte

Offensichtlich bedarf jegliche Datenkommunikation einer Trägertechnologie. Die für die

Kommunikation mit Passagieren verwendbaren Technologien bzw. Standards sind naturge-

mäß kabellos und werden nachfolgend skizziert.

V.1.2.1 Global System for Mobile Communication

Das Global System for Mobile Communication (GSM) ist ein etablierter europäischer

Standard für den digitalen Mobilfunk, der 1989 von dem European Telecommunication Stan-

dards Institute (ETSI) vorgestellt wurde. Das System wurde im Gegensatz zu den damals vor-

Kapitel V

244

handenen analogen Systemen so ausgelegt, dass viele Millionen Kunden pro Netzwerk ver-

sorgt werden können. Damit war es für den Massenmarkt geeignet (vgl. [Roth 2002], S. 49).

Mit den D-Netzen D1 und D2 wurde 1992 diese Technik in Deutschland eingeführt, zwei

Jahre später folgte das E-Netz. Die GSM-Netze arbeiten mit einem Frequenzbereich von 900

(D-Netz) bzw. 1800 MHz (E-Netz). Oft werden sie auch als Mobilfunknetze der zweiten Ge-

neration bezeichnet

Da bei der Entwicklung des Standards keine Rücksicht auf bestehende analoge Netze ge-

nommen werden musste, entstand ein sehr modernes, effizientes und noch immer zukunfts-

trächtiges Landfunknetz (vgl. [Krutwig/Tolksdorf 2001], S. 189). Es erlaubt die Nutzung der-

selben Fläche durch mehrere Mobilfunkanbieter ohne gegenseitige Störung. Durch sich über-

schneidende, zellulare Netzbereiche wird in der Regel eine vollständige Flächenabdeckung

erzielt. Zwischen den Zellen wird durch das sog. Handover sichergestellt, dass ein sich bewe-

gender Teilnehmer von der jeweils nächsten Basisstation übernommen wird. Verlässt ein

Teilnehmer das Netz eines Anbieters, kann durch Roaming seine Erreichbarkeit unter dersel-

ben Rufnummer auch innerhalb des Fremdnetzes sichergestellt werden. Dazu haben die Netz-

betreiber ein spezielles Abkommen getroffen.

Die nur sehr niedrige Datenübertragungsrate von 9600 Bit/s, die GSM zur Verfügung

stellt, lies bald den Ruf nach Weiterentwicklungen laut werden. Vor allem für die Nutzung

von Datendiensten wie WAP werden höhere Bandbreiten benötigt. In der Folge wurden drei

Verfahren konzipiert, die oft als Zwischenstufe zwischen zweiter und dritter Mobilfunkgene-

ration gesehen werden. Sie werden auch als die Generation 2+ bezeichnet. Diese sind:

 High Speed Circuit Switched Data (HSCSD): Beim HSCSD-Verfahren werden durch

bessere Kodierungsverfahren 14.400 Bit/s pro Kanal erreicht. Durch Bündelung von

bis zu acht Kanälen ist somit eine theoretische Bandbreite von 115,2 Kbit/s mög-

lich.183 Dabei wird verbindungsorientiert abgerechnet: Auch, wenn keine Daten zur

Übertragung anstehen, entstehen Kosten, was das Verfahren zu teuer für dialogorien-

tierte Anwendungen wie den Zugriff auf das World Wide Web oder das Lesen von E-

Mails macht. Es eignet sich insbesondere dann, wenn große Datenmengen in einer

zeitlich begrenzten Sitzung ausgetauscht werden müssen, bspw. beim Datentransfer

mit dem unternehmenseigenen Intranet. Es wird daher oft eingesetzt, um einen mobi-

len PC mit dem Mobilfunknetz zu verbinden.

 General Packet Radio Service (GPRS): Im Unterschied zu HSCSD arbeitet GPRS pa-

ketvermittelt und erlaubt damit eine bessere Ausnutzung vorhandener Übertragungs-

kapazitäten, vor allem bei schwankenden Datenmengen. Bei optimalem Empfang und

acht gebündelten Kanälen ist eine theoretische Datenrate von 171,2 Kbit/s möglich,

die im Betrieb befindlichen Netze erreichen allerdings momentan diese Raten nicht.

Durch die Paketvermittlung ist eine völlig neue Art des Zugangs möglich; nachdem

das Endgerät eingebucht ist, besteht eine permanente Verbindung („always online“).

183 Dies werden die Mobilfunkbetreiber aber nur selten zulassen, da die Funkressourcen dafür zu knapp sind.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

245

Seit dem Jahr 2001 wird GPRS in allen deutschen Mobilfunknetzen angeboten. Es

werden spezielle Endgeräte benötigt, da das bestehende GSM-Netz beträchtlich für

paketorientierte Kommunikation angepasst werden musste. Mittlerweile sind jedoch

quasi alle am Markt verfügbaren Endgeräte GPRS- (und auch HSCSD-) –fähig.

 Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE): EDGE ist eine Weiterentwicklung

von HSCSD und GPRS zur Erhöhung der Bandbreite unter Beibehaltung der GSM-

Infrastruktur. Durch ein verändertes Modulationsverfahren können 3 Bit pro Takt statt

einem Bit übertragen werden. Pro Kanal wird eine Datenrate von maximal 59,2 Kbit/s

erreicht, bei acht gebündelten Kanälen sind 473,6 Kbit/s möglich. Bei schlechter Emp-

fangsqualität sinkt diese Rate jedoch rapide.

EDGE benötigt ebenfalls spezielle Endgeräte und sollte zunächst als Übergangslö-

sung bis zur Einführung von UMTS (s. u.), dem ersten Mobilfunksystem der dritten

Generation dienen. Dabei wurde allerdings der Bedarf an mobiler Datenkommunikati-

on überschätzt; nach Wissen des Autors sind, wenn überhaupt, nur wenige EDGE-

fähige Endgeräte am Markt verfügbar.

GSM stellt, vor allem mit den genannten Erweiterungen zur Datenübertragung, aber – in

Grenzen – auch schon durch den Short Message Service (SMS) alle für die kundenorientierte

Disposition benötigten Kommunikationsdienste bereit. Kurz vor einer flächendeckenden Ein-

führung steht jedoch auch schon der nachfolgend beschriebene Standard.

V.1.2.2 Universal Mobile Telecommunications System

Um den Anforderungen von zukünftigen mobilen Anforderungen gerecht zu werden, muss

ein neues Mobilfunknetz der dritten Generation entstehen. Unter dem Namen IMT-2000

(International Mobile Telecommunications at 2000 MHz) wurden deshalb von verschiedenen

Gruppen Vorschläge für diesen neuen Standard eingereicht. Die Anforderungen an diesen

Standard waren (vgl. [Roth 2002], S. 67):

 Verschiedene Zugangsvarianten, sei es per Mobilfunk oder per Satellit, sollen möglich

sein. Zwischen den Zugangsmöglichkeiten muss ein nahtloser Übergang bestehen.

 Neben der Sprachübertragung soll Datenübertragung und Internetzugang mit einer

Bandbreite von 2 Mbit/s integriert sein.

 Sowohl paket- als auch leitungsvermittelte Übertragungen sowie asymmetrischer Da-

tenverkehr werden unterstützt.

 Zugänge zu weiteren Netzen wie ISDN und TCP/IP sind gegeben.

 Es sollen sog. Virtual Home Environments (VHE), die von jedem Ort den Zugang auf

die gleichen Dienste ermöglichen, eingerichtet werden.

 Roaming und Handover soll auch mit den Mobilfunksystemen der zweiten Generation

funktionieren.

Diese Anforderungen erfüllt das von dem ETSI vorgeschlagene Universal Mobile Tele-

communications System (UMTS), welches oft als Synonym für Mobilfunksysteme der dritten

Generation verwendet wird. Endgeräte mit Farbdisplays, WAP- und Internetbrowsern sollen

Kapitel V

246

völlig neuartige mobile Anwendungen ermöglichen. Beispiele dafür sind nach [Roth 2002],

S. 67:

 Internet/Informationsdienste: World Wide Web, Buchungen, Reservierungen, Ticket-

bestellungen, News-Ticker, Wetterbericht

 Unterhaltung: E-Books, Music-on-Demand, Videoclips, Netzwerkspiele

 Ortabhängige Dienste: Navigation, Abfragen lokaler Informationen, Logistik- und

Flottenmanagement, Ferndiagnose

 Finanzdienste: Onlinebanking, Micro- und Macropayment, Home-Shopping, Abfra-

gen von Börsenkursen

 Kommunikation: Sprachtelefonie, Videotelefonie, E-Mail und SMS, Instant Messa-

ging, Video-Postkarten

Weniger aufgrund der Möglichkeiten von UMTS als vielmehr aufgrund der enormen Geld-

summen (versunkenen Kosten), die in den Aufbau einer Kommunikationsinfrastruktur ge-

steckt werden, wird UMTS in den nächsten Jahren den GSM-Standard nach und nach erset-

zen; aktuell existieren in Deutschland einige Hunderttausend Benutzer. Eine Alternative zu

Mobilfunkanwendungen sind konventionelle, drahtlose Computernetzwerke, die nach und

nach sogar in Zügen Verbreitung finden.

V.1.2.3 Wireless Local Area Network

Wireless Local Area Network (WLAN) wird meist als Sammelbegriff für alle drahtlosen

lokalen Netzwerke verstanden, der Begriff steht aber auch für den Standard IEEE 802.11 für

Funknetzwerke (vgl. [Roth 2002], S. 79). Diese Technik nimmt immer mehr Einzug in lokale

Netzwerke, da durch das Fehlen von Verkabelung eine ganze Reihe von Vorteilen entsteht:

Neben den ersparten Kosten können nun auch Gebäude – oder eben auch Züge –, bei denen

die Verkabelung schwierig oder unmöglich ist, vernetzt werden. Die lokalen Netze zweier

Gebäude können ohne zusätzliche Erdarbeiten verbunden werden. Auch im mobilen Daten-

verkehr wird WLAN vermehrt eingesetzt. So können Anwender in Hotels, Flughäfen oder

Bahnhöfen in sog. Hotspots verschiedener Anbieter drahtlos mit dem Internet verbunden wer-

den, sodass mehr und mehr Anwender diese Technik auch nutzen werden.

Probleme dieser Technik sind die hohe Störanfälligkeit, hohe Hardwarekosten, Sicherheits-

risiken durch Abhörmöglichkeiten und die zurzeit gegenüber verdrahteten Netzen noch nied-

rige Bandbreite. Weiterentwicklungen des 802.11-Standards ermöglichen bereits Datenraten

von 54 Mbit/s (802.11g), weit verbreitet ist aber zurzeit auch noch der 802.11b-Standard mit

11 Mbit/s. In der Planung steckt eine Weiterentwicklung des Standards hin zu Reichweite von

mehreren Kilometern und Bandbreiten von bis zu 70 Mbit/s.

Ein großer Nachteil des WLAN, einen Laptop dabei haben zu müssen, um es nutzen zu

können, wird nach und nach durch WLAN-fähige PDAs ausgeglichen.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

247

V.1.2.4 Wireless Personal Area Network

Während die oben erwähnten WLANs hauptsächlich dazu dienen, stationäre PCs und No-

tebooks untereinander zu vernetzen oder in ein lokales Netzwerk einzubinden, werden Wire-

less Personal Area Networks (WPAN) meist für die Vernetzung von kleinen mobilen Endge-

räten wie PDAs und Mobiltelefonen benutzt. Diese Netzwerke stellen niedrigere Anforderun-

gen an die Endgeräte und haben i. Allg. eine kurze Reichweite von nur wenigen Metern (vgl.

[Roth 2002] S. 119f.). Sie wurden für den Massen- und Konsummarkt konzipiert und bedür-

fen daher nur minimaler Konfiguration. Typische Anwendungen sind der Austausch von Da-

ten zwischen zwei PDAs oder der Anschluss eines drahtlosen Headsets an ein Mobiltelefon.

Die wichtigsten Vertreter von WPANs sind die etablierten Standards IrDA und Bluetooth.

Während IrDA auf Infrarotübertragung basiert, ist das neuere Bluetooth ein Funkübertra-

gungsverfahren.

 IrDA: 1993 schlossen sich 30 Firmen zusammen, um gemeinsam einen Standard für

die Infrarotübertragung zu definieren. Diese Gruppe nannte sich Infrared Data Asso-

ciation, das Kürzel IrDA steht sowohl für die Gruppe als auch ihren entwickelten

Standard. IrDA unterstützt Datenraten bis 16 Mbit/s, ein Transportprotokoll über-

nimmt die Flusskontrolle und Segmentierung langer Nachrichten (vgl. [Roth 2002],

S. 121f.).

Die Infrarot-Technik unterscheidet sich wesentlich von der Funk-Kommunikation.

Da Infrarotlicht keine festen Gegenstände durchdringen kann, ist die Reichweite stark

begrenzt. Die zu verbindenden Geräte müssen eine Sichtverbindung haben. Einfallen-

des Sonnenlicht kann zusätzlich die Übertragung erheblich stören. Vorteile der Infra-

rotübertragung sind vor allem der niedrigere Preis der Empfänger sowie die fehlenden

hoheitlichen Beschränkungen. Bei der Funkübertragung müssen kostspielige Lizenzen

für neue Netze beantragt werden, da ein großes Spektrum der Frequenzen bereits aus-

genutzt wird.

 Bluetooth: Bluetooth ist ein Standard für die Funkübertragung zwischen benachbarten

Geräten. Er wurde durch gemeinsame Bemühungen der Firmen Ericsson, Nokia, IBM,

Intel und Toshiba entwickelt und nach dem Wikingerkönig Harald Blauzahn (10.

Jahrhundert) benannt. Bluetooth unterstützt eine Datenrate von 1 Mbit/s, überbrückt

Entfernungen bis zu 10 Meter und kann Geräte in Kommunikationsreichweite automa-

tisch verbinden.

Die ersten Bluetooth-Geräte kamen im Jahr 2000 auf den Markt. Angewendet wird

die Technologie vor allem bei PDAs und Mobiltelefonen, aber auch stationäre PCs

haben Schnittstellen, um einen Datenabgleich zu ermöglichen. Ein wesentlicher Vor-

teil gegenüber IrDA ist die integrierte Authentifizierung und Verschlüsselung, denn

gerade das Thema Sicherheit spielt in mobilen Netzen eine wichtige Rolle.

Kapitel V

248

V.1.3 Dienste für mobile Endgeräte

Für mobile Endgeräte stehen auf den vorgestellten Trägertechnologien implementierte Da-

tendienste zur Verfügung, um die im betrachteten Kontext notwendigen Kurzmitteilungen an

bzw. eine Interaktion mit den Passagieren zu ermöglichen.

V.1.3.1 Short Message Service

Mittels des Short Message Service können alphanumerische Punkt-zu-Punkt-Nachrichten

bis zu einer Länge von 160 Zeichen zwischen einer Zentrale und einem mobilen Endgerät in

einem GSM-Netz ausgetauscht werden (vgl. [Krutwig/Tolksdorf 2001], S. 189). Zur Übertra-

gung der Nachrichten wird ein separater Signalisierungskanal verwendet, so dass die Dienste

Telefonie und SMS gleichzeitig benutzt werden können. Durch das Store-and-forward-Prinzip

muss keine unmittelbare Verbindung zwischen Sender und Empfänger der Nachricht beste-

hen. Ist der Empfänger vorübergehend nicht erreichbar, wird die Nachricht in der Zentrale

gespeichert und bei wiedererlangter Verfügbarkeit übermittelt.

Anwendungen sind sowohl die individuelle Kommunikation zwischen zwei mobilen End-

geräten als auch die Bereitstellung von Informationsdiensten. Letzteres können kostenpflicht-

ige Angebote, wie z. B. die Übermittlung von Aktienkursen, aber auch kostenlose Informati-

onsdienste, wie die Abfluginformationen bei der Lufthansa sein. Es ist auch möglich, über das

Internet SMS-Nachrichten an mobile Endgeräte zu verschicken. Diese Angebote werden

meist durch Werbung, die an das Ende der Nachricht angehängt wird, finanziert. Für die

Netzbetreiber ist SMS zu einem wesentlichen Geschäftsanteil geworden, insbesondere mit der

zunehmenden Verbreitung und Vermarktung von Klingeltönen jeglicher Art.

V.1.3.2 Multimedia Messaging Service

Der Multimedia Messaging Service (MMS) ist ein neuerer Mitteilungsdienst für mobile

Geräte wie Mobiltelefone und Smartphones, der vom WAP-Forum und dem 3rd Generation

Partnership Program (3GPP) standardisiert wurde. Er ähnelt dem SMS-Dienst, MMS-

Mitteilungen werden selbst erstellt und empfangene Nachrichten auf dem Mobiltelefon ge-

speichert. Sie sind jedoch nicht mehr auf 160 Zeichen beschränkt und können Bilder, Anima-

tionen und Töne enthalten. Mögliche Anwendungen sind dann auch animierte Wetterkarten,

Stadtpläne mit Wegbeschreibungen und sonstige ortsbezogene Dienste.

Ähnlich wie beim SMS werden die Nachrichten über eine zentrale Vermittlungsstelle, dem

sog. MMS-Center (MMSC) versandt. MMS-Server müssen jedoch weit mehr Funktionen und

Anwendungen unterstützen als SMS-Server, da das MMSC zusätzliche Netzwerk- und An-

wendungsschnittstellen für weitere Dienste und die Verknüpfung mit anderen Netzwerken

bietet. Es existieren mittlerweile Routenplanungssysteme für den Automobilverkehr via MMS

(vgl. [ECIN 2003]); die Idee einer personalisierten Routenplanung über den Mobilfunk wurde

also bereits für andere Verkehrswege realisiert.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

249

V.1.3.3 Wireless Application Protocol

Das Wireless Application Protocol (WAP) ist das Ergebnis von Bemühungen der Tele-

kommunikationsindustrie, einen gemeinsamen Standard einzuführen, der es Benutzern mit

entsprechenden mobilen Endgeräten, wie Mobiltelefonen und PDAs, ermöglicht, jederzeit

und überall auf Informationen und Dienste zurückzugreifen. Diese Unternehmen gründeten

das WAP-Forum, welches genaue Spezifikationen für das Protokoll festlegte. Mittlerweile

firmiert dieses Forum unter der neuen Bezeichnung Open Mobile Alliance (vgl. [OMA 2005])

Die ugrunde liegende Zielsetzung lag in der Positionierung von WAP am Schnittpunkt

von drei schnell wachsenden Netzwerk-Technologien: drahtlose Netzwerke, Mobilfunk und

Internet. Es sollte Möglichkeiten für die Erstellung neuer Informationsdienste und Anwen-

dungen und damit zur Schaffung neuer Märkte bieten. Bis heute ist die Nutzung von WAP

jedoch hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Dies hat sicherlich vielschichtige Ursachen:

Mobile Endgeräte haben geringere Rechenleistungen und Speichergrößen, die Displays sind

deutlich kleiner, und es werden andere Eingabegeräte benutzt. Meist steht nur eine sehr einfa-

che Tastatur mit zehn Ziffern und einigen Funktionstasten zur Verfügung. Außerdem muss

der Stromverbrauch der Geräte berücksichtigt werden. Neben diesen Problemen, die mobile

Endgeräte mit sich bringen, sind drahtlose Netzwerke i. Allg. weniger leistungsfähig. Sie ha-

ben meist geringere Bandbreiten, höhere Antwortzeiten und geringere Verbindungsstabilität

und Verfügbarkeit. Es ist daher darauf zu achten, dass folgende Eigenschaften gewährleistet

sind:

 Interoperabilität: Systeme verschiedener Hersteller müssen im mobilen Netzwerk

kommunizieren können.

 Skalierbarkeit: Das Netzwerk kann einer erhöhten Nutzerzahl angepasst werden.

 Effizienz: Den Verhältnissen mobiler Netze entsprechend wird die Güte der Dienste

garantiert.

 Zuverlässigkeit: Es wird eine konsistente und vorhersagbare Plattform für die Ent-

wicklung von Diensten angeboten.

 Sicherheit: Die Geräte und Dienste müssen vor Missbrauch geschützt werden.

Inhalte, die von WAP-fähigen Endgeräten dargestellt werden sollen, müssen in der Be-

schreibungssprache WML (Wireless Markup Language) vorliegen, die für die Gestaltung von

WAP-Inhalten benutzt wird. Sie beruht auf dem XML-Standard und wurde für die Darstel-

lung von Inhalten auf Geräten mit kleinen Displays, Schmalbandanbindung und geringem

Speicher optimiert. Ebenso wie bei HTML bilden eine feste Menge von Elementen („Tags“)

die Basis für den Dokumentaufbau, der Sprachumfang ist jedoch geringer (vgl. [Roth 2002],

S. 397ff.). Dabei ist WML durch die Abstammung von XML restriktiver als HTML. Um si-

cherzustellen, dass nur sprachkonforme Dokumente verwendet werden, wird in der Document

Type Definition (DTD), d. h. der Definition der möglichen Sprachelemente, von WML eine

genaue Grammatik festgelegt, die jedes WML-Dokument befolgen muss (vgl. [Krut-

wig/Tolksdorf 2001], S. 9f.). Die Darstellung der Inhalte erfolgt über einen WML-Browser,

Kapitel V

250

der in WAP-fähigen Endgeräten integriert sein muss. Die Abfolge der Darstellung wird in

Abbildung 53 verdeutlicht.

Abbildung 53: Die WAP-Infrastruktur

WML-Seiten werden typischerweise auf Webservern abgelegt. Vor der Übergabe in das

Mobilfunknetz werden sie daher über das Internet mit Hilfe des Dispositionsstrategie-

Protokolls übertragen. Fordert ein mobiles Endgerät eine WML-Seite an, wird diese durch

einen WAP-Proxy in das kompaktere, binäre WML konvertiert, wodurch Bandbreite gespart

wird. Für die Übertragung des binären WML wird dann das WAP-Protokoll benutzt.

V.1.3.4 i-Mode

Der japanische Mobilfunkbetreiber NTT DoCoMo richtete 1999 den proprietären Dienst i-

Mode ein, welches ähnlich wie WAP den Zugriff auf das Internet über mobile Endgeräte er-

möglicht. Im Jahr 2002 wurde i-Mode durch E-Plus auch in Deutschland eingeführt. Es konn-

te bisher jedoch nicht den gleichen Erfolg wie in Japan verzeichnen, wo inzwischen mehr als

30 Millionen Kunden regelmäßig i-Mode benutzen. Dieser Erfolg ist vor allem auf das fortge-

schrittenere Trägernetz gegenüber dem europäischen GSM zurückzuführen. Die Übertragung

und Abrechnung erfolgt paketorientiert, wodurch statt nach Zeit nach Volumen abgerechnet

werden kann, was dem typischen Benutzungsverhalten entgegenkommt. Zusätzlich besteht

eine permanente Verbindung („always online“).

Der Zugriff auf Internet-Inhalte erfolgt über ein i-Mode-Portal, das vom jeweiligen Mobil-

funkbetreiber verwaltet wird und welches Verweise auf Inhalte anderer Anbieter beinhaltet.

Die Seiten werden mit Hilfe von cHTML (compact HTML) beschrieben, welches eine Un-

termenge von HTML darstellt. Da i-Mode-fähige Geräte im Unterschied zu WAP-fähigen

Geräten meist mehrzeilige hochauflösende Farbdisplays aufweisen, ist die Konvertierung von

Webseiten in cHTML relativ problemlos. Unterschiede sind die fehlenden Tabellen und Fra-

Gateway

(WAP-Proxy)

Webserver

Internet

Mobilfunknetz

HTTP

WAP

WML

Binäres WML

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

251

mes, der eingeschränkte Satz von Schriftarten, Einschränkungen bei der Verwendung von

Bildern und das Fehlen von Style Sheets (vgl. [Roth 2002], S. 404).

V.1.4 Klassen mobiler Endgeräte

Mobile Endgeräte ermöglichen einem Benutzer jederzeit und an jedem Ort die Dienste ei-

nes drahtlosen Netzwerkes zu nutzen. Die Bandbreite mobiler Endgeräte reicht dabei von Ge-

räten für spezielle Anwendungen, wie z. B. einem Navigationssystem für Fahrzeuge, bis zu

mobilen Rechnern, welche heutzutage fast die volle Leistungsfähigkeit stationärer Computer

aufweisen.

Eine strenge Klassifizierung der Endgeräte in Kategorien fällt schwer, da die Entwicklung

in diesem Gebiet in einem hohen Tempo fortschreitet. Häufig besitzen neue Endgeräte die

kombinierten Eigenschaften mehrerer Klassen und wären folglich mehreren Kategorien zu-

zuordnen. Die hier vorgenommene Klassifikation folgt dem Vorschlag von Roth und teilt die

Endgeräte in fünf Kategorien (vgl. [Roth 2002], S. 337f.) und ist in Tabelle 33 wiedergege-

ben.

Im Folgenden werden von dieser Auswahl nur die für diese Arbeit relevanten Kategorien

Mobiler Standardcomputer und Handhelds betrachtet. Naturgemäß sind vor allem Notebooks,

PDAs und Mobiltelefone geeignet, um auf ein Kundeninformationssystem zuzugreifen, da sie

zur Interaktion mit dem Internet fähig sind und die erforderliche Möglichkeit zur Darstellung

von Inhalten besitzen. Sie werden daher genauer betrachtet.

Tabelle 33: Klassifikation mobiler Endgeräte (nach [Roth 2002], S. 339)

Kategorie

Universalgerät

Spezialgerät

Mobile Standard-

computer

Notebook

Spezielle mobile Computer, z. B. in der Vermessungs-

technik, Kartografie und Archäologie

Bordcomputer

Bordcomputer in Fahr- und Flugzeugen, Computer in

Satelliten

Handhelds

PDA

Elektronischer Kalender (nicht programmierbar), Lese-

stift, E-Book, Web-Pad, mobiles Datenerfassungstermi-

nal, GPS-Empfänger, Mobiltelefon, Pager, Digitalkamera

Smart-Phone, Communicator, Mobile Spielkonsole,

Programmierbarer Taschenrechner

Wearables

Programmierbares Wearable

Armbanduhr

Pulsmesser

Chipkarten

Smart Card

SIM-Karte, EC-Karte mit Bargeldfunktion, Telefonkarte,

Identifikation zur Zeiterfassung, Karte für digitale Unter-

schrift

V.1.4.1 Mobiltelefone

Mobiltelefone eignen sich durch die Fähigkeit zu SMS, MMS, WAP oder i-Mode zur

Interaktion mit einem Kundeninformationssystem. Bei Geräten der ersten Generation, die nur

Kapitel V

252

SMS als Dienst anbieten, sind die Möglichkeiten aufgrund des geringen Umfangs von 160

Zeichen und der langen Antwortzeiten stark eingeschränkt. Der Kunde kann aber eine Anfra-

ge gemäß einer Syntax an ein spezielles SMS-Gateway schicken. Die Anfrage wird dann

durch das System verarbeitet, und die generierte Lösung wird an den Kunden verschickt.

Durch MMS können zwar auch umfangreichere Nachrichten ausgetauscht werden, das Prob-

lem der Antwortzeit wird aber auch hier nicht gelöst. Besser geeignet sind WAP- oder i-

Mode-fähige Geräte, die die gewünschten Informationen schneller verfügbar machen. Der

Kunde benutzt dann den integrierten WAP/i-Mode-Browser, der die Navigation durch die

übertragenen Inhalte ermöglicht. Diese Art der Kommunikation ist mit dem heutigen Bahnin-

formationssystem möglich. Gravierende Nachteile während der Reise sind ein relativ hoher

benötigter Zeitaufwand und der Zwang, sich als Reisender die benötigten Daten selbst zu be-

schaffen, sodass auf diesen Dienst nur bei genügend Zeit zurückgegriffen werden kann. Ein

weiteres Problem sind die zusätzlichen Kosten, die einem WAP-Benutzer entstehen. Daher

sollten zur Echtzeit-Information SMS- oder MMS-Mitteilungen verwendet werden, deren

Kosten dem Versender berechnet werden.

Praktisch alle Mobiltelefone, die zurzeit in Deutschland betrieben und verkauft werden,

sind inzwischen WAP-fähig. In den höheren Preiskategorien verfügen die Geräte über fortge-

schrittenere Technologien wie z. B. GPRS oder i-Mode. Integrierte Terminkalender, umfang-

reiche Adressbücher und Synchronisationsmöglichkeiten mit dem stationären PC über Infra-

rotschnittstellen oder Bluetooth erweitern die Funktionen der neuen Modelle; eine „Blue-

tooth-Surfschnittstelle“ in Zügen ist durchaus vorstellbar, wenngleich aufwändig zu realisie-

ren.

Abbildung 54: WAP-fähiges Mobiltelefon (Siemens S65)

V.1.4.2 Personal Digital Assistants (PDAs)

Diese Handhelds werden oft auch als Notepads oder Organizer bezeichnet und sind bzgl.

der Anwendung Notebooks ähnlich. Sie verfügen jedoch über sehr reduzierte Prozessorleis-

tungen und haben geringe Speicherkapazitäten. Meist bieten sie Programme zur Verwaltung

von Adressen und Telefonnummern, einen Terminkalender und eine Notizbuchfunktion. Es

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

253

können aber auch neue Programme installiert werden, z. B. vereinfachte Office-

Applikationen. Zusätzlich verfügen PDAs in der Regel über die Möglichkeit, ihre gespeicher-

ten Daten mit einem stationären Computer über eine Infrarotschnittstelle oder Bluetooth ab-

zugleichen. Als Eingabegeräte dienen kleine aufklappbare Tastaturen oder Touchscreens und

spezielle Stifte, die handschriftliche Eingaben ermöglichen.

Die bekanntesten Vertreter dieser Technologie sind die Palm-Geräte von 3COM und die

von Microsoft unterstützten Pocket-PCs von Herstellern wie Compaq, Casio, Hewlett Packard

und vielen anderen.

Abbildung 55: Pocket-PC und Palm als Beispiele für Personal Digital Assistants

Die meisten Geräte bieten die Möglichkeit, mittels eines datenfähigen Mobiltelefons SMS

und WAP zu nutzen. Dazu wird über die Infrarotschnittstelle das Mobiltelefon als Modem

genutzt. In höheren Preisklassen ist bereits ein GSM-Modul enthalten, das eine direkte Ver-

bindung ins Internet ermöglicht. Eine solche Kombination aus PDA und Mobiltelefon wird

oft auch als Smartphone bezeichnet. Verstärkt werden auch Zugriffsmöglichkeiten auf

WLANs integriert, sodass mittels spezieller Browser auch Internetabfragen möglich sind. Mit

GPS-Modulen ausgestattete PDAs sind in großen Stückzahlen als Navigationssystem im Ein-

satz.

V.1.4.3 Notebooks

Notebooks besitzen nahezu dieselbe Leistungsfähigkeit wie stationäre Computer derselben

Generation. Es werden – wenn überhaupt – nur leicht modifizierte Betriebssysteme und die-

selbe Software eingesetzt. Dadurch wird der Austausch von Anwendungsdaten deutlich er-

leichtert. Da die Eingabegeräte und das Display mit denen stationärer Computer vergleichbar

sind, kann jede Form von Internet-Inhalt abgerufen werden. Für die drahtlose Kommunikation

wird ein entweder ein Mobiltelefon oder bei Verfügbarkeit eines drahtlosen Netzes eine

Funknetzwerkkarte benutzt.

Kapitel V

254

V.1.5 Verbreitung mobiler Endgeräte

Nachdem geklärt ist, dass die für die Reisendeninteraktion notwendigen technologischen

Grundlagen existieren und gezeigt wurde, welche prinzipiellen Dienste geeignet sind, bleibt

offen, ob die Basistechnologie ausreichend weit verbreitet ist, um überhaupt nennenswerte

Effekte bei der Passagierinformation zu erzielen. In erster Linie kann dies durch die enorme

Anzahl der Handykunden bei den großen Mobilfunkanbietern belegt werden. So heißt es in

einer Pressemittelung eines Telefonieanbieters (vgl. [Talkline 2005]):

„Im vergangenen Jahr [2004] kletterten die Kundenzahlen auf dem deutschen Mobilfunk-

markt um mehr als 10 % auf etwa 72 Millionen Nutzer. Damit besitzen inzwischen statistisch

gesehen neun von zehn Bundesbürgern ein Handy. Der Grad der Marktdurchdringung erreicht

damit 87 %. Marktführer unter den vier deutschen Anbietern blieb im vergangenen Jahr die

Telekom-Tochter T-Mobile mit etwa 28 Millionen Kunden. Allerdings dürfte sich der Ab-

stand zum Branchenzweiten Vodafone verringert haben. Ende des dritten Quartals 2004 hatte

T-Mobile 1,3 Millionen Kunden mehr im Netz als der Düsseldorfer Konkurrent. … E-Plus

zählte Ende 2004 etwa 9,5 Millionen Teilnehmer.“

Selbst wenn es unter den Mobilfunknutzern eine große Zahl von Kunden mit mehr als ei-

nem Vertrag, bisweilen sogar bei mehreren Anbietern gab, ist davon auszugehen, dass die

Schnittmenge der Bahnkunden mit den Mobilfunknutzern immens groß ist, oder anders ge-

sagt: Die Zahl der Bahnbenutzer mit Mobiltelefon ist signifikant groß, sodass ausreichend

Potenzial für die Anwendung der Kundendisposition vorhanden ist. Als technisches Vehikel

dafür wurde im Rahmen dieser Arbeit ein eigenes kleines Informations- und Kommunikati-

onssystem entwickelt. Da dies, technologisch betrachtet, keine wirkliche Neuerung beinhaltet,

wird es nachfolgend relativ kurz abgehandelt. Trotzdem bleibt zu betonen, dass die Kommu-

nikation mit den Reisenden in Echtzeit mittels dieses Systems ermöglicht wird, wenngleich

weiterführende Tests mit großen Passagiermengen und in der Praxis (mit echten SMS-

Gateways) mangels entsprechender Ressourcen nicht stattgefunden haben.

V.2 KIIS – Ein Kommunikationssystem für Reisende

Nachfolgend wird zur Abrundung ein im Rahmen dieser Arbeit entwickeltes Kommunika-

tions- und Interaktionssystem für Reisende (KIIS) vorgestellt. Dieses System ist in der Lage,

Störungsmeldungen zu filtern, Verspätungsmeldungen an betroffene Passagiere zu geben, ggf.

Routenberechnungen anzustoßen und die Ergebnisse weiterzugeben.

Es liegt auf der Hand, dass für ein praxistaugliches System diverse weitere Spezifikationen

bspw. für die genaue Syntax von Mitteilungen, die Bedingungen des Filtermechanismus oder

diverse Plausibilitätsprüfungen (ist ein Zug wirklich verspätet, oder ist es ggf. nur seine Ver-

spätungsmeldung), vonnöten sind, bevor ein solches System marktreif ist. Die prototypische

Realisierung an dieser Stelle mit den geringen zur Verfügung stehenden Mitteln soll aller-

dings, ebenso wie das weiter unten noch erläuterte E-Info-System, eher die technische Mach-

barkeit des Konzepts beweisen.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

255

V.2.1 Ziele der Reisendenunterstützung

Reisende sollen in der Lage sein, mittels eines mobilen Endgerätes aktualisierte Fahrplan-

informationen zu erhalten und bei Bedarf auf Änderungen reagieren zu können. Die zu unters-

tützenden Endgeräte seien dabei auf Notebooks, PDAs und geeignete Mobiltelefone be-

schränkt. Aufgrund der unterschiedlichen technischen Möglichkeiten der Geräte muss der

Zugriff auf Informationen für jede Geräteklasse getrennt optimiert werden. Die Informationen

sollen übersichtlich aufbereitet werden, um eine effektive Nutzung zu garantieren.

Die Kommunikation mit dem Kunden wird über zwei unterschiedliche Wege realisiert.

Entweder wird er mittels E-Mail oder SMS direkt vom System nach dem Push-Prinzip be-

nachrichtigt, oder der Kunde benutzt aus eigener Initiative heraus den Informationsdienst mit-

tels eines Browsers (Pull-Prinzip) – je nach der zur Verfügung stehenden Zeit.

V.2.2 Die System-Architektur des KIIS

Für den Pull-Mechanismus kann das System als „normales“ Client-Server-System konzi-

piert werden, bei der die integrierten Browser der mobilen Endgeräte als Clients fungieren.

Ein Webserver macht die auf ihm abgelegten Inhalte über das Internet verfügbar.

Die statischen Daten wie Fahrpläne und Benutzerinformationen sowie die aktuellen Fahr-

planänderungen sind wiederum in einer zentralen Datenbank abgelegt. Für die Präsentation

der Inhalte werden Anfragen an den Server gestellt und die Ergebnisse dynamisch als Web-

Inhalte dargestellt. In diesem Moment ist somit der Webserver Client des Daten-Servers. Das

Schema in Abbildung 56 soll die Architektur verdeutlichen.

Das Informationssystem kann auch als mobiles Agentensystem aufgefasst werden. Für die

Dauer einer Benutzer-Session wird ein mobiler Agent in Form einer dynamisch generierten

Webseite an das Endgerät gesendet.

V.2.3 Funktionsumfang

Im Kontext dieser Arbeit genügt es, wenn das das Informationssystem einige der angesp-

rochenen Basisfunktionalitäten beinhaltet. Konkret sollen folgende Möglichkeiten der Infor-

mation und Interaktion implementiert werden:

Information über den Ausfall von Zugverbindungen oder Verspätungen: Der Benutzer kann

beliebige Verbindungen über Web-Formulare auf bekannte Störungen überprüfen lassen. Die-

se Methode setzt die Initiative des Kunden voraus. Alternativ kann durch das Anlegen eines

Benutzerkontos, in welchem E-Mail Adresse oder Mobiltelefonnummer gespeichert sind, das

Informationssystem von sich aus beim Auftreten einer Störung Benachrichtigungen verschi-

cken. Dazu müssen die gebuchten Fahrten des Kunden jedoch zuvor im System abgelegt wor-

den sein. Das kann entweder durch Eingaben des Kunden in sein Benutzerprofil, oder aber

auch direkt bei der Buchung einer Verbindung geschehen.

Kapitel V

256

Abbildung 56: Systemarchitektur eines Informationssystems für Reisende

Information über mögliche Anschlusszüge und Umsteigemöglichkeiten: Tritt eine Störung

auf, sollen dem Kunden die möglichen Handlungsalternativen vorgeschlagen werden. Das

System sollte dabei möglichst den resultierenden Aufwand für den Kunden minimieren. So

kann bei Ausfall eines AnschlussZugs eine Liste mit möglichen Ersatzzügen präsentiert wer-

den, aus denen der Kunde wählen kann.

Umbuchen von Verbindungen bei Störungen: Ist eine Störung aufgetreten und existieren

Alternativverbindungen, so soll der Kunde durch sein mobiles Endgerät in der Lage sein, oh-

ne Mehraufwand seine Fahrkarte umzubuchen. Voraussetzung dafür ist, dass das Zugpersonal

ständig in Verbindung mit dem Buchungssystem steht, da kurzfristig die Gültigkeit von Fahr-

karten geändert werden könnte. Auch sollten keine unbefugten Umbuchungen geschehen

können, was jedoch durch Integration geeigneter Sicherheitsmechanismen zu unterbinden ist.

Gutschrift von Punkten in einem Bonussystem bei von der Bahn verschuldeten Störungen:

Um den Mehraufwand des Kunden bei einer Störung zu kompensieren, sollen Punkte in ei-

nem Bonussystem gutgeschrieben werden. Die Anzahl der Punkte hängt dabei von der

Schwere der Folgen für den Kunden ab: bei der Umbuchung auf einen wenige Minuten später

fahrenden Anschlusszug werden demnach nur wenige Punkte, beim Ausfall der letzten Ver-

bindung eines Tages dafür deutlich mehr Punkte vergeben. Dieses Bonuskonto verlangt eben-

Webserver

Browser

WML-Inhalte

WAP-Gateway

HTTP

Mobil-

funk

Server

Browser

HTTP

HTML-Inhalte

Pocket PC

Clients

WAP-Telefon

Notebook

Datenbank

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

257

falls nach einem Benutzersystem, bei dem der Kunde sich mit Namen und Passwort regist-

riert. Als Nachweis für das Anrecht auf eine Gutschrift könnte dabei die eineindeutige Fahr-

kartennummer dienen. Gesammelte Punkte können anschließend gegen Rabatte für weitere

Fahrkartenkäufe getauscht werden. Auch Kooperationen mit Partnern aus anderen Branchen

oder monetäre Entschädigungen sind denkbar.

Informationen über Busverbindungen: Fällt der Anschlusszug aus, kann bei Zielen im

Nahbereich das Wechseln auf den Bus sinnvoll sein. Möchte der Kunde diese Möglichkeit

nutzen, sollte das System die benötigten Informationen bereitstellen. In der Praxis wird dies

auf dem statischen Fahrplan bereits durch den Fahrplanservice der Bahn abgedeckt.

Bestellung eines Taxis/Reservierung eines Hotelzimmers: Als letzte Alternative kann bei

Ausfall eines AnschlussZugs auch ein Taxi zum Bahnhof bestellt werden. Es eignet sich auf-

grund der hohen Kosten jedoch nur für sehr kurze Strecken. Fährt der nächste Anschlusszug

erst am folgenden Tag, bleibt die Möglichkeit, ein Hotelzimmer zu reservieren. Die benötig-

ten Informationen über Taxiunternehmen und Hotels einer Stadt sind ebenfalls im System zu

finden.

Neben diesen Anforderungen sind viele Erweiterungen vorstellbar. Für diese Arbeit genügt

es jedoch, das ugrunde liegende Prinzip zu demonstrieren.

V.2.4 Implementierung

Eine Schnittstelle für Reisende ist prinzipiell mit den bereits vorhandenen WWW-

Lösungen der Bahn vergleichbar; letztlich müssten diese nur um individualisierte Informatio-

nen und Mechanismen zum automatisierten Nachrichtenversand an beliebige Kommunikati-

onsendgeräte erweitert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde exemplarisch das Kundenin-

formations- und –interaktionssystem (KIIS) entwickelt.

Bei der Implementierung des Prototyps werden im Wesentlichen die folgenden Technolo-

gien verwendet:

 Der freie und weit verbreitete Webserver Apache (vgl. [Apache 2005]),

 die relationale Datenbank MySQL (vgl. [MySQL 2005]) und

 die Skriptsprache PHP (PHP Hypertext Preprocessor, vgl. [PHP 2005]) .

Die genannten Technologien wurden bewusst aufgrund ihrer Verfügbarkeit, der weiten

Verbreitung und (relativ) leichten Erlernbarkeit als Entwicklungsumgebung gewählt; für ein

Produktivsystem sollten ggf. leistungsfähigere Umgebungen gewählt werden.184

V.2.4.1 Die KIIS-Clients

Die KIIS-Clients bilden den für den Kunden sichtbaren Teil des Kundeninformationssys-

tems. Als Richtlinien bei der Entwicklung wurden die in der europäischen Norm EN ISO

9241 – 10 beschriebenen Grundsätze der Dialoggestaltung zur Grundlage genommen. Diese

184 Die Aussage ist nicht wertend gemeint: In der genannten Entwicklungsumgebung wurden weltweit sehr

umfangreiche Webanwendungen mit vielen Zugriffen in ausreichender Performanz entwickelt.

Kapitel V

258

Norm, welche sich mit der Mensch-Maschine-Interaktion beschäftigt, kann auch auf das

Webdesign übertragen werden.

Anders als bei der stationären Internet-Nutzung herrscht bei mobilen Datendiensten eine

hohe Endgerätevielfalt, die dazu noch völlig unterschiedliche Darstellungsmethoden fordern.

Der Dienst muss daher konzeptionell auf mobile Kunden und ihre Bedürfnisse zugeschnitten

werden (vgl. [Beier/van Gyzicki 2002], S. 175). Es erscheint sinnvoll, eine getrennte Ent-

wicklung von Clients für Notebooks, PDAs und Mobiltelefone durchzuführen, weil die unter-

schiedliche Hardware in Bezug auf das Display (Größe, Beleuchtungsstärke, Farbtiefe, Orien-

tierung, Auflösung), die Rechenleistung (Prozessor, Speicher) und die verfügbaren Eingabe-

geräte die Möglichkeiten der Präsentation von Inhalten begrenzt. So lassen sich auf den klei-

nen, schlecht beleuchteten Displays von Mobiltelefonen keine längeren Texte lesen, weshalb

die Inhalte in stark komprimierter Form präsentiert werden müssen. Zudem können mobile

WAP-Browser meist nur 3 bis 6 Textzeilen mit 12 bis 20 Zeichen pro Zeile darstellen (vgl.

[Niederst 2002], S. 541). Weiterhin wird deutlich, dass je nach Art des Clients die verschie-

denen Grundsätze der Dialoggestaltung unterschiedlich stark betont werden müssen: Umfang-

reiche Beschreibungen oder Anleitungen zu Dialogen können auf PDAs oder Mobiltelefonen

den Benutzer bei seiner Aufgabe – in unserem Fall die schnelle Aufnahme von Information –

stören. Obschon also auf logischer Ebene die Kommunikation mit dem Passagier immer

gleich erfolgt, benötigt die Implementierung Schnittstellen für eine große Zahl von Endgerä-

ten, wenn das System nicht auf den Versand trivialer Kurznachrichten beschränkt werden soll.

Da die Seiten der KIIS-Clients für jeden Benutzer personalisiert sind, muss sich dieser zur

Nutzung der Funktionen mit Namen und Passwort anmelden. Es besteht dabei die Möglich-

keit, auch neue Benutzer – mit Mobiltelefonnummer und E-Mail-Adresse – zu registrieren.

Ist der Kunde angemeldet, kann er in einem Hauptmenü die gewünschten Informationen

anfordern. Dazu zählen Nachrichten über Streckensperrungen und Ausfälle oder Verspätun-

gen einer bestimmten Verbindung. Zudem kann er Fahrten zu seinen persönlichen Buchungen

hinzufügen, indem er Start- und Zielbahnhof sowie Datum und Abfahrtszeit angibt, wobei er

durch eine Eingabehilfe zur Auswahl der richtigen Stationen unterstützt wird. Daraufhin wird

mit diesen Informationen eine Fahrplananfrage durchgeführt, wobei alle Verbindungen, die

innerhalb einer Stunde vor oder nach dem angegebenen Termin stattfinden, in Tabellenform

präsentiert werden. Die Darstellung hängt dabei vom Client ab. Wählt der Benutzer eine Ver-

bindung aus, wird sie zu seinen persönlichen Buchungen hinzugefügt. Letztere können eben-

falls von dieser Stelle aus verwaltet werden.

Bonuspunkte werden bei Verspätungen und Ausfällen von Verbindungen verteilt. Dazu

muss der Benutzer seine Fahrkartennummer eingeben, welche mit einer Liste von berechtig-

ten Nummern verglichen wird. Eine berechtigte Nummer wird nach der Einlösung aus der

Liste entfernt.

Die drei Client-Kategorien weisen spezifische Besonderheiten auf, die bei der Implemen-

tierung zu berücksichtigen sind. Die wenigsten Einschränkungen in der Programmierung hat

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

259

der Notebook-Client; auch hier sind jedoch zumindest verschiedene Browserversionen zu

berücksichtigen.

Der PDA setzt wegen der kleineren Auflösung auch kleinere Informationseinheiten voraus.

Lassen sich nicht alle Details auf einer Bildschirmseite darstellen, sollte bspw. eher ein verti-

kaler statt eines horizontalen Bildlaufs gewählt werden; im hier implementierten System ist

z.B. die Darstellung von Tabelleninhalten betroffen. Anders als die Clients von Notebook und

Pocket PC werden die Inhalte für das Mobiltelefon in WML-Dokumenten aufbereitet.

Das eigentliche Dokument beinhaltet mehrere WML-Seiten, die als Karten („Cards“) be-

zeichnet werden. Das gesamte Dokument ist demnach ein Kartenstapel („Deck“). An das

Endgerät wird beim Zugriff jeweils der komplette Kartenstapel übermittelt, damit Ladezeiten

bei einem Kartenwechsel entfallen. Dabei ist zu beachten, dass die einzelnen WML-

Dokumente einen gewissen Umfang nicht überschreiten dürfen: Gerade ältere Mobiltelefone

können keine WML-Dateien mit mehr als 1400 Byte Umfang verarbeiten (vgl. [Niederst

2002], S. 542). Dies führt zu Problemen bei Datenbankanfragen, deren Ergebnisumfang stark

variiert. So kann eine Fahrplanauskunft durchaus ein Ergebnis hervorbringen, das die Grenze

von 1400 Byte überschreitet. In diesem Fall müssen die Daten auf mehrere Dokumente ver-

teilt werden.185

V.2.4.2 Design der Clients

Der Einstieg ins KIIS erfolgt jeweils durch das Einloggen mit Benutzername und Passwort.

Neukunden können sich ebenfalls hier registrieren. Abbildung 57 zeigt die Startseite für zwei

der Clients.

Bereits hier werden die Unterschiede in der Darstellung deutlich: Während beim PDA Tex-

te zur Erläuterung noch möglich sind, können beim Mobiltelefon nur die nötigsten Informa-

tionen dargestellt werden. Ein weiteres Problem bei letzterem ist die unterschiedliche Darstel-

lungsweise von WML-Seiten durch verschiedene WAP-Browser. Die Abbildung verdeutlicht

dies: Während der Openwave UP.Simulator 4.1.1 (oben) auf den Seitentitel aus Platzgründen

verzichtet, stellt der der Nokia Mobile Browser 3.01 ihn dar. Diese Unterschiede sind exemp-

larisch für diese Art von Endgerät.

185 Eine weitere Besonderheit in diesem Zusammenhang ist die Eingabe des Passwortes bei der Anmeldung

durch den Benutzer. Während bei den anderen Clients die Zeichen als Sterne maskiert werden, um vor der Aus-

spähung bei der Eingabe zu schützen, ist dies beim Mobiltelefon nur auf den ersten Blick sinnvoll: Ohne Feed-

back im Display ist es zum einen extrem schwierig, unter Verwendung einer Mobiltelefon-Tastatur eine Reihe

von Buchstaben zu schalten (vgl. [Krutwig/Tolksdorf 2001], S. 62), zum anderen kann die Gefahr der Ausspä-

hung bei den verhältnismäßig kleinen Displays vernachlässigt werden.

Kapitel V

260

Abbildung 57: Startseiten KIIS auf PDA und zwei verschiedenen WAP-Browsern (Openwave

[oben] und Nokia)

Die Screenshots in Abbildung 58 sind exemplarische Seiten aus den verschiedenen Clients

und sollen die unterschiedlichen Navigationsarten und Darstellungsweisen veranschaulichen.

Abbildung 58: Die Buchungsseiten des KIIS in verschiedenen Clients

Die Notebook-Version hat eine eigene Navigationsleiste, mit der die verschiedenen Berei-

che des KIIS aufgerufen werden können. Gebuchte Verbindungen werden in Tabellenform

aufgeführt, darunter finden sich Eingabefelder zum weiteren Hinzufügen. Im Gegensatz dazu

wird auf Pocket PC und Mobiltelefon jeweils nur ein Datensatz angezeigt; zwischen Daten-

sätzen kann mit den Pfeilen darunter gesprungen werden. Am oberen Bildschirmrand bleibt

Platz für eine Navigationsleiste, die beim Mobiltelefon entfallen muss.

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

261

V.2.4.3 Administration und Test des KIIS

Zu den Funktionen des KIIS gehört das automatische Versenden von Nachrichten über

Verspätungen von Verbindungen und alternative Routen mittels E-Mail oder SMS/MMS. Als

Auslöser einer solchen Nachricht dient dabei das Eintreffen einer signifikanten Verspätung

(in dieser Implementierung 3 Minuten), die vom in Kapitel III beschriebenen System simu-

liert oder vom Administrator zu Testzwecken manuell eingegeben wird. Wird eine relevante

Störung wahrgenommen, wird der Algorithmus in Tabelle 34 zur Benachrichtigung in Gang

gesetzt. Die dort angegebenen Punkte umfassen nur die wichtigsten Schritte der Prozedur.

Tabelle 34: Pseudocode für Benachrichtigungsalgorithmus

Eingabe: Fahrplandatensatz

Algorithmus:

1. Füge neue Istzeit in Datenbank ein

2. Wenn aktuelle Fahrt eine Abfahrt:

2.1 Wähle alle Benutzer aus der Datenbank, die die Fahrt gebucht haben

2.2 Generiere Liste von zu Bonuspunkten berechtigten Fahrkartennummern

2.3 Für jeden Benutzer:

2.3.1 Lese Mobiltelefonnummer/E-Mail-Adresse aus

2.3.2 Sende SMS-/E-Mail-Benachrichtigung

3. Wenn aktuelle Fahrt eine Ankunft:

3.1 Wähle alle Benutzer aus der Datenbank, die die Fahrt gebucht haben

3.2 Generiere Liste von zu Bonuspunkten berechtigten Fahrkartennummern

3.3 Für jeden Benutzer:

3.3.1 Lese Mobiltelefonnummer/E-Mail-Adresse aus

3.3.2 Wähle alle Benutzer, die vom Ankunftsort eine ausgehende Verbindung gebucht ha-

ben (Anschlusszüge)

3.3.3 Für jeden Benutzer:

3.3.3.1 Vergleiche Abfahrtszeit der ausgehenden Verbindung mit neuer Ankunftszeit

3.3.3.2 Berechne alternative Züge/Zugfolgen

3.3.3.2 Sende SMS/E-Mail-Benachrichtigung, falls Abfahrtszeit > Ankunftszeit mit Hin-

weis auf spätere Ausweichzüge

4. Rückkehr zum Test-Client

Der Prototyp schreibt die SMS- und E-Mail-Benachrichtigungen zum Testzweck zusam-

men mit weiteren Protokollinformationen in eine Textdatei. Diese Nachrichten sind abhängig

von der Art der aktuellen Fahrt (Abfahrt, Ankunft) und von den daraus ermittelten Konse-

Kapitel V

262

quenzen für den Kunden. Im Fall eines verpassten Anschlusses wird ein Hyperlink in die E-

Mail eingefügt, der den Reisenden in das KIIS einloggt und mögliche Ausweichrouten prä-

sentiert. Diese können von dort direkt gebucht werden. Bei Mobiltelefonen funktioniert dieses

Vorgehen nicht unbedingt, da oftmals keine E-Mails von diesen empfangen oder gesendet

werden können und das Einfügen von Hyperlinks in eine SMS nicht möglich ist.

V.3 Prototypische Implementierung im realen IT-Umfeld der Bahn:

E-Info

Eines der wichtigsten Zielkriterien für diese Arbeit war die Realisierbarkeit des konzipier-

ten Systems nicht nur im Rahmen prototypischer Implementierungen unter Laborbedingun-

gen, sondern vielmehr im realen Umfeld bei der Deutschen Bahn AG.

Bisher wurde gezeigt, dass die Architektur belastbar und flexibel ist und dass Dispositions-

strategien evaluiert werden können. Der Beweis, dass auch reale Daten in Kontext der Sys-

temumgebung der Bahn Verwendung finden können, wurde schon zu Beginn des Disserda-

tionsvorhabens im Rahmen des Testsystems „E-Info“ erbracht. Dieses System wurde im

Rahmen eines Kooperationsprojekts mit der DB Systems (damals noch TLC GmbH) entwi-

ckelt, sodass die prinzipielle Tauglichkeit einiger der implementierten Bestandteile in der

Praxis unter Beweis gestellt werden konnte.

E-Info wurde als reines Informationssystem für Kunden, d. h. ohne Betrachtung der Dispo-

sition, realisiert und an reale Datenströme angeschlossen: Die zur Passagiersteuerung not-

wendigen Informationen stammten aus einem WWW-basierten Einbuchungssystem; die Stö-

rungsmeldungen kamen aus dem RIS-Datenstrom der Deutschen Bahn AG. Das System war

zu damaligen Zeitpunkt in der Lage, Verspätungen der einzelnen Züge nach vorgegebenem

Schema und nach Überschreitung eines speziellen Schwellenwertes per SMS an Reisende zu

verschicken, um diese über die aktuelle Verkehrslage zu informieren. Dabei war der Schwel-

lenwert aufgrund von Unsicherheiten in den eintreffenden Daten und zur Vermeidung zu vie-

ler SMS an einzelne Reisende relativ hoch gewählt worden: Es sollten nur tatsächlich relevan-

te Verspätungsänderungen herausgefiltert und weitergeleitet werden.

Die Berechnung alternativer Routenvorschläge war zum damaligen Zeitpunkt noch nicht

vorgesehen, so dass sich das System vorzugsweise an Pendler bzw. an Reisende ohne Um-

stieg auf ihrer Route richtete, die auf diese Weise ihre Züge „überwachen“ konnten.

Die „Bestellung“ dieses Services erfolgte für interessierte Reisende – der Prototyp wurde

auf einer Touristikmesse vorgestellt – über ein auf der Groupware „Lotus Notes“ von IBM

basiertes Internetportal, welches speziell für diese Anwendung entwickelt worden war und die

spezifischen Daten eines Reisenden (vornehmlich die zu überwachenden Züge sowie die Mo-

biltelefonnummer) in einer Datenbank ablegte. Ein spezieller Agent initiierte rechtzeitig vor

Start der Reise Passagieragenten im System, deren Aufgabe es war, die für den zugehörigen

realen Passagier wichtigen Zuglagenänderungen aus dem RIS-Datenstrom zu extrahieren und

ihrem Passagier ggf. nach dem Push-Prinzip über ein SMS-Gateway in Kenntnis zu setzen.

Die erhobenen Passagierinformationen wurden nicht weiter im Dispositionsprozess verwen-

Kundenseitige Informations- und Kommunikationsprozesse

263

det, zum einen weil es viel zu wenige Passagiere waren, zum anderen weil die Disposition

explizit nicht im Projektfokus lag. Allerdings wurden schon im damaligen Projekt Grundlagen

für den Passagierrouter gelegt.

VI Schlussbetrachtungen: Chancen und Risiken kunden-

orientierter Disposition

Es gibt keine reine Wahrheit, aber ebenso wenig einen reinen Irrtum

Friedrich Hebbel, Tagebücher

Es bleibt letztlich offen, ob das hier konzipierte und prototypisch implementierte System

praktische Relevanz erlangen kann – und sei es nur als Ideenlieferant für die weitere For-

schung bei der und für die Bahn. Es sollen jedoch abschließend wenigstens Hinweise gegeben

werden, was bereits getan wurde, wie ein solches System schrittweise einzuführen wäre und

was dabei zu beachten, zu testen und zu erforschen ist. In den folgenden Abschnitten wird

dies beschrieben.

VI.1 Zusammenfassung

Aus ökonomischen und ökologischen Erwägungen heraus betrachtet, ist eine der wichtigs-

ten Aufgaben eines intelligenten Verkehrsmanagements die Stärkung des schienengebunde-

nen Personenverkehrs gegenüber dem Individualverkehr. Es gilt, die Attraktivität der Bahn

mit dem Produkt „Zugfahrt“ zu steigern. Eine Möglichkeit dazu ist die Erhöhung der Service-

qualität durch verbessertes Informationsmanagement. Während die Kommunikation mit dem

Kunden vor der Reise weitestgehend optimiert ist, ist sie während der Reise verbesserungs-

würdig: im jetzigen Bahnsystem ist es für Kunden fast unmöglich, zur richtigen Zeit an belie-

bigen Orten an die für sie direkt relevanten Informationen zu kommen, obwohl diese durchaus

vorliegen.

Mit der vorliegenden Dissertationsschrift wird eine neue Methode des Kundenbezie-

hungsmanagements für den schienengebundenen Personenverkehr vorgestellt: die kunden-

orientierte Disposition. Es handelt sich dabei um Methoden, die, statt die Pünktlichkeit eines

Zugs in den Mittelpunkt zu stellen, die Pünktlichkeit der Reisenden als primäres Ziel betrach-

ten.

Die kundenorientierte Disposition setzt dabei auf zwei Ebenen ein. Erstens werden darun-

ter Strategien verstanden, welche unvermeidbar auftretende Konflikte, zumeist Anschluss-

konflikte, im Bahnnetz im Sinne des Kunden aufzulösen versuchen. Einher geht zweitens die

Disposition der Kunden selbst unter Zuhilfenahme vorhandener mobiler Kommunikations-

endgeräte.

In der vorliegenden Arbeit wurde zum Beweis der Sinnhaftigkeit eine aus intelligenten

Agenten modellierte Systemarchitektur und, gleichsam zur Demonstration des Verfahrens, ein

Softwaresystem für die kundenorientierte Disposition in großen Bahnnetzwerken konzipiert

und prototypisch umgesetzt. Ergänzend musste ein Simulationssystem für den fahrplangebun-

denen Schienenverkehr erstellt werden, welches für das Dispositionssystem ein Surrogat für

das Realsystem der Deutschen Bahn darstellt.

Kapitel VI

266

Zunächst wurden dazu in Kapitel II alle Bestandteile der Disposition auf theoretischer und

praktischer Ebene untersucht, um Anforderungen an ein Informations- und Kommunikations-

system in Form eines Entscheidungsunterstützungssystems für die kundenorientierte Disposi-

tion herzuleiten. Dabei wurden insbesondere die Gegebenheiten bei der Deutschen Bahn AG

betrachtet. Zusammengefasst ergibt sich:

Seit die DB AG mit der Bahnreform 1994 in ein privatwirtschaftliches Unternehmen um-

gewandelt wurde, hat sich im Unternehmen viel verändert. Die Neuorganisation zwang die

Bahn verstärkt zum wirtschaftlichen Handeln und somit insbesondere zu einer strengen Aus-

richtung an den Bedürfnissen des Kunden. Letzteres impliziert vor allem Umgewichtung der

Kriterien, die maßgeblich für die Ausgestaltung der Produkte und Prozesse eines Unterneh-

mens sind. Dabei sind die Optimalität eines Fahrplans, wie auch immer definiert, oder die

Sicherheit der Durchführung nur Nebenkriterien der Kundenzufriedenheit, weil der Produk-

tionsplanungsprozess der Bahn eigentlich auf dem Beförderungsbedürfnis der Kunden fußt. In

jedem Planungsschritt existieren Zielkriterien, die unmittelbar an Kundenbedürfnissen ausge-

richtet sind. So berücksichtigt die Linienplanung bspw. den Kunden, indem verschiedene

Produktkategorien mit unterschiedlichen Qualitäten angeboten werden, die (zugweise) Fahr-

planung orientiert sich direkt an möglichen Übergangszeiten, welche die Kunden zum Um-

stieg benötigen, etc. Lediglich im Rahmen der Disposition steht der Kunde aus mehrerlei

Gründen augenscheinlich nicht mehr im Mittelpunkt, vielmehr existiert eine Reihe diffuser

Regelungen, welche den Verkehr flüssig halten oder die Folgen einer Verspätung eindämmen

sollen und die damit nur implizit auf die Bedürfnisse des Kunden eingehen. Daraus resultiert

die Notwendigkeit der kundenorientierten Disposition. Selbstverständlich müssen dabei auf-

grund technischer und wirtschaftlicher Restriktionen (mitunter deutliche) Abstriche gemacht

werden.

Die Produktpalette im Personenverkehr wird dabei traditionell durch den Fahrplan festge-

legt, der unter Verwendung eines (physischen) Streckennetzes durch Verknüpfung verschie-

dener Zugfahrten ein virtuelles Anschlussnetz für Passagiere definiert, mithin die Gesamtheit

der möglichen Reisen innerhalb eines gegebenen Fahrplans. Dieser wiederum unterliegt auf-

grund unvermeidbar eintretender Störungen während der Durchführung einer hohen Dyna-

mik, welche kennzeichnend und maßgeblich für einen Teil der wahrgenommenen Produkt-

qualität ist, da aus Störungen Verspätungen resultieren können, die sich ihrerseits durch das

komplette Netz propagieren können. Die für Reisende wichtigsten Konfliktarten sind Verspä-

tungs- und Anschlusskonflikte, welche letztlich ebenfalls Verspätungen induzieren. Damit

wird das Management der Verspätungen im Rahmen der Disposition für Passagiere zu einem

wichtigen, die Kundenzufriedenheit stark beeinflussenden, Faktor, was im derzeitigen Dispo-

sitionsprozess jedoch nur in geringem Maße berücksichtigt wird.

Im Anschluss an die theoretische Betrachtung der Disposition wurde die praktische Um-

setzung bei der Deutschen Bahn AG beleuchtet, bspw. wurden die verschiedenen organisato-

rischen und technologischen Bestandteile der Dispositionsstruktur der Bahn betrachtet und am

Beispiel beschrieben.

Schlussbetrachtungen

267

Abschließend wurden Anforderungen an ein System zur kundenorientierten Disposition,

sowohl aus Sicht des Bahnbetreibers, als auch aus Sicht des Kunden definiert.

Ausgehend von den Erkenntnissen aus der Analysephase wurde in Kapitel III ein auf der

Technologie intelligenter Softwareagenten basiertes, dezentrales System für die kundenorien-

tierte Disposition konzipiert. Zuerst wurde das Testsystem „TrainSim“, ein flexibel einsetz-

und skalierbares Simulationssystem für den Schienenverkehr vorgestellt, ebenfalls wurde ge-

zeigt, wie die zugrunde liegenden Testdaten generiert wurden. Anschließend wurde eine ver-

teilte, modulare, skalierbare und leicht zu erweiternde Systemarchitektur vorgestellt. Deren

Hauptbestandteile sind mehrere Arten von Agenten: Disponenten, die durch Anwendung von

Dispositionsstrategien Züge und Passagiere derart durch das Netz lenken, dass die Verspätung

der Passagiere unter Beachtung verschiedener Zielkriterien minimiert wird. Passagierrouter,

die Reisende im Falle verpasster Anschlüsse mit einer neuen Route auf dem dynamischen

Netzwerk versorgen, Züge, die selbständig Sicherheitsabstände einhalten, und Reisende, die

sich im Netzwerk in dem Sinne proaktiv verhalten, als dass sie versuchen, ihre Prinzipale,

d. h. menschliche Reisende, pünktlich an das gewünschte Ziel zu bringen. Die Funktionsfä-

higkeit der vorgestellten Architektur wurde in den nachfolgenden Kapiteln unter Beweis ge-

stellt: Das komplette System wurde unter Zuhilfenahme der Simulationstestumgebung mit

einer realistischen Anzahl Passagiere auf dem Originalfahrplan der Deutschen Bahn AG ge-

testet.

Um dem ersten Anliegen der kundenorientierten Disposition Rechnung zu tragen, wurden

in Kapitel IV (bahnseitige) Dispositionsstrategien, die speziell die Pünktlichkeit von Passagie-

ren berücksichtigen, entwickelt und im System integriert. Vorgeschlagen wurden einige ein-

fache Dispositionsheuristiken, ein Verfahren zur Simulation verschiedener Strategien im lau-

fenden Betrieb sowie ein mathematisches Modell zur (Online-) Optimierung von Dispositi-

onsentscheidungen in einem Realitätsausschnitt im Bahnnetz. Als Bewertungsmaßstab für die

Güte einer Dispositionsentscheidung wurde dabei jeweils die gewichtete, ungeplante Passa-

gierwartezeit gewählt. Das mathematische Modell wurde anschließend zum Offline-

Algorithmus modifiziert, sodass damit – mit gewissen Einschränkungen –alle anderen denk-

baren Strategien einem Gütetest unterzogen werden können.

Während zahlreicher Simulationsläufe mit verschiedenen Strategien in der „virtuellen“

Bahnumgebung „TrainSim“ konnten zusammengefasst folgende Beobachtungen gemacht

werden:

Das komplette System inkl. Der umgebenden Simulation kann bei Verwendung einfacher

Dispositionsstrategien und ohne Passagierrouter in wenigen Stunden den Fahrplan eines gan-

zen Tages (24 h) durchrechnen. Dieser umfasst über 700.000 Ereignisse. Dabei werden ca.

3.000.000 Passagiere berücksichtigt, die sich durch das Bahnnetz bewegen. Bei der Verwen-

dung komplexerer Dispositionsstrategien kann sich die genannte Zeitspanne dramatisch erhö-

hen. Der Passagierrouter erweist sich zwar als Engpass im Vergleich zu einfachen Dispositi-

onsstrategien, beweist aber seine prinzipielle Tauglichkeit im Echtzeiteinsatz: Selbst aufwän-

Kapitel VI

268

dige Strategien können mindestens in Echtzeit ausgeführt werden. Der Einsatz leistungsfähi-

gerer Hardware würde folglich auch What-If-Analysen ermöglichen.

Überdies zeigte sich, dass einige der getesteten Strategien trotz ihrer Einfachheit unter den

gegebenen Annahmen bessere Ergebnisse zeitigen als die bisher in der Praxis eingesetzten

Strategien Globale Regelwartezeiten oder Niemals Warten, wenngleich die Regelwartezeiten

durchaus eine brauchbare Dispositionsstrategie zu sein scheinen. Eine relativ simple, aber im

Normalfall bessere Heuristik ist z. B. der Vergleich der Zahl der in einem Zug sitzenden Pas-

sagiere mit der Zahl der auf diesen Zug am nächsten Bahnhof wartenden Reisenden. Ist die

erste Zahl wesentlich höher, sollte ein Abbringer warten.

Die Dispositionsstrategie mathematische Optimierung liefert für kleine Netzausschnitte

und unter bestimmten, vereinfachenden Annahmen sehr gute Ergebnisse mit Antwortzeiten

im Sekundenbereich. Bei dem in dieser Arbeit verwendeten Modell wird die Anzahl der Va-

riablen und Restriktionen jedoch sehr schnell viel größer, sodass der Online-Einsatz dieser

Strategie in den meisten Fällen zu keinem Ergebnis führen wird.

Die Simulation als Dispositionsstrategie ist fast immer ausreichend schnell, um verschie-

dene einfache Heuristiken vorsimulieren und somit evaluieren zu können. Es empfiehlt sich

demnach für die Praxis, eine Simulationskomponente zur Disposition einzusetzen, zumal der

Aufwand dazu nicht allzu hoch erscheint, der Nutzen aber – insbesondere zur Schulung im

Umgang mit verschiedenen Dispositionsstrategien – immens ist.

Alle Simulationsläufe wurden auf vergleichsweise veralteten Rechnern durchgeführt, die

Laufzeiten werden sich bei Einsatz heute gängiger Hardware noch eher verringern. Kernaus-

sage der bisherigen Experimentation ist demzufolge, dass das entwickelte System allen Leis-

tungsanforderungen genügt: Auf relativ wenigen handelsüblichen PCs kann das Dispositions-

system das komplette Deutsche Bahnnetz zumindest nach einfachen Strategien steuern.

Im folgenden Kapitel V wurden schließlich die Information und die Steuerung von Reisen-

den betrachtet. Dazu wurden zunächst die Möglichkeiten und Beschränkungen verfügbarer

mobiler Kommunikationstechnologien diskutiert und mittels eines internetbasierten Kunden-

informations- und –interaktionssystems exemplarisch aufgezeigt.

Insgesamt zeigt sich, dass das entwickelte System allen gesetzten Zielen und den gegebe-

nen Anforderungen gerecht wird. Alle Komponenten sind leistungsfähig, und das Gesamtsys-

tem ist belastbar genug, um ggf. auch realen Anforderungen gerecht zu werden. Auch in der

Praxis wurde die Funktionsfähigkeit des vorgestellten Systems in einem Kooperationsprojekt

ebenfalls schon bewiesen: zusammen mit der damaligen TLC AG wurde ein auf den aktuellen

Informationen aus dem Bahnnetzwerk operierendes Informationssystem für Pendler auf SMS-

Basis entwickelt und in einem Feldversuch getestet.

VI.2 Aspekte der Realisierung im Bahnsystem

Abschließend bleibt zu klären, inwieweit das in dieser Arbeit vorgelegte System in die

Systemumwelt der Deutschen Bahn AG integriert werden kann. Dabei stehen der prinzipiel-

len technischen Machbarkeit – die ugrunde liegenden Datenstrukturen in quasi allen entwi-

Schlussbetrachtungen

269

ckelten Teilsystemen mit den bei der Bahn eingesetzten identisch oder sehr leicht anzupassen

– organisatorische Probleme entgegen. Vor allem ist zu klären, ob ein solches System über-

haupt kostendeckend arbeiten kann. Im Anschluss werden einige Wirtschaftlichkeitsaspekte

betrachtet, um darauf basierend einen risikoarmen Weg der Implementierung vorzuschlagen.

VI.2.1 Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen

Das zuvor beschriebene E-Info-System wurde nach einer gewissen Testphase aufgrund

wirtschaftlicher Restriktionen nicht weiter verfolgt. Dieses lag zum einen an den relativ hohen

Kosten, die ein Hosting der benötigten Hardware (damals 3-5 durchschnittlich ausgestattete

PCs) bei der Bahn AG verursacht hätte. Zum anderen wurden zu hohe laufende Kosten durch

den Versand von SMS als Grund genannt; beides zusammen wurde auf etwa 1,2 Mio. DM per

anno beziffert. Diese Summe erscheint im Vergleich zu Infrastrukturinvestitionen in Milliar-

denhöhe zwar sehr niedrig, wurde zum damaligen Zeitpunkt angesichts einer nicht gesicher-

ten Akzeptanz unter den Reisenden und fehlender Einnahmen zur Deckung der entstehenden

Kosten als zu hoch erachtet. Das Problem im eigentlichen Sinne bestand darin, dass kein ge-

eignetes Micro-Payment-System zur Abrechnung dieses Services, d. h. zur Weitergabe der

Kosten an die Kunden, zur Verfügung stand.

Dieser Missstand ist heute behoben: Bspw. könnten WWW-gestützte Bezahlsysteme wie

Firstgate186 oder PayPal187 zur Abrechnung solcher Kleinsummen verwendet werden. Denk-

bar wäre auch, den Service über eine kostenpflichtige Telefonnummer aktivieren zu müssen.

Die einfachste Art wäre ein simpler Aufschlag beim ohnehin im Internet oder am Schalter

durchgeführten Ticketverkauf, wenn ein Kunde den Service nutzen möchte. All dies wäre bei

einer WWW-basierten Einbuchung in das System keine Schwierigkeit und hätte zur Folge,

dass Systeme wie E-Info als reines Informationssystem bzw. das hier entwickelte System zur

kundenorientierten Disposition refinanzierbar wären. Inwieweit, hängt natürlich von den Kos-

ten einer jeweiligen Realisierungsoption ab, von denen drei im folgenden Abschnitt vorges-

tellt werden.

VI.2.2 Einführungsstrategien

Die technische Möglichkeit einer Umsetzung in die Praxis wurde in vorangegangenen Ka-

piteln plausibel gemacht. Geht es nun für die Bahn darum, Investitionsentscheidungen zu tref-

fen, sollten wirtschaftliche und organisatorische Risiken im Entscheidungsprozess Berück-

sichtigung finden. An dieser Stelle sollen eventuell gangbare Möglichkeiten zur Umsetzung

aufgezeigt werden, die auf den Erfahrungen des Autors im Entwicklungsprozess beruhen.

186 FIRSTGATE ist ein Online-Zahlungssystem speziell für die Anweisung von Kleinsummen (vgl

http://www.firstgate.de).

187 PayPal ist das Online-Zahlungssystem des Internet-Auktionshauses EBAY (s. http://www.ebay.de). Nähe-

re Informationen zu PayPal sind unter http://www.paypal.de zu finden.

Kapitel VI

270

VI.2.2.1 Erweiterung von KIIS oder E-Info

Das E-Info-System stellt mit der zusätzlichen Option des Passagierrouters, sowie einer Er-

weiterung der Interaktionsmöglichkeit mit Passagieren, z. B. durch MMS bzw. clientseitige

Anwendungen, eine interessante und kostengünstige Realisierungsvariante dar: Die reine In-

formation von Kunden erfordert zunächst keine Änderungen des Dispositionsablaufs und der

–organisation der Bahn. Eine solche Architektur sollte also in einer Basisspezifikation, bspw.

mit einer Hardwareausstattung, die einige zehntausend Reisende pro Tag erreichen kann, rea-

lisiert werden. Dies ist nach Erfahrung des Autors mit wenigen handelsüblichen PCs zu leis-

ten188. Selbstverständlich müssen Produktivsysteme der Bahn anderen Anforderungen bezüg-

lich Ausfallsicherheit und Performanz genügen, als es die prototypische Version musste, wo-

raus die hohen Unterhaltungskosten resultierten, die zum Scheitern von E-Info führten189.

Ein solches System kann nach Meinung des Autors sehr wohl wirtschaftlich betrieben

werden. Beispiel: Bleiben (Neu-) Entwicklungskosten unberücksichtigt, da sie bei Verwen-

dung bereits existenter Komponenten gegenüber den Unterhaltungskosten auf Dauer kaum ins

Gewicht fallen, werden die Unterhaltungskosten des Systems per anno auf eine Mio. Euro

veranschlagt und wird zusätzlich eine gesendete SMS/MMS mit 2 Cent berechnet, dann könn-

te bei einem Verkaufspreis von nur 40 Cent pro Kunde das System ab ca. 5 Mio. Nutzern pro

Jahr (bei sehr hoch kalkulierten 10 SMS/Nutzer) die laufenden Kosten decken können. 5 Mio.

Passagiere entsprechen ca. 3 ‰ des gesamten Passagieraufkommens der Bahn oder ca. 14.000

Passagieren pro Tag.

Dies scheint nach Meinung des Autors keine unrealistische Zielgröße für die absolute Zahl

an Benutzern zu sein. Natürlich kann an dieser Stelle keine vollständige Risikoanalyse erfol-

gen, ebenfalls sind die Entwicklungskosten – selbst die Vorarbeiten dieser Thesis vorausge-

setzt – nicht klein; ein solches Projekt kann jedoch, wie die Erfahrung mit E-Info zeigt, schon

in wenigen Personenjahren realisiert werden, sodass die Entwicklungskosten tragbar erschei-

nen, selbst wenn der Worst-Case angenommen wird. Zudem sollten der angesprochene Mar-

keting-Aspekt und die Möglichkeit, Mitteilungen und Werbebotschaften auch von Fremdfir-

men refinanzieren zu lassen, bei Kostenrechnungen Berücksichtigung finden.

VI.2.2.2 Aufnahme der vorhandenen Passagierinformation in die Disposition

Die zweite Ausbausstufe umfasst, sollte sich die erste als erfolgreich herausstellen, eine

Nutzung der über die Einbuchung und die Passagierverfolgung/Ortung vorliegenden Daten

für die Disposition, d. h., die Betriebszentralen würden mit Passagierinformationen versorgt.

Auch können in dieser Phase einige geeignete Dispositionsstrategien aus dieser Arbeit getes-

tet werden, um die Entscheidungsfindung für den Disponenten zu vereinfachen.

188 E-Info lief auf 3-4 Rechnern, die nach heutigem Stand der Technik eher spärlich ausgestattet waren.

189 Anzumerken ist, dass die Unterhaltungskosten für von der Bahn gehostete Hardware vergleichsweise hoch

sind. Es existieren Provider auf dem freien Markt, die gleichen Service bei gleichen Leistungen zu weitaus ge-

ringeren Preisen anbieten.

Schlussbetrachtungen

271

Diese Option würde zunächst nur Kosten verursachen, da sie ggf. zusätzliche Hardware in

den Betriebszentralen nötig macht. Auf der anderen Seite können jedoch die Passagiere dann

wesentlich besser in die Dispositionsentscheidung involviert werden als bisher, was in jedem

Fall zu einer Erhöhung der Kundenzufriedenheit führen wird. Dies hat insbesondere durch die

freiwillige Selbstverpflichtung der Bahn zu Entschädigungsleistungen an Bedeutung gewon-

nen: die kundenorientierte Disposition spart offensichtlich sogar Geld, weil Passagiere im

Schnitt weniger lang warten müssen oder Ihre Anschlüsse nicht verpassen. Quantitative Aus-

sagen über Gewinn- und Verlustwahrscheinlichkeiten können an dieser Stelle jedoch nicht

getroffen werden.

VI.2.2.3 Vollständige Passagierlenkung durch flankierende organisatorische

Maßnahmen

In der dritten und letzten Ausbausstufe steht folgerichtig die vollständige Erfassung der

Passagiere an, was jedoch größere organisatorische Änderungen vonnöten macht. Realisierbar

wäre die Erfassung bspw. über RFID190-Chips (vgl. [RFID 2005]) in Fahrkarten, die automa-

tisiert beim Einstieg oder manuell vom Zugbegleiter gescannt werden, und die am besten per-

sonalisiert verkauft werden sollten (bspw. könnten die BahnCard-Daten des Reisenden gleich

eincodiert werden; bei Online-Tickets ist dies schon heute der Fall.) Die von den Passagieren,

die es wünschen, hinterlegte Kontaktart kann dann wie in Stufe zwei während der Reise un-

terstützt werden. Auf diese Weise würden der Disposition quasi alle Reiserouten bekannt, und

die kundenorientierte Disposition könnte so, wie sie als Maximalkonzept in dieser Arbeit vor-

gestellt wurde, beginnen.

Nach Meinung der Autors muss dieser Vorschlag keine „Zukunftsmusik“ sein: Bspw. ge-

legt es Transportdienstleistern jeden Tag, Millionen von Gütern durch ihr Logistiknetz zu

schleusen und dabei zu jedem Zeitpunkt zu wissen, wo sich ein Gut gerade befindet. Zwar

entwickeln diese Güter kein Eigenleben (und sind in diesem Sinne leichter zu kontrollieren

als Passagiere), und die Gefahr des „Schwarzfahrens“ ist fast auszuschließen, trotzdem sollten

solche oder ähnliche Konzepte in leicht abgewandelter Form auf die Bahn übertragen werden

können.

Natürlich sind viele Abwandlungen dieses Vorgehens denkbar. Auch ist Stufe n keine

Voraussetzung für Stufe n+1, da kundenorientierte Disposition prinzipiell auch ohne Informa-

tion der oder Interaktion mit Kunden möglich wäre, genau dann nämlich, wenn alle Reiserou-

ten bekannt wären. Immerhin kann jedoch auf die vorgestellte Weise die grundsätzliche Ak-

zeptanz der Kunden durch das System getestet werden, ohne dass dabei prohibitiv hohe Kos-

ten entstünden. Im Gegenteil würde wirtschaftlicher Erfolg auf Stufe eins weitere Ausbausstu-

fen gleichsam vorfinanzieren.

Selbstverständlich sollte innerhalb der einzelnen Stufen ein inkrementelles und iteratives

Vorgehen gewählt werden: Bspw. sollte auf Stufe eins zunächst die einfachste und am weites-

190 RFID steht für Radio Frequency Identification und zählt zu den automatisierten Identifikationstechniken.

Radiowellen werden dazu benutzt, eineindeutige Kennnummern zu versenden.

Kapitel VI

272

ten verbreitete Kommunikationsart, die simple SMS, unterstützt werden, um anschließend

kompliziertere Arten der Kommunikation zu implementieren, die ihrerseits wieder sehr viel

weitergehende Serviceleistungen ermöglichen. Weiterhin sollte parallel zur Einführung des

Systems, d. h. im Idealfall mit stark verbessertem Datenmaterial der Prozess der Fahrplaners-

tellung, der der Disposition vorgelagert ist, iterativ verbessert werden um die dort brachlie-

genden Optimierungspotenziale zu heben und die Planungsqualität nachhaltig zu erhöhen.

VI.3 Forschungsbedarf

Obwohl die Ziele der vorliegenden Arbeit voll erfüllt sind, bleiben einige Punkte offen, die

im Sinn einer besseren Absicherung gegen eventuell auftretende Risiken einer noch genaue-

ren Betrachtung zu unterziehen wären, bevor die kundenorientierte Simulation realiter imple-

mentiert werden sollte.

Technologische Probleme: Auf technischer Seite muss weiter an der exakten Erfassung al-

ler Systementitäten gearbeitet werden. Insbesondere sollten langfristig tatsächlich alle Züge

automatisiert und präzise geortet werden können, damit keine Informations-Inkonsistenzen

entstehen. Auch die Erfassung und Verfolgung der Passagiere fällt unter diesen Punkt. Beste

Voraussetzung für die kundenorientierte Disposition wäre, zu jedem Zeitpunkt den Auf-

enthaltsort jedes Passagiers, der dies wünscht, zu kennen. Dafür sind allerdings weiter gehen-

de organisatorische Eingriffe vonnöten.

Architektur des Systems: Zur leichteren Übertragbarkeit auf die Realität könnten verschie-

dene, miteinander agierende Disponententypen entworfen werden, die bspw. den Nah-, Re-

gional- und Fernverkehr logisch getrennt voneinander bearbeiten. Damit einhergehen muss

allerdings die Konzeption eines effizienten Verfahrens zur Konfliktauflösung zwischen ver-

schiedenen Disponenten.

Isomorphie des Simulationssystems: Hauptsächlich aufgrund fehlender Daten über Passa-

gierströme und das Art oder auch Zahl und Dauer auftretender Störungen konnte die Validität

des verwendeten Simulationsmodells nicht überprüft, sondern nur plausibilisiert werden,

wenngleich dies mit aller Sorgfalt stattfand. Dies mag zwar genügen, um die Belastbarkeit

und die grundsätzliche Anwendbarkeit zu zeigen sowie Ceteris-Paribus-Untersuchungen über

Dispositionsstrategien zu machen. Trotzdem kann nicht garantiert werden, dass eine gefunde-

ne Strategie sich in der Realität genauso verhält, was aber keine Einschränkung der Architek-

tur bzw. der Konzeption im Ganzen bedeutet.

Daher sollte die Beschaffung validen Datenmaterials bei einer Umsetzung unbedingt im

Vordergrund stehen. Auch eine Verwendung des TrainSim-Systems als Testumgebung für

Dispositionsstrategien sollte – wie jede andere „ernsthafte“ Anwendung des Systems – nur

stattfinden, wenn ein insgesamt besseres Datenmaterial vorliegt.

Ein weiterer Aspekt ist die stärkere Beachtung eines Sicherheitslayers bzw. die Einbezie-

hung eines Trassenmanagements auch in der Simulation. Damit wären zwar höhere Laufzei-

ten verbunden, der Erkenntnisgewinn über das Realsystem aber wäre immens. Auch hierzu

sind mehr und genauere Informationen über die Topologie erforderlich.

Schlussbetrachtungen

273

Konstruktion von Dispositionsstrategien: Die hier gegebenen Strategien sind aufgrund der

für die Praxis unzureichenden Validierung von TrainSim nur als Empfehlungen zu sehen.

„Bessere“ Strategien würden bspw. sehr viel mehr Expertenwissen in die Regelbasis integrie-

ren; bisher ist TrainSim mehr auf die automatische Disposition ausgelegt. Es reicht also nicht

aus, nur die Architektur eines Expertensystems zu integrieren, vielmehr ist dieses auch noch

mit mehr Leben zu füllen.

Zur Sicherstellung eines erfolgreichen Einsatzes sind natürlich weitergehende Praxistests

mit möglichst realem Datenmaterial vonnöten. Dies impliziert, dass jegliche quantitative Aus-

sage mit einer hohen Unsicherheit behaftet ist. Entsprechende Resultate müssen genau über-

prüft werden und durch umfangreiche Tests über längere Zeiträume abgesichert und erweitert

werden. Dabei könnten zudem durch Sensitivitätsanalysen beispielsweise optimale Parameter

(z. B. in Form von zu erfüllenden Mindestquoten) für einzelne Strategien ermittelt und deren

Erfolge damit noch verbessert werden. Weiterhin wären Variationen bzgl. der generierten

Zugverspätungen durch Änderung der zu Grunde liegenden Verteilung sinnvoll, um Erkenn-

tnisse darüber zu gewinnen, wie sich unterschiedlich ausgeprägte Störungsfälle auf die Er-

gebnisse der einzelnen Dispositionsstrategien auswirken.

Die Kommunikation mit den Kunden stellt als solches wie gesehen zwar keine technologi-

sche Herausforderung dar, ist jedoch im Detail noch auszuarbeiten und sehr genau zu spezifi-

zieren. Auch die Integration in die vorhandene IT-Landschaft der Bahn ist ein nicht zu unter-

schätzendes Problem. Dabei stellt nicht so sehr die Technologie die Schwierigkeit dar, viel-

mehr ist die Erweiterung der logischen Prozesse und Verfahren eine komplexe Aufgabe.

VI.4 Fazit

Mit der vorliegenden Dissertationsschrift wird eine neue Methode des Kundenbezie-

hungsmanagements für den Schienen gebundenen Personenverkehr vorgestellt: die kunden-

orientierte Disposition. Es handelt sich dabei um Methoden, die, statt die Pünktlichkeit eines

Zugs in den Mittelpunkt zu stellen, die Pünktlichkeit der Reisenden als primäres Ziel betrach-

ten.

Es wird ein vergleichsweise einfacher, kostengünstiger und auf mehrfache Art nützlicher

Ansatz zu einer Fokussierung der Dispositionsaufgaben im schienengebundenen, fahrplange-

steuerten Personenverkehr in Richtung Kundenfreundlichkeit bzw. Erhöhung der Servicequa-

lität vorgestellt.

Es wird zudem gezeigt, wie eine intelligente Unterstützung auf Basis moderner Informati-

ons- und Kommunikationstechnologien die Dispositionsqualität erhöhen und direkt den Kun-

dennutzen steigern kann, wie ein solches Unterstützungssystem aufgebaut werden könnte,

damit es unter Praxisbedingungen und im Systemumfeld der Deutschen Bahn AG funktio-

niert, und welche Möglichkeiten zu einem wirtschaftlichen Betrieb desselben existieren. Dazu

werden Strategieempfehlungen gegeben, die dem Disponenten Möglichkeiten bieten, kunden-

freundliche Dispositionsentscheidungen zu treffen sowie Schnittstellen spezifiziert, die die

Kapitel VI

274

Information des bzw. die Interaktion mit den Reisenden unter Zuhilfenahme mobiler Endgerä-

te ermöglichen.

Nichtsdestoweniger würden selbstverständlich bei einer praktischen Umsetzung Problem-

stellungen zu berücksichtigen sein, die in dieser Arbeit nicht antizipiert wurden; gleichwohl

funktioniert das vorgeschlagene System immerhin den Zielsetzungen dieser Arbeit entspre-

chend, sodass die hier geschilderten Anwendungen mit dem vorhandenen System durchge-

führt werden können, wenn bspw. neue reale Daten vorhanden wären. Genau dies rechtfertigt

die Arbeit auch aus Sicht einiger Mitarbeiter der Deutschen Bahn AG. Selbst wenn die in der

Simulation gefundenen „besseren“ Dispositionsstrategien in der Praxis nicht anwendbar oder

eben nicht besser wären als die derzeitigen Heuristiken, sei schon allein der simulative Test

von Dispositionsstrategien vor ihrem Einsatz in der Praxis eine extrem nützliche Anwendung.

Zumindest muss das System demnach kein reiner Forschungsprototyp bleiben: Selbst ohne

die konkrete Umsetzung der in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte sind die entwickelten

Werkzeuge wertvoll.

Alles in allem wurde demnach bewiesen, dass das vorgestellte Konzept valide ist und so-

mit die kundenorientierte Simulation keine Vision sein muss.

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Glossar

Anmerkung: Die nachfolgenden Erläuterungen sind, sofern sie das Thema Bahn betreffen,

an [Pachl 2005] orientiert. Andere Begrifflichkeiten wurden teilweise zusätzlich zur sich im

Text befindlichen Definition mit Nachschlagewerken wie Wikipedia (im Internet unter

http://de.wikipedia.org/ oder dem Duden (vgl. [Duden 2001]) abgeglichen. Im Text bereits

zitierte und hier zur Definition verwendete Ausführungen sind nicht erneut zitiert.

Begriff

Abk.

Erläuterung

Abbringer

Anschlussabnehmender Zug: Zug, der innerhalb eines bestimmten

Intervalls nach der Ankunft eines Zubringers abfährt.

Agenten

Agenten sind Bestandteile komplexer, dynamischer Systeme sind, in-

nerhalb derer sie selbständig, d. h. ohne Zutun des Menschen (inter-)

agieren. Sie besitzen die Kontrolle über ihren eigenen Zustand, in dem

sie sich bspw. selbständig starten und beenden können, um zielgerichtet

einen bestimmten Zweck zu verfolgen.

Agenten, deliberative

und reaktive Architektu-

ren

Zwei extreme Architekturkategorien von Multiagentensystemen sind 1)

komplexe, deliberative Softwareagenten, welche ein genaues Modell

ihrer Umwelt haben und danach handeln und 2) einfache, reaktive

Softwareagenten, deren Handeln durch einfache Verfahrensvorschriften

bestimmt wird.

Agenteneigenschaften

Zu den Eigenschaften intelligenter Softwareagenten werden Autonomie

(eigenständiges Handeln), Sozialfähigkeit (Kommunikationsfähigkeit),

Reaktivität (auf Änderungen in der Umwelt, Proaktivität (Zielgerichte-

tes Handeln), Mobilität (zwischen verschiedenen Agenturen), Wahrhaf-

tigkeit (keine absichtlichen Falschinformationen, Gutmütigkeit (keine

Schadabsicht), Rationalität (keine Selbstbehinderung).

Agententypen

Agenten lassen sich anhand Ihrer Eigenschaften in verschiedene Typen

einteilen. Für diese Arbeit wichtig sind zusammenarbeitende A. (Multi-

agentensysteme), Informations-A. (entsprechen quasi den Expertensys-

temen, erweitert um wenige Agenteneigenschaften), Interface-A. (Be-

nutzungsschnittstelle, die nach den Vorgaben des Benutzers lernt und

sich anpasst), Mobile A. (bewegen sich zwischen verschiedenen Agen-

turen), Lernende A. (passen sich an Veränderungen der Umwelt an und

lernen auf verschiedene Art und Weise neues Verhalten).

Agentur

Ausführungsumgebung eines Agenten. Unterstützt bspw. Kommunika-

tion und Sicherheitsmechanismen.

Algorithmen, determi-

nistische

Das Ergebnis ist eindeutig durch die Eingabe festgelegt.

Algorithmen, randomi-

sierte

Zufallseinflüsse werden derart berücksichtigt, dass dieselbe Eingabe zu

unterschiedlichen Ergebnissen führen kann.

Angebotsdefinition

Phase der PPS eines Verkehrsdienstleisters: Die Angebotsdefinition

befasst sich mit konzeptionellen Überlegungen für den Betrieb des

Verkehrssystems, bspw. die Unterteilung in verschiedene Zuggattungen

und zusätzliche, sich ergänzende Angebote im Nah-, Regional- und

Fernverkehr sowie Erweiterungen des Zugsystems.

Ankunfts- und Abfahrts-

tafeln

Spezielle Ansichten der Timeline eines Bahnhofs: es werden die An-

kunfts- bzw. Abfahrtsereignisse zeitlich geordnet.

Anschluss

S. Abbringer.

Glossar

290

Begriff

Abk.

Erläuterung

Anschlusskonflikte

Die für die kundenorientierte Disposition wichtigste Art von Konflik-

ten: Soll ein Zug auf einen verspäteten Abbringer warten oder nicht?

Anschlussnetzwerk

Das sich durch die Zubringer-Abbringer-Relationen ergebende virtuelle,

vom Fahrplan aufgespannte Netz. Es enthält alle möglichen Routen, die

Passagiere im Netz wählen können.

Anschlusssicherung

Durch einen Zugbegleiter bzw. den Zugchef beantragte Sicherstellung

des Wartens eines Abbringers auf einen Zubringer.

Application Program-

ming Interface

API

Programmierschnittstelle einer Software, mittels derer sich die Funktio-

nen der Software zur Entwicklung von Erweiterungen und neuer An-

wendungen ansprechen lassen.

Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Fachdisziplin der Informatik mit

interdisziplinärem Charakter (bspw. Einflüsse aus der Linguistik, Psy-

chologie, Mathematik und Logik der Philosophie). Ziel der KI ist es,

Maschinen zu entwickeln, die sich verhalten, als verfügten sie über

Intelligenz.

Backtracking-

Algorithmus

Programmierstrategie nach dem Versuch-und-Irrtum-Prinzip: Unter-

schiedliche Algorithmen (je nach Problemstellung) wählen einen von

mehreren Lösungswegen aus und verfolgen ihn über seine Entschei-

dungsknoten so lange, bis die Lösung gefunden worden ist, oder der

Weg sich als definitiv falsch herausgestellt hat. Ist dies der Fall, kehrt

man zum letzten Entscheidungsknoten zurück und wählt einen anderen

Weg, bis einer ans Ziel führt

bahn.comfort

Kundenbindungsinstrument der Deutschen Bahn AG für Privatkunden.

bahn.corporate

Kundenbindungsinstrument der Deutschen Bahn AG für Geschäftskun-

den.

BahnCard

Kundenkarte der Deutschen Bahn AG, die zur Wahrnehmung von Ra-

batten berechtigt. Beispiel: BahnCard 50 berechtigt zu 50 % auf den

Normalfahrpreis.

Bahnhof

Bahnanlage mit mindestens einer Weiche, an der Züge beginnen, enden,

ausweichen oder wenden dürfen. Es existieren Personen-, Güter- und

Betriebsbahnhöfe.

Bahnreform

Seit Anfang 1994 durch das „Eisenbahnneuordnungsgesetz“ in Kraft.

Die Staatsbetriebe Deutsche Bundesbahn sowie Deutsche Reichsbahn

wurden in das privatwirtschaftliche Unternehmen „Deutsche Bahn AG“

umgewandelt. Als Fernziel wurde die Kapitalmarktfähigkeit der Deut-

schen Bahn AG postuliert.

Besatzungseinsatzpla-

nung

Phase der PPS eines Verkehrsdienstleisters: Für die in vorangegangenen

Planungsphasen erstellten Fahrten müssen geeignete Arbeitspläne für

das benötigte Bordpersonal (Crew) erstellt werden. Dieses besteht aus

Zugführer und mehreren Zugbegleitern, Service-, Catering- und Reini-

gungspersonal. Die allgemeine Dienstplanung im Schienenverkehr setzt

sich in der Praxis aus der Dienstplanung und der Dienstumlaufplanung

für das Bordpersonal zusammen.

Betriebsqualität

„Empirische“ Qualität des Fahrplans: Planungsfehler treten oftmals erst

zur Ausführung zutage.

Betriebszentrale

Betriebsleitstelle (faktisch: Rechenzentrum), in der Disposition und

Fahrdienstleitung eines größeren Netzbereiches zusammengefasst sind.

Bluetooth

Industriestandard für die drahtlose (Funk-)Vernetzung von Geräten über

kurze Distanz. Bluetooth bietet eine drahtlose Schnittstelle, über die

sowohl mobile Kleingeräte wie Mobiltelefone und PDAs als auch

Computer und Peripheriegeräte miteinander kommunizieren können.

Glossar

291

Begriff

Abk.

Erläuterung

Branch & Bound-

Verfahren

Algorithmus, der aus den beiden Schritten „Verzweigen“ und „Be-

schränken“ besteht. In einem Entscheidungsbaum wird eine Lösung

gesucht. Ein weiterer Zweig wird nur untersucht, wenn die Chance

besteht, dass dort eine bessere als die bereits gefundenen Lösungen sein

könnte.

Breadth First Search

BFS

Breitensuche: Verfahren zum Durchsuchen bzw. Durchlaufen der Kno-

ten eines Graphen. Breitensuche steht im Gegensatz zur Tiefensuche

(depth-first search, DFS). Es werden immer zuerst alle direkten Nach-

folger eines Knotens untersucht, anstelle zuerst einen Pfad in die Tiefe

zu verfolgen.

Buchfahrplan

Fahrplanunterlage für das Zugpersonal. Enthält Fahrzeiten, zulässige

Geschwindigkeiten sowie betriebliche Besonderheiten für den Laufweg

eines Zugs.

Bundesverkehrswege-

plan

Planung des Ausbaus und der Wartung der Verkehrsinfrastruktur in

Deutschland.

Compact HTML

cHTML

Untermenge von HTML für i-Mode. Unterschiede sind die fehlenden

Tabellen und Frames, der eingeschränkte Satz von Schriftarten, Ein-

schränkungen bei der Verwendung von Bildern und das Fehlen von

Style Sheets.

Crew Scheduling

S. Besatzungseinsatzplanung

Decision Support Sys-

tem

DSS

Entscheidungsunterstützungssystem: Rechnergestütztes System, wel-

ches Entscheidungsträger in schlecht strukturierten Entscheidungssitua-

tionen unterstützt. Sie gehören neben den Management Information

Systems (MIS) bzw. Data Support Systems zu den Management Sup-

port Systems (MSS). In diesen Zusammenhang fallen auch Executive

Information oder Support Systems (EIS bzw. ESS)

Deliberation

(lat. deliberare): Überlegung, Beratschlagung. Deliberierende Agenten

besitzen ein internes Modell ihrer Umgebung und sind in der Lage,

Entscheidungen für Planungen oder Verhandlungen mit anderen Agen-

ten daraus abzuleiten.

DESMO-J

Discrete-Event Simulation and Modelling in JAVA; Simulationsbiblio-

thek in der Programmiersprache JAVA.

Dienstplanung

Teil der Besatzungseinsatzplanung: Es wird ein geeigneter Satz von

Schichten für die Bordpersonalbesatzungen bestimmt. Diese Schichten

beinhalten jeweils mehrere Teilstücke von Fahrten für die Crews inner-

halb eines bestimmten Zeitraums, in der Regel für ein oder zwei Tage.

Dienstumlaufplanung

Teil der Besatzungseinsatzplanung: Sie beinhaltet dann die Bildung von

Arbeitsplänen für jede einzelne Bordbesatzung über einen größeren

Betrachtungszeitraum (bspw. ein Monat) hinweg.

Diffuse Adversary

Ein diffuse adversary ist ein Offline-Gegenspieler eines Online-

Agorithmus, der die Eingaben für diesen zufällig nach einer bekannten

Verteilung auswählt, wobei dem Online-Algorithmus die Art der Ver-

teilung (aber nicht die Verteilung selbst) bekannt ist.

Dijkstra-Algorithmus

Algorithmus zur Suche der kürzesten Wege von einer Quelle zu einem

Ziel in einem Netzwerk.

Directed Acyclic Graph

DAG

Gerichteter Graph ohne gerichtete Zyklen.

Disponent

Dispositionsorgan in der Realität und in TrainSim: Während in der

Realität aber eine hierarchische, verteilte und nach Funktionen getrenn-

te (unterschiedliche Instanzen in EIU und EVU) Disposition stattfindet,

wird in der Simulation lediglich verteilt.

Glossar

292

Begriff

Abk.

Erläuterung

Disposition

Im Kontext dieser Arbeit die Kontrolle und Steuerung der Produktion

der Bahngesellschaft.

Disposition der Passa-

giere

Steuerung der Passagiere durch das dynamische Bahnnetz mittels In-

formation und ggf. Interaktion (bei Vorhandensein entsprechender tech-

nischer Mittel).

Dispositionsfahrplan

Um dispositive Maßnahmen erweiterter Sollfahrplan.

Dispositionsmodell

Die Abbildung der Dispositionsarchitektur im TrainSim-Modell

Dispositionsstrategie

Ein Algorithmus, der nach einem definierten Bewertungsmaßstab eine

Dispositionsentscheidung berechnet, wird im Kontext dieser Arbeit als

Dispositionsstrategie bezeichnet. Einfache DS umfassen schnell zu

berechnende Methoden, die direkt von einem Disponentenagent berech-

net werden können, komplexe DS werden von Strategieagenten be-

stimmt.

Document Type Defini-

tion

DTD

Definition der Sprachelemente einer Auszeichnungssprache, bspw.

werden HTML und WML mittels einer DTD definiert.

Einbruchsverspätungen

und Ausbruchsverspä-

tungen

Verspätungen, die in den Dispositionsbereich eines Disponenten einbre-

chen bzw. diesen verlassen.

E-Info

Kundeninformationssystem, welches Verspätungsmeldungen für Pend-

ler per SMS verschickte, Vorläufer zu KIIS.

Einschwingphase

Erste Outputs eines nicht initialisierten Simulationslaufs. Die Ein-

schwingphase kann die Outputgrößen positiv oder negativ verzerren,

sodass sie ggf. entfernt werden muss. Die E. resultiert aus dem An-

fangszustand des Modells, in dem alle Warteschlangen und Bearbei-

tungsstationen noch ungefüllt sind, also noch nicht die Auslastungsquo-

ten des stationären Zustands aufweisen.

Eisenbahninfrastruktur-

unternehmen

EIU

Betreiber des Netwerkes eines Bahnsystem (Schienen und Bahnhöfe).

Eisenbahnverkehrsun-

ternehmen

EVU

Anbieter von schienengebundenen Transportdienstleistungen.

Elektronisches Stellwerk

ESTW

Elektronisch gesteuerte Sicherungsanlage zum zentralisierten Bedienen

von Weichen und Signalen. Ein Stellwerk enthält in der Regel auch eine

zentralisierte Sicherungslogik.

Enhanced Data Rates for

GSM Evolution

EDGE

Datenübertragungsstandard für die Mobilkommunikation. EDGE ist

eine Weiterentwicklung von HSCSD und GPRS zur Erhöhung der

Bandbreite unter Beibehaltung der GSM-Infrastruktur.

Entscheidungsunterstüt-

zungssystem

EUS

S. Decision Support System

Eurobalisen

Punktförmige Übertragungseinrichtungen zur Informationsübertragung

zum Zug und zu dessen Ortung.

European Rail Traffic

Management System

ERMTS

Europäisches Gemeinschaftsprojekt, welches die Verbesserung des

vorhandenen Kommunikations- und Meldesystems der verschiedenen

Bahngesellschaften zum Ziel hat. Hauptbestandteile des Projekts sind

GSM-R und ETCS.

European Train Control

System

ETCS

Das ETCS ist, neben GSM-R, die zweite Hauptkomponente des

ERMTS. Aufgrund einer Vielzahl technischer Hürden und Inkompatibi-

litäten, die den europäischen Schienenverkehr behindern, soll mit der

Einführung von ETCS ein einheitliches europäisches Zugsteuerungs-

und Zugsicherungssystem geschaffen werden.

Glossar

293

Begriff

Abk.

Erläuterung

Exakte Verfahren

Exakte Verfahren versuchen einen Output zu finden, der eine gegebene

Zielfunktion unter Einhaltung bestimmter Nebenbedingungen, sog.

Restriktionen, maxi- oder minimiert. Ggf. muss gezeigt werden, dass

kein Optimum existiert.

Executive Information

System

EIS

S. Decision Support System

Experimentationsdesign

In der Simulation werden für jede zu untersuchende Systemkonfigurati-

on die Länge des Simulationslaufes und der Einschwingphase sowie die

Anzahl der unabhängigen Laufwiederholungen (Replikationen) spezifi-

ziert. Dabei kann die Zahl der Replikationen durch die Kombinatorik

bei vielen zu untersuchenden Einflussgrößen leicht prohibitiv groß

werden, um in der geplanten Zeit zu den gewünschten Ergebnissen zu

gelangen. Ein gutes Design ist also für den Erfolg der Studie von zent-

raler Bedeutung.

Expertensystem

Expertensysteme sind Systeme, die nicht auf algorithmischen Prozessen

unter Verwendung von Daten und Programmen operieren, sondern auch

Wissen und Erfahrung nutzen, welches von menschlichen Experten

u. U. computerunterstützt gewonnen (akquiriert), artikuliert (repräsen-

tiert), verarbeitet (manipuliert) und bewertet (evaluiert) werden kann.

Expertensystem-Shell

Werkzeug zur Unterstützung der Entwicklung von Expertensystemen.

Extensible Markup Lan-

guage

XML

Standard zur Erstellung maschinen- und menschenlesbarer Dokumente

in Form einer Baumstruktur. XML definiert dabei die Regeln für den

Aufbau solcher Dokumente. Es ist möglich, Untermengen zu bilden und

eine neue Semantik einzuführen. Dazu werden DTDs benutzt.

Fahrdienstleiter

Mitarbeiter, dem auf den ihm zugeordneten Betriebsstellen eigenver-

antwortlich die Zulassung der Zugfahrten obliegt.

Fahrdraht

Stromführender Draht einer Oberleitung.

Fahren auf Sicht

Fahrweise eines Zugs, in der er vor Hindernissen noch sicher anhalten

kann.

Fahren im absoluten

Bremswegabstand

Zwei Züge fahren im absoluten Bremswegabstand, wenn zwischen

ihnen mindestens ein Abstand in Höhe des geschwindigkeitsabhängigen

Bremswegs des zweiten Zugs eingehalten wird.

Fahren im Raumabstand

Zwei Züge fahren im Raumabstand, wenn zwischen ihnen ein Abstand

in Höhe des maximalen Bremswegs des zweiten Zugs eingehalten wird.

Fahrlagenplanung

Die Fahrlagenplanung bestimmt auf Basis des erstellten Linienplans

einen periodischen oder nichtperiodischen Fahrplan, also die zeitlichen

Lagen der Züge im Verhältnis zueinander.

Fahrplan

Festlegung der logischen Routen der Züge hinsichtlich der Verkehrstage

und der Fahrzeiten.

Fahrplan, periodischer

Ankunfts- und Abfahrtszeiten der Züge in den Stationen der Linien

werden derart festgelegt, dass die Linien im vorgegebenen Takt bedient

werden können.

Fahrplangenerierung

Oberbegriff für alle zur Erstellung des Fahrplans notwendigen Teilauf-

gaben.

Fahrplanstabilität/-

robustheit

Fähigkeit des Fahrplans, die Propagation von Störungen zeitlich und

räumlich zu begrenzen und abzubauen.

Fahrplantrassen

S. Trasse, Fahrplantrasse.

Fahrplanung, zugweise

Anpassung des erstellten Fahrplans an unterschiedliche lokale Anforde-

rungen, d. h., einzelne Fahrten werden von erfahrenen Planern opti-

miert.

Glossar

294

Begriff

Abk.

Erläuterung

Fahrweg

Eine physikalische, sich aus der Netwerktopologie ergebende Route

durch das Bahnnetz.

Fahrzeugeinsatzplanung

Phase der PPS eines Verkehrsdienstleisters: Die Aufgabe der Fahrzeug-

einsatzplanung ist die Zuweisung von Lokomotiven und Personenwa-

gen zu den einzelnen Fahrten, die in der Fahrlagenplanung erstellt wur-

den. Aus den vorangehenden Planungsstufen sind die Anfangs- und die

Endstationen mit den dazugehörigen Abfahrts- und Ankunftszeiten der

einzelnen Linien bekannt.

Firstgate

Spezielles Micro-Payment-System.

First-In-First-Out

FIFO

Strategie zur Abarbeitung von Aufträgen oder Anfragen: Wer zuerst

kommt, wird auch zuerst bedient.

Fleet Assignment

s. Fahrzeugeinsatzplanung

Folgeverspätungen

S. Verspätung, sekundäre oder induzierte.

General Packet Radio

Service

GPRS

Standard zur Datenübertragung bei der Mobilkommunikation. Im Un-

terschied zu HSCSD arbeitet GPRS paketvermittelt und erlaubt damit

eine bessere Ausnutzung vorhandener Übertragungskapazitäten, vor

allem bei schwankenden Datenmengen.

Gleis

Fahrspur eines Zugs. Meistens bilden zwei Gleise eine Strecke.

Global Positioning Sys-

tem

GPS

Satellitengestütztes Ortungssystem, bspw. zur Navigation mit dem Auto

oder der genauen Ortung von Zügen.

Global System for mo-

bile Communication (-

Rail)

GSM(-R)

Etablierter europäischer Standard für den digitalen Mobilfunk, 1989

vom ETSI vorgestellt. Das System wurde so ausgelegt, dass viele Mil-

lionen Kunden pro Netzwerk versorgt werden können. GSM-R ist eine

spezielle Implementierung dieses Standards für Bahnnetze im Rahmen

des ERMTS.

GREEDY

Verfahren zur Online-Optimierung: Bei jeder Entscheidung wird die

lokal beste Option gewählt.

Heapspeicher

Datenstruktur, in welche effizient Elemente in der Art gelegt werden

können, sodass das nach einem bestimmten Ordnungskriterium größte

(oder kleinste) Element ohne weitere Suche entnommen werden kann.

Heuristik

Methodische Anleitung oder auch Anweisung zur Gewinnung neuer

Erkenntnisse.

High Speed Circuit

Switched Data

HSCSD

Datenübertragungsstandard für die Mobilkommunikation: Es werden

bis zu 14.400 Bit/s pro Kanal erreicht.

Hypertext Markup Lan-

guage

HTML

Auszeichnungsprache für die Programmierung von Inhalten des World

Wide Web. Bildet eine Anwendung von XML.

IGNORE

Verfahren zur Online-Optimierung: Anfragen können gesammelt wer-

den; über diese wird dann ein optimaler Plan berechnet. Revision ge-

troffener Entscheidungen ist möglich.

i-Mode

Proprietärer Protokoll, welches ähnlich WAP den Zugriff auf das Inter-

net über mobile Endgeräte ermöglicht.

Interior-Point-Methode

Methode zur Lösung eines Linearen Programms in polynomieller Zeit-

komplexität.

Intermodaler Verkehr

Verkehr unter Ausnutzung verschiedener Fortbewegungsmittel. Beispiel

einer Reise: Mit dem Auto zum Zug, mit diesem zum Flugzeug, am Ziel

in ein Taxi zum Hotel.

IrDA

Standard für die Infrarotübertragung. Das Kürzel IrDA steht sowohl für

die Gruppierung (Infrared Data Association) als auch ihren entwickelten

Standard.

Glossar

295

Begriff

Abk.

Erläuterung

Kausalität

Zeitliche und logische Abhängigkeiten innerhalb eines Systems.

Key Account Ticket

Großkundenticket der Deutschen Bahn AG.

Kompetitive Analyse

Vergleich eines Online-Algorithmus mit einem optimalen Offline-

Algorithmus.

Konfidenz

Bezeichnet im Kontext dieser Arbeit die Güte einer Dispositionsstrat-

gie. Dabei ist nicht nur wichtig, dass eine Strategie im Sinne der Ziel-

funktion gute Ergebnisse liefert, sondern auch, ob die resultierenden

Pläne umgesetzt werden können.

Konflikt

Koinzidenz sich widersprechender Zielsetzungen einzelner Systementi-

täten, z. B. die gleichzeitige Anforderung desselben Gleises durch zwei

verschiedene Züge. Dazu zählen bspw. Fahrplank. (unplanmäßige

Durchführung von Zugfahrten), Verspätungsk. (Untergruppe Fahr-

plank.), Anschlussk., Umlaufk.(nicht rechtzeitig bereitgestellte Res-

sourcen), Dispositionsk. (Unterschiedliche Lösungsvorschläge für einen

Konflikt), Deadlockk. (nicht fortsetzbare Fahrt), Fahrwegk. (zeitliche

Überschneidung von Fahrplantrassen, Belegungsk. (gleichzeiti-

ge)Beanspruchung von Ressourcen durch zwei oder mehrere Züge).

Kundenorientierte Dis-

position

Dispositive Maßnahmen, die Züge und Passagiere mit dem Ziel der

Erhöhung der Passagierpünktlichkeit durch das dynamische Netzwerk

der Bahn steuern.

Kundenorientierte Dis-

positionsstrategien

Dispositionsstrategien, die anstelle der Zugpünktlichkeit die Passagier-

pünktlichkeit unter Einhaltung technischer und sicherheitsrelevanter

Kriterien verbessern und ggf. zusätzliche dispositive Maßnahmen, wie

die dynamische Neuberechnung von Routen oder die Information und

Interaktion des bzw. mit dem Kunden, in die Wege leiten.

Künstliche Intelligenz

S. Artificial Intelligence.

Lineares Programm

Lineare Zielfunktion, die durch lineare Gleichungen und Ungleichungen

eingeschränkt ist. Probleme dieser Art lassen sich effizient lösen.

Linie

Eine Linie ist eine Sammlung von Zügen normalerweise identischer

Gattung, welche dieselben Bahnhöfe zu unterschiedlichen Zeiten anfah-

ren. Meistens fahren die Züge einer Linie im Takt.

Linienleiter

Hilfsmittel bei der Linienzugbeeinflussung, mit dem sich Züge selbst

orten können.

Linienplanung

Phase der PPS eines Verkehrsdienstleisters im Anschluss an die Festle-

gung der Zuggattungen. Ziel der Linienplanung ist, aus einer Vielzahl

möglicher Linien und unter Beachtung der vorhandenen Restriktionen

eine optimale Menge an Linien zu bestimmen.

Linienzugbeeinflussung

Sicherheitssystem, das vor allem bei Geschwindigkeiten über 160 km/h

aufgrund der langen Bremswege eingesetzt werden muss.

Logischer Prozess

Die bei der Verteilung von Simulationsmodellen entstehenden Submo-

delle werden jeweils von einem eigenen ereignisgesteuerten Simulator

ausgeführt und als logische Prozesse (LP) bezeichnet.

LP-Relaxation

Eine LP-Relaxation erhält man, indem die in einem MIP-Modell enthal-

tenen Integer-Restriktionen aufgehoben werden.

Management Informati-

on bzw. Support System

MIS bzw.

MSS

S. Decision Support System.

Mathematische Prog-

rammierung

Oberbegriff für die lineare und die gemischt-ganzzahlige Programmie-

rung. Ganz allgemein soll ein Problem der Art min cx mit Ax = b gelöst

werden.

Glossar

296

Begriff

Abk.

Erläuterung

Metaheuristik

Allgemeine, nicht exakte Verfahren zur Lösung eines Optimierungs-

problems, zumeist auf Grundlage der lokalen Suche. Dazu zählen bspw.

Ant Systems, Tabu Search, Simulated Annealing, Genetische Algorith-

men

Micro-Payment-System

System, welches effizient die Überweisung von Klein- und Kleinstbet-

rägen erledigt.

Mikrosimulation

Mikroskopische Simulation oder Mikrosimulation ist die Beschreibung

des Verhaltens der atomaren (Sub-) Systementitäten statt der Beschrei-

bung des Systemverhaltens an sich. Im Sinne des Bahnsystems ist die

Simulation jedes einzelnen Passagiers gemeint.

Mindestaufenthaltszeit

U. a. von der Anzahl der aussteigenden Passagiere abhängige Zeitspan-

ne, die ein Zug sich an einer Station mindestens aufhalten muss, damit

alle notwendigen Vorgänge erledigt werden können.

Mindestübergangszeit

MÜZ

Zeitspanne, die ein Passagier mindestens benötigt, um von einem Zu-

bringer aus einen Abbringer zu erreichen. Sie ist u. a. von baulichen

Gegebenheiten eines Bahnhofs abhängig. Es ist möglich, dass mehrere

Werte für denselben Bahnhof existieren.

Mixed Integer Prog-

ramming

MIP

Ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem (mixed integer prob-

lem) liegt vor, wenn eine Teilmenge der Variablen, die den Systemzu-

stand beschreiben, nur ganzzahlige Werte annehmen darf. Bspw. kön-

nen Dispositionsentscheidungen durch binäre (0/1-) Variablen model-

liert werden.

Mobile Computing

Schlagwort für den mobilen Umgang mit mobiler Informationstechno-

logie. In den unterschiedlichsten Zusammenhängen verwendet, obwohl

keine wirklich einheitliche Definition existiert. Mobile Computing

umfasst Konzept wie „allgegenwärtige Computer“, „Nomadic Compu-

ting“, „Ad-hoc-Vernetzung“ usw.

Mobilkommunikation

Konzept des Mobile Computing: Mobilkommunikation beschränkt die

Sicht auf die reine Kommunikation. Der Bedarf nach Mobilkommuni-

kation entsteht dann, wenn ein Gerät zwischen verschiedenen Netzwer-

ken bewegt wird.

Modalsplit

Aufteilung des gesamten Verkehrsaufkommens auf die verschiedenen

Beförderungsarten.

Modell

Abbild eines Systems: Ein Modell besitzt im Gegensatz zum Realsys-

tem lediglich eine definierte Menge an Variablen, die das prinzipielle

Verhalten des Systems abbilden Dabei werden nur die relevanten Para-

meter und Einflussgrößen berücksichtigt. Ein Modell soll das reale

System abstrahieren und auf die Fragestellung schnell eine aussagekräf-

tige Antwort geben. Bei der Modellerstellung darf nie das Ziel der Un-

tersuchung aus den Augen gelassen werden; ein Modell allein besitzt

keine Existenzberechtigung.

Modell- oder Matrixge-

nerator

Der Modellgenerator erzeugt aus vorhandenen Modelldaten und -

parametern ein mathematisches Modell in einem für das Optimierungs-

system verständlichen Format. Dies kann ein Standardformat (i. Allg.

MPS-Format) oder auch ein proprietäres Datenformat sein.

MPS-Format

Das MPS-Format ist das am weitesten verbreitete Standardformat zur

Speicherung von mathematischen (linearen und gemischt-ganzzahligen)

Modellen und wird praktisch von allen kommerziellen und vielen nicht-

kommerziellen Optimierungssystemen unterstützt.

Multiagentensystem

MAS

In einem MAS arbeiten mehrere Agenten zusammen, um gemeinsame

Ziele zu erreichen.

Glossar

297

Begriff

Abk.

Erläuterung

Multimedia Messaging

Service

MMS

Der Multimedia Messaging Service (MMS) ist ein neuerer, standardi-

sierter Mitteilungsdienst für Mobiltelefone.

Netz 21

Investitionsstrategie der DB Netz AG: Netz 21 unterteilt das Strecken-

netz in die drei verschiedenen Bereiche „Vorrangnetz“, „Leistungsnetz“

und „Regionalnetz“. Durch diese Aufteilung sollen Konfliktmöglichkei-

ten minimiert und folglich Kosten gesenkt und Reisezeiten verkürzt

werden.

Netzadministrator

Agent im TrainSim-Modell, der das Netzwerk kontrolliert und für die

sichere Durchführung von Zugläufen sorgt.

NetzCard

Kundenkarte der Deutschen Bahn AG, mit der alle regulären Verbin-

dungen der DB kostenfrei genutzt werden können.

Netze, virtuelle

Durch die verschiedenen Zuggattungen und deren Eigenschaften auf-

gespannte Teilmengen der durch den Fahrplan definierten Topologie.

Netzlage

Istzustand im realen oder simulierten Bahnnetz.

Netzstrukturplanung

Phase der PPS eines Verkehrsdienstleisters, in der das Netz geplant

wird. Da das Schienennetz historisch gewachsen ist, sind im Wesentli-

chen Entscheidungen über die Anpassung des bestehenden Netzes an

die prognostizierte Nachfrage zu treffen.

Netzwerk- und Kapazi-

tätsplanung

Die auf der Prognose der Passagiernachfrage basierende Planung und

Dimensionierung des Netzes und der darin erbrachten Leistungen.

Nichtnullelement

Diejenigen Elemente der Matrix A der Restriktionen eines Mathemati-

schen Programms Ax = b, die sich von Null unterscheiden. Die Anzahl

der Nichtnullelemente ist einer der Gradmesser für die Schwierigkeit

eines Problems. Normalerweise ist die Matrix A dünnbesetzt (sparse),

d. h., die Besetzungsdichte liegt maximal im niedrigen Prozentbereich.

Niemals Warten

Allgemeine Dispositionsstrategie: Kein Abbringer wartet auf seinen

verspäteten Zubringer. Damit sind relativ wenige Züge unpünktlich,

aber die Anzahl verpasster Anschlüsse ist sehr hoch.

Nomadic Computing

Befasst sich mit den Anforderungen an die Geräte und den Problemen

bei der mobilen Kommunikation. Es werden insbesondere auch die

Probleme am Zielort einer Reise betont.

NP-schwer

Komplexitätsklasse von Problemen, welche i. Allg. aufwändig zu be-

rechnen sind.

Offline-

Optimierungsprobleme

Bei einem Optimierungsproblem soll die bestmögliche aus einer Menge

potenzieller Lösungen gesucht werden indem eine Zielfunktion, welche

eine Lösung bewertet, minimiert oder maximiert wird. „Offline“ deutet

an, dass dies unter vollständi vorliegender Information geschieht.

Online Travelling Sa-

lesman Problem

OLTSP

Das OLTSP ist die Online-Variante des Traveling-Salesman-Problem

(TSP). Dabei besucht ein Handelsreisender während einer Tour ver-

schiedene Städte mit einer einheitlichen Geschwindigkeit. Die Anfragen

für die zu besuchenden Städte erhält der Reisende online während sei-

ner Tour. Diese soll als Restriktion am Startpunkt beginnen und nach

erledigter Arbeit dort wieder enden.

Online-

Optimierungsprobleme

Optimierungsprobleme, die ohne vollständige Informationen gelöst

werden, häufig mit Echtzeitanforderung. Beispiel ist die Disposition

von Taxis oder eben die Disposition bei der Bahn.

Optimierer

Im Kontext dieser Arbeit eine Software zur Berechnung der Lösung

eines mathematischen Programms.

Optimierungsproblem,

gemischt-ganzzahliges

MIP

S. Mixed Integer Problem

Glossar

298

Begriff

Abk.

Erläuterung

Origin/Destination-

Matrix

OD-Matrix

Quelle-Ziel-Verflechtungsmatrix: In dieser Matrix wird für jede Relati-

on (Verbindung zwischen zwei Orten bzw. Regionen) die Verkehrs-

nachfrage angegeben: jeder Eintrag (i, j) gibt die Anzahl der Personen

an, die von Ort i nach Ort j reisen möchten.

Passagier

Reisender im Bahnnetz

Passagieragenten

Agenten, welche den Passagier innerhalb TrainSim abbilden. In einem

Realsystem würden sie auch die Schnittstelle zu Ihrem jeweiligen Prin-

zipal (Auftraggeber) darstellen.

Passagierrouter

Agent im Konzept der kundenorientierten Disposition, welcher im sich

dynamisch verändernden Time-Space-Netzwerk der Anschlussbezie-

hungen neue Reiserouten für Passagiere berechnen kann. Damit kann er

im Rahmen kundenorientierter Dispositionsstrategien und zum Re-

Routing von Passagieren mit verpassten Anschlüssen verwendet wer-

den.

Passagiersteuerung

Äquivalent zur Zugsteuerung innerhalb der kundenorientierten Simula-

tion: Passagiere werden mittels des Passagierrouters und per Informati-

on durch das dynamische Fahrplannetz gelenkt.

Passagierverwaltung

Spezielle Agentur zur Verwaltung von Passagieragenten.

Passagierwarteminuten

Ungeplante, gewichtete Wartezeit von Passagieren während ihrer Reise

durch das Bahnnetz.

PayPal

Spezielles Micro-Payment-System.

Personal Digital Assis-

tent

PDA

Mobile Kleincomputer (Handhelds), die oft auch als Notepads oder

Organizer bezeichnet werden; bzgl. der Anwendung Notebooks ähnlich,

allerdings mit sehr reduzierten Prozessorleistungen und geringen Spei-

cherkapazitäten. Meist bieten sie Programme zur Verwaltung von Ad-

ressen und Telefonnummern, einen Terminkalender und eine Notiz-

buchfunktion. Es können aber auch neue Programme installiert werden,

z. B. vereinfachte Office-Applikationen.

PIEPSER

Projekt zum Test individualisierter Informationen für bestimmte Bahr-

eisende, wie der Name sagt: Personalisierte Informationen exklusiv für

Pendler bei Störungen des öffentlichen Verkehrs. Ähnlichkeiten mit E-

Info sind vorhanden.

Planungsqualität des

Fahrplans

Grad der Übereinstimmung des Fahrplans mit den Trassenwünschen der

Kunden.

Produktionsplanung und

-steuerung

PPS

Die Produktionsplanung und -steuerung hat die Aufgabe einer bedarfs-

und termingerechten Planung, Kontrolle und Steuerung aller mit der

Herstellung der jeweiligen Produkte oder Dienstleistungen verbundenen

Abläufe inkl. der notwendigen Verwaltungsschritte. Dabei findet endet

die Planungsphase, die, je nach Produkt mit einem gewissem zeitlichen

Vorlauf begann, naturgemäß direkt vor der Steuerung, welche den ope-

rativen Ablauf sichert.

Produktplanung

Im Kontext dieser Arbeit: Definition der angebotenen Transportdienst-

leistung: Welche Relationen sollen mit welcher Art Zug realisiert wer-

den?

Prognose der Passagier-

nachfrage

Grundlage jeder Verkehrsplanung ist das prognostizierte Passagierauf-

kommen zwischen den bewohnten Gebieten einer Gesellschaft. Da die

Bahn systembedingt nur sehr langfristig auf Nachfrageschwankungen

reagieren kann, müssen Bedarfe für viele Jahre im Voraus prognosti-

ziert werden und mithin Zeiträume von mehreren Jahren und Jahrzehn-

ten umfassen.

Glossar

299

Begriff

Abk.

Erläuterung

Pull-Prinzip

Im Kontext dieser Arbeit das Prinzip die Bereitstellung allgemeiner

Netzlage-Informationen zum Abruf durch Reisende an Bahnhofstafeln

oder per Durchsage.

Pünktlichkeit

Zielkriterium für die Disposition. Für den Grad der Zielerreichung ist

offensichtlich entscheidend, wann ein Zug pünktlich ist, und wann

nicht. Werden bspw. Verspätungen bis 5 Minuten nicht als solche be-

trachtet, ist die Quote pünktlicher Züge sehr hoch.

Push-Prinzip

Im Kontext dieser Arbeit das Prinzip des proaktiven Versendens indivi-

duell benötigter Information an einen Reisenden.

RailML

XML-Dialekt zum Austausch bahnspezifischer Daten zwischen Model-

len und Programmen.

Regelwartezeiten

Spezielle Dispositionsstrategie, nach der bestimmte Zuggattungen auf

andere bis zu einer bestimmten Zeit automatisch warten. Erst danach

tritt ein Konflikt auf.

Reisende

Reisende können nach Regelmäßigkeit der Nutzung oder auch nach der

Länge der Reise klassifiziert werden in Pendler und Gelegenheitsrei-

sende bzw. in Nahverkehrsnutzer, Regional- und Fernreisende.

Relation

Vom Fahrplan determinierte Quelle-Ziel-Verbindung.

REPLAN

Strategie zur Online-Optimierung: Nach jedem neu eingehenden Auf-

trag wird (möglichst offline-optimal) neu geplant.

Resource Augmentation

Alternative zur kompetitiven Analyse: Beim Einsatz von resource aug-

mentation erhält ein Online-Algorithmus mehr Ressourcen (z. B. mehr

oder schnellere Rechner), um seine Position gegenüber dem Offline-

Algorithmus zu verbessern.

Ressourcenplanung

Einplanung zur Produktion benötigter Personal- und Fahrzeugressour-

cen.

Revenue-Management

Kapazitätssteuerung durch Preisdifferenzierung: Versuch, durch dyna-

mische Anpassung der Preise und Kapazitätsklassen eine gegebene

Gesamtkapazität gewinnoptimal zu nutzen.

RFID-Chips

Radio Frequency Identification zählt zu den automatisierten Identifika-

tionstechniken. Radiowellen werden dazu benutzt, eineindeutige Kenn-

nummern zu versenden.

RIS

Reisendeninformationssystem der Deutschen Bahn AG, in dem alle

aktuellen Zuglaufinformationen zusammenlaufen.

Rollback

S. Timewarp

Route

Weg von einer Quelle A zu einem Ziel B. Wird durch eine geordnete

Menge von Knoten eines Netzwerks, durch die der Weg geht, repräsen-

tiert.

Sensitivitätsanalyse

Analyse des Outputverhaltens eines Systems bei marginaler Variation

der Inputs.

Sequenzialisierung

In der Simulation das Herbeiführen einer Reihenfolge von Ereignissen

mit gleichen Zeitstempeln ohne Verletzung der Kausalität.

Sequenz-Modell

Modell der Online-Optimierung: Ein Online-Algorithmus ALG wird in

diesem Modell mit einer endlichen Folge von Anfragen konfrontiert.

Jede Anfrage muss sofort nach ihrem Auftreten durch den Algorithmus

unwiderruflich beantwortet werden. Während der Bearbeitung hat der

Algorithmus keine Kenntnis über nachfolgende Anfragen; erst nach

erfolgter Bearbeitung der Anfrage wird dem Algorithmus die nächste

Anfrage mitgeteilt.

Glossar

300

Begriff

Abk.

Erläuterung

Short Message Service

SMS

Mittels des Short Message Service können alphanumerische Punkt-zu-

Punkt-Nachrichten bis zu einer Länge von 160 Zeichen zwischen einer

Zentrale und einem mobilen Endgerät in einem GSM-Netz ausgetauscht

werden.

Signal

Verschiedene Arten von Zeichen, die den Regelbetrieb des Bahnsys-

tems sicherstellen. Bspw. lässt ein Hauptsignal die Einfahrt eines Zugs

in den auf das Signal folgenden Gleisabschnitt zu

Simulation

Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem

experimentierfähigen Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf

die Wirklichkeit übertragbar sind.

Simulation, asynchrone

Simulationsverfahren für Leistungsuntersuchungen von Eisenbahnbe-

triebsanlagen, bei dem die Sperrzeitentreppen der zu simulierenden

Zugfahrten nacheinander (d. h. asynchron) in einen Bildfahrplan einge-

legt und die dabei auftretenden Konflikte nach vorgegebenen Regeln

gelöst werden.

Simulation, diskrete,

ereignisorientierte

Spezielle Art der Simulation, in der Ereignisse Zustandsänderungen

eines Systems definieren. Die Simulationszeit wird diskret inkremen-

tiert, die Zeitsteuerung kann mittels fixer oder variabler Zeitschritte

erfolgen. TrainSim ist ein Beispiel eines solchen Simulationssystems

mit einem konstanten Zeitfortschritt.

Simulation, parallele und

verteilte

Große Simulationsmodelle können durch eine geeignete Parallelisierung

bzw. Verteilung auf verschiedene Prozessoren in ihrer Laufzeit verkürzt

werden; außerdem steht auf diese Weise mehr Hauptspeicher zur Ver-

fügung. Die so entstehenden Submodelle heißen Logische Prozesse.

Simulation, synchrone

Simulationsverfahren für Leistungsuntersuchungen von Eisenbahnbe-

triebsanlagen, bei dem alle betrieblichen Teilprozesse zeitsynchron

abgebildet und dabei auftretende Konflikte nach vorgegebenen Regeln

gelöst werden.

Simulationswerkzeug

Softwaresysteme, welche die Anwendung der Simulation unterstützen.

Es existieren allgemeine Programmiersprachen und deren Simulations-

bibliotheken, Simulationssprachen und visuelle Simulationswerkzeuge.

Slot

Slots sind Zeitfenster, innerhalb derer eine bestimmte Fahrplantrasse

genutzt werden muss. Geschieht dies nicht, wird es zu Konflikten

kommen.

Special Ordered Set des

Typs 1 oder 2

SOS1/

SOS2

Eine SOS1-Menge ist eine Menge von Variablen (kontinuierlich oder

ganzzahlig) von denen genau eine Variable ungleich Null sein muss.

Eine SOS2-Menge ist eine geordnete Menge von Variablen von denen

höchstens zwei aufeinanderfolgende ungleich 0 sein dürfen. Für beide

Mengen gibt es in den meisten Optimierern spezielle Algorithmen, um

sie effizient zu behandeln.

Sperrzeit

Zeitspanne, in der ein Gleisabschnitt durch eine Fahrt blockiert - für

andere Züge gesperrt - ist.

Sperrzeitentreppe

Grafische Darstellung der Sperrzeiten einer von einem Zug durchfahre-

nen Folge von Gleisabschnitten.

Station

Haltepunkt auf der Route eines Zugs.

Stellen

Knotenpunkte des Bahnnetzes inkl. aller Bahnhöfe, Weichen, Signale

usw.

Stellwerk

Sicherungsanlage zum zentralisierten Bedienen von Weichen und Sig-

nalen. Ein Stellwerk enthält in der Regel auch eine zentralisierte Siche-

rungslogik zum Herstellen der dazu erforderlichen Abhängigkeiten.

Glossar

301

Begriff

Abk.

Erläuterung

Störung

Kann ein Fahrplan aufgrund irgendeiner Ursache nicht durchgeführt

werden, ist eine Störung aufgetreten. Diese kann im Prinzip von einer

kleinen Verspätung bis zu einer tagelang gesperrten Strecke reichen.

Störung, induzierte

Durch einen Konflikt oder eine Dispositionsentscheidung - also durch

eine zeitlich vorgelagerte Störung - hervorgerufene Störung.

Strategieagent

Agent in TrainSim, der für die Berechnung komplexer Dispositionsstra-

tegien zuständig ist.

Strecken

Ein- oder mehrgleisige Verbindung zweier Stellen im Bahnnetz mit

Kilometrierung.

Streckendispositionsbe-

zirke

Unterabschnitt eines zu disponierenden Bereichs einer Betriebszentrale.

Synchronisation

Erhaltung der Kausalitätsbeziehungen zwischen verschiedenen, parallel

ausgeführten Ereignissen.

Synchronisationsverfah-

ren, Deadlock erkennen-

de und behebende oder

Deadlock vermeidende

Unterkategorien konservativer Synchronisationsverfahren.

Synchronisationsverfah-

ren, optimistische und

konservative

Verfahren zur Synchronisation verteilt ausgeführter Ereignisse, also zur

Erhaltung deren Kausalität. Prinzipiell unterteilbar in konservative,

optimistische und hybride Methoden Konservative Synchronisationsme-

thoden vermeiden Kausalitätsverletzungen, indem nur solche Ereignisse

ausgeführt werden, für die sicher bekannt ist, dass der ausführende

Prozess keine Ereignisse mit früherem Zeitstempel mehr bekommt.

Optimistische Synchronisationsmethoden lassen im Gegensatz dazu

mögliche Verletzungen der Kausalität zunächst zu und beheben diese

gegebenenfalls später durch einen Zeitsprung (Timewarp oder Roll-

back). Bei hybriden Verfahren handelt es sich um Mischformen.

System

Eine Gesamtheit von Objekten mit einer wohldefinierten Menge von

Interaktionen untereinander. Die Systemumgebung wird definiert durch

alle externen Faktoren, die eine Änderung im System verursachen kön-

nen. Der Zustand eines Systems kann als minimale Informationsmenge,

mit der das zukünftige Verhalten des Systems bei Abwesenheit von

Zufallsereignissen eindeutig vorhergesagt werden kann, betrachtet wer-

den. Aktivitäten außerhalb des Systems werden exogen, innerhalb en-

dogen genannt. Denkbare Klassifizierungen eines Systems sind offen

vs. geschlossen oder statisch vs. dynamisch

Takt

Zeitintervall, nach dem planmäßig der nächste Zug einer Linie er-

scheint.

Taktfahrplan

Fahrplan mit konstanten Zugfolgezeiten zwischen den Zügen einer

Linie.

Timeline

Alle Ankunfts- und Abfahrts-Ereignisse eines Bahnhofs an einem Zeit-

strahl abgetragen bilden dessen Timeline.

Time-Space-Netzwerk

Alle Knoten eines (Verkehrs-) Netzwerks werden durch ihre Timelines

repräsentiert, auf denen die Ereignisse des Bahnhofs abgetragen wer-

den. Existiert dem Fahrplan nach eine Verbindung zwischen zwei

Ereignissen, wird eine Kante zwischen ihnen eingefügt. Auf diese Wei-

se entsteht ein Ort-Zeit-Netzwerl.

Timewarp

Zeitlicher Rücksprung nach einer Kausalitätsverletzung während der

Ausführung einer parallelen Simulation. Anwendung bei optimistischen

Synchronisationsverfahren.

Glossar

302

Begriff

Abk.

Erläuterung

Topologie

Lehre von der Lage u. Anordnung geometrischer Gebilde im Raum. In

der Terminologie der Arbeit meist die Anordnung der Netzwerkknoten

und -kanten des Bahnnetzes.

Topologische Sortierung

Reihenfolge in einer halbgeordneten Menge von Dingen. Beispiel: Ans-

tehende Tätigkeiten einer Person unterliegen einer Halbordnung, wenn

Reihenfolgebedingungen existieren wie A muss vor B erledigt werden

(Keller ausheben vor Dach decken). Eine Reihenfolge, welche alle

Bedingungen erfüllt, nennt man topologische Sortierung der Menge. Es

kann mehrere gültige Reihenfolgen geben.

TrainSim

Simulationskomponente für Bahnnetzwerke, mit der die kundenorien-

tierte Simulation getestet wurde. Anwendung diskreter, ereignisorien-

tierter Simulation

Trasse, Fahrplantrasse

Im Fahrplan vorgesehene Inanspruchnahme der Infrastruktur durch

einen Zuglauf. Die Sperrzeitentreppe inkl. erforderlicher Pufferzeiten ist

zu reservieren.

Trassenkilometer

Zurückgelegte Strecke der Züge.

Trassenmanagement

Nach Trennung von Netz und Transport durch die Bahreform Synonym

für Fahrplankonstruktion.

Übergangszeiten, per-

sönliche

PÜZ

Individueller Zeitbedarf eines Reisenden beim Umstieg von einem

Zubringer in einen Abbringer.

Universal Mobile Tele-

communications Sys-

tems

UMTS

Oft als Synonym für Mobilfunksysteme der dritten Generation verwen-

det, soll mittelfristig GSM ersetzen. Endgeräte mit Farbdisplays, WAP-

und Internetbrowsern sollen neuartige mobile Anwendungen – bspw.

Videotelephonie – ermöglichen.

Urverspätung

Exogen induzierte Verspätung im Bahnnetz, bspw. durch höhere Gewalt

oder technische Fehler.

Validierung

Klärt die Frage nach der Gültigkeit eines Modells bzw., dass dieses die

Realität korrekt abbildet.

Verifikation

Stellt sicher, dass ein Modell seinen Anforderungen entsprechend arbei-

tet. Dieses Modell muss allerdings trotzdem nicht valide sein.

Verspätung

Zeitliche Differenz s zwischen geplantem Ereigniseintritt t und tatsäch-

lichem t': s = t'-t. In der Praxis nur bei positiven Werten s interessant.

Verspätung, primäre

S. Urverspätung.

Verspätung, sekundäre

oder induzierte

Auch Folgeverspätung. Sekundäre oder induzierte Verspätungen wer-

den durch primäre Verspätungen von Zügen verursacht und entstehen

durch die verschiedenen technischen und organisatorischen Abhängig-

keiten der Züge untereinander

Warteschlangen

Kommen mehr Anfragen pro Zeiteinheit an einer Bedienstelle an, als

diese in derselben Zeiteinheit verarbeiten kann (Ankunftsrate temporär

größer als Bedienrate) bilden sich Warteschlangen.

Wartezeitregel

Eine von drei einfachen Regeln, welche die Regelwartezeiten als spe-

zielle Dispositionsstrategie determinieren.

Wartungsrouting

Routing von Zügen in einer Art, dass sie ihren den vorgeschriebenen

Intervallen gewartet werden können, sie sich also zur richtigen Zeit an

einem Bahnhof mit Wartungsmöglichkeit befinden.

Weiche

Element des Bahnnetzes, an dem sich Gleise verzweigen.

Glossar

303

Begriff

Abk.

Erläuterung

Wireless (Personal)

Local Area Network

WLAN

bzw.

WPAN

WLAN: Drahtloses Funknetzwerk mit Übertragungsraten von bis zu 54

Mbit/s, wobei meistens ein Standard der IEEE 802.11-Familie gemeint

ist. WPAN: WPAN ist Sonderfall des Personal Area Networks. Es be-

zeichnet Kurzstrecken-Funktechnik (Bluetooth oder IrDA), die zum

Ziel hat, kurze, typisch fliegend verlegte Kabelverbindungen zu ver-

meiden.

Wireless Application

Protocol

WAP

Sammlung von Technologien und Protokollen, deren Zielsetzung es ist,

Internet-Inhalte für die langsamere Übertragungsrate und die längeren

Antwortzeiten im Mobilfunk sowie für die kleinen Displays der Mobil-

telefone verfügbar zu machen.

Wireless Markup Lan-

guage

WML

XML-basierte Seitenbeschreibungssprache, die eine stark reduzierte

Fassung von HTML darstellt. Sie ist Teil des Wireless Application

Protokoll (WAP) und zur Darstellung veränderlicher Inhalte auf Mobil-

telefonen entwickelt worden.

Wissensbasis

Expertenwissen, welches meist in Fakten und Regeln hinterlegt ist.

Fakten sind entweder fallspezifisch oder generell gültig. Lernfähige

Expertensysteme können Fakten aus spezifischen Fällen dauerhaft in

die Wissensbasis integrieren.

Wissenserwerbskompo-

nente

Mit Hilfe der Wissenserwerbskomponente geben Experten Wissen in

ein Expertensystem ein. Die bevorzugte Art der Wissensrepräsentation

in Expertensystemen sind Regelwerke, da sie das Einpflegen neuen

Wissens erleichtern.

Yield-Management

S. Revenue-Management.

Zeitstempel-Modell

Modell der Online-Optimierung: Jede Anfrage an einen Online-

Algorithmus wird mit einem Zeitstempel versehen. Der Algorithmus

muss die Anfragen nicht sofort abarbeiten, sondern kann die sich erge-

benden Anfragen sammeln und Entscheidungen verzögern. Diese Ver-

zögerung ermöglicht es, die bisher getroffenen Entscheidungen zu revi-

dieren, sofern diese noch nicht ausgeführt wurden.

Zeitsteuerung

Auch Zeitmanagement genannt. In Simulationsläufen eingesetzte Art

der Fortschaltung der Simulationszeit. Zu unterscheiden sind die Steue-

rung mit konstanten Zeitschritten und diejenige mittels variabler Zeit-

schritte.

Zielfunktion

Bewertungsfunktion für Lösungen eines Optimierungsproblems. Exis-

tiert kein besserer Zielfunktionswert, ist eine optimale Lösung gefun-

den.

Zubringer

Anschlussvermittelnder Zug: Jeder Zug, dessen Passagiere an einer

Station andere Züge erreichen können, ist Zubringer dieser Züge; die

anderen Züge heißen Abbringer.

Zubringer-Abbringer-

Relation

Bijektive Beziehung zwischen zwei Zügen: Kann ein Passagier eines

Zugs i an einer Station einen Zug j erreichen, heißt i Zubringer von j

und j Abbringer von i.

Zug

Temporäre Entitäten des Bahnnetzes bestehend aus – vereinfacht gesagt

– Triebfahrzeug(en) und diversen Wagen verschiedener Typen. Beim

ICE existieren bspw. physikalisch zwei Triebköpfe, mehrere Reisezug-

wagen und ein Bordrestaurant-Wagen. Logisch betrachtet ist der Zug

eine durch den Fahrplan in Form eines Zuglaufs auf einer Route durch

das Netz instanziierte Entität. In dieser Arbeit wird fast immer die letz-

tere Bedeutung unterstellt. Synonym verwendet werden Zugfahrt und

Zuglauf.

Zugbegleiter

Der frühere Schaffner, zuständig für Serviceaufgaben im Zug.

Glossar

304

Begriff

Abk.

Erläuterung

Zugchef

Auch Zugführer – nicht Lokführer – genannt. Vorgesetzter des Zugbe-

gleitpersonals im Fernverkehr, der normalerweise die Fahrkartenkont-

rolle übernimmt, Auskünfte gibt und Serviceprozesse leitet. Er über-

wacht auch Ein- und Ausstieg und gibt dem Triebfahrzeugführer das

Abfahrsignal.

Zugfahrt

S. Zug

Zugfolgezeit

An einem dedizierten Ort gemessene Zeit zwischen zwei unmittelbar

aufeinander folgenden Zügen.

Zugfunk

System für die Kommunikation mit fahrenden Zügen; durch GSM-R

wird der frühere analoge Z. ersetzt

Zuggattung

Durch eine Buchstabenkennung ausgedrückte Bezeichnung zur Unter-

scheidung der Züge nach ihren Funktionen oder Serviceklassen. Bei der

Deutschen Bahn AG gebräuchliche Gattungsnamen sind Durchgangs-

zug (D), RegionalBahn (RB), RegionalExpress (RE), InterCity/Eurocity

(IC), InterRegio (IR), Metropolitan, Thalys, InterCity-Neigetechnik

(ICN), InterCityExpress (ICE) etc.

Zugintegrität

Liegt vor, wenn alle Bestandteile des Zugs wie geplant vorhanden sind.

Zugkategorie

S. Zuggattung.

Zuglauf

S. Zug.

Zuglaufverfolgung

Anlage zur Ortung und Identifizierung fahrender Züge im Netz, Vor-

aussetzung für die genaue Kenntnis der Netzlage.

Zuglenkung, fahrplanba-

sierte

Zuglenkung, bei der an bestimmten Stellen im Netz die fahrplanmäßig

vorgesehene Zugreihenfolge eingehalten wird.

Zugnummernmeldeanla-

Dient der Zuglaufverfolgung am Arbeitsplatz des Fahrdienstleiters. Die

Zugnummernanzeige ist in der Regel in die Benutzungsoberfläche des

Stellwerks integriert.

Zugrouter

Agent in TrainSim, der physikalische Routen für die vom Fahrplan

vorgegebenen logischen Routen berechnet.

Zwischenankunftszeit

Zeit zwischen dem Eintreffen zweier Ereignisse, bspw. an einer Bedien-

stelle. Hier speziell die Zeit zwischen dem Eintreten zweier Störungen.

Oft liegt eine Exponentialverteilung für die Zwischenankunftszeit vor.

Anhang: Ergänzende theoretische Betrachtungen

A.1 Berechnung der Reisedauer für verschiedene Verkehrsmittel

Zur Berechnung der Reisedauer verschiedener Verkehrsmittel stellt Siegmann folgende

Formel für „Haus-Haus-Zeiten“ auf (vgl. [Siegmann 2001], S. 88ff.):

T = TZugang + TWarte + TFahrt + TUmstieg + TPause + TAbgang.

Alle Parameter außer TFahrt bezeichnen konstante, absolute Durchschnittswerte. TFahrt be-

rechnet sich zu

, wobei L die Entfernung (tatsächlich gefahrene Kilometer, d. h. Umweg-

faktor ∙ Luftlinie), zwischen Start- und Zielort und V die angenommene Durchschnitts-

geschwindigkeit des jeweiligen Transportmittels bezeichne. Die dabei unterstellten Parameter

dieser Funktion sind in Tabelle 35 angegeben.

Somit ergeben sich für das jeweilige Verkehrsmittel die folgenden Funktionen:

PKW:

5,0

300

1,1

1,1 







LuftlinieLuftlinie

Fernbus:

1,1

2,1 

 Luftlinie

Bahn IC:

2,0

100

2,1  L

Bahn ICE:

2,0

130

2,1  L

Flugzeug:

600

0,3 L

T

Gemessen an der Reisedauer ergibt sich unter den getroffenen Voraussetzungen, dass der

PKW bei Entfernungen bis zu 150 km, das Flugzeug ab 600 km und dazwischen die Bahn das

jeweils günstigste Transportmittel ist.

Tabelle 35: Parameter zur Berechnung der Reisedauer (nach: [Siegmann 2001], S. 90)

PKW

Fernbus

Bahn IC /

ICE

Flugzeug

Zugangszeit TZugang

0,5

0,5 / 0,5

Wartezeit TWarte

0,2

0,2 / 0,2

Fahrgeschwindigkeit V

100 / 130

600

Umsteigezeit TUmstieg

0,2 / 0,2

Pause TPause

0,5

Abgang TAbgang

0,5

Umwegfaktor L/Luftlinie

1,1

1,3

1,05

Anhang

306

A.2 Vorgehensweise bei der „Verkehrsprognose 2015“

Einen Überblick über die Prognose der gesamten Verkehrsnachfrage gibt Tabelle 36. Die

Verkehrsnachfrage wird dort mit zwei verschiedenen Kennzahlen gemessen:

Tabelle 36: Prognose der Verkehrsnachfrage im Jahre 2015 (s. [BMVBW 2001], S. 120)

Absolute Werte Modal-Split (%)

1997 2015 2015 1997 2015 2015

Trend Integr. Trend Integr.

Trend Integr.

Verkehrsaufkommen (Mio. Personen)

des motorisierten Verkehrs

Motor. Individualv. 49690 58700 55261 83,4 86,2 84,0 18,1 11,2

Eisenbahnverkehr 1743 1747 1940 2,9 2,6 2,9 0,2 11,3

ÖSPV 8000 7414 8368 13,4 10,9 12,7 -7,3 4,6

Luftverkehr 121 251 240 0,2 0,4 0,4 107,4 98,3

Summe Motoris. V. 59554 68112 65809 100,0 100,0 100,0 14,4 10,5

des gesamten Verkehrs

Summe Motoris. V. 59554 68112 65809 63,2 67,4 65,5 14,4 10,5

Fahrradverkehr 8998 8619 9369 9,6 8,5 9,3 -4,2 4,1

Fußwegverkehr 25646 24350 25240 27,2 24,1 25,1 -5,1 -1,6

Insgesamt 94198 101081 100418 100,0 100,0 100,0 7,3 6,6

Verkehrsleistung (Mrd. Pkm)

des motorisierten Verkehrs

Motor. Individualv. 749,7 915,2 872,7 79,6 79,1 77,3 22,1 16,4

Eisenbahnverkehr 73,9 86,8 98,1 7,8 7,5 8,7 17,5 32,7

ÖSPV 82,6 78,2 85,6 8,8 6,8 7,6 -5,3 3,6

Luftverkehr 35,9 76,4 72,5 3,8 6,6 6,4 112,8 101,9

Summe Motoris. V. 942,1 1156,6 1128,9 100,0 100,0 100,0 22,8 19,8

des gesamten Verkehrs

Summe Motoris. V. 942,1 1156,6 1128,9 94,7 95,8 95,4 22,8 19,8

Fahrradverkehr 23,4 22,8 24,8 2,4 1,9 2,1 -2,6 6,0

Fußwegverkehr 29,6 28,5 29,5 3,0 2,4 2,5 -3,7 -0,3

Insgesamt 995,1 1207,9 1183,2 100,0 100,0 100,0 21,4 18,9

Veränderung

2015/1997 (%)

 Das Verkehrsaufkommen wird als die „Zahl der zurückgelegten Personenfahrten bzw.

Wege“ ([BMVBW 2001], S. 92) definiert.

 Die Verkehrsleistung entspricht den zurückgelegten Personenkilometern.

Die Prognose entwickelt vier verschiedene Szenarien, die sich lediglich in den von der

Verkehrspolitik beeinflussbaren Parametern wie Fahrweginvestitionen und Preisgestaltung

der Verkehrsträger unterscheiden. Von diesen orientiert sich das „Integrationsszenario“ an der

Verkehrspolitik der derzeitigen Regierung.

Die wesentlichen Einflussfaktoren, die in die Schätzung des Verkehrsaufkommens ein-

fließen, sind:

 sozio-ökonomische Strukturdaten (demographische Entwicklung etc.)

 Entwicklung des Verkehrsangebots

 Entwicklung der Verkehrsmittelnutzerkosten

Ergänzende theoretische Betrachtungen

307

 Entwicklung des PKW-Bestandes

In der Verkehrsprognose wird nicht nur das Gesamtverkehrsaufkommen dargestellt, son-

dern auch die Verteilung des Verkehrs auf die einzelnen Verkehrsträger, der sog. Modalsplit.

Neben der Prognose des Gesamtverkehrsaufkommens, die angibt, wie viele Kunden von A

nach B fahren, müssen auch die Reisezwecke der Kunden analysiert werden, um das Angebot

besser auf die Kunden abstimmen zu können. In der „Verkehrsprognose 2015“ findet sich

ebenfalls eine Differenzierung des Verkehrsaufkommens nach Reisezwecken. Nach

[BMVBW 2001] (S. 98ff.), werden die Verkehrsarten Berufsverkehr, Ausbildungsverkehr,

Einkaufsverkehr, Geschäftsverkehr, Urlaubsverkehr und Privatverkehr unterschieden. Tabelle

37 zeigt die Ergebnisse der Verkehrsprognose nach Reisezwecken.

Die Unterscheidung nach Reisezwecken ist insofern wichtig, als dass das Angebot gezielt

die einzelnen Kundengruppen ansprechen sollte. So ist häufig bei Privatreisen der Preis das

wichtigste Kriterium, wobei längere Reisedauern in Kauf genommen werden. Bei Geschäfts-

reisen ist es tendenziell umgekehrt: Der Kunde ist bereit, für eine kurze Reisedauer und für

eine hohe Zuverlässigkeit einen höheren Preis zu zahlen. Eine an den Bedürfnissen des Kun-

den orientierte Disposition wird dies ebenfalls berücksichtigen müssen.

Tabelle 37: Verkehrsnachfrage nach Reisezwecken (s. [BMVBW 2001], S. 169)

Absolute Werte Modal-Split (%)

1997 2015 2015 1997 2015 2015

Trend Integr. Trend Integr.

Trend Integr.

Verkehrsaufkommen (Mio. Personen)

Beruf 18225 18714 18662 19,3 18,5 18,6 2,7 2,4

Ausbildung 7012 7060 7053 7,4 7,0 7,0 0,7 0,6

Einkauf 24143 24368 24358 25,6 24,1 24,3 0,9 0,9

Geschäft 6814 7339 7265 7,2 7,3 7,2 7,7 6,6

Urlaub 297 450 440 0,3 0,4 0,4 51,5 48,1

Privat 37707 43150 42640 40,0 42,7 42,5 14,4 13,1

Insgesamt 94198 101081 100418 100,0 100,0 100,0 7,3 6,6

Verkehrsleistung (Mrd. Pkm)

Beruf 182,9 193,7 191,8 18,4 16,0 16,2 5,9 4,9

Ausbildung 40,1 41,2 40,9 4,0 3,4 3,5 2,7 2,0

Einkauf 97,4 108,9 105,8 9,8 9,0 8,9 11,8 8,6

Geschäft 147,2 171,8 170,7 14,8 14,2 14,4 16,7 16,0

Urlaub 85,5 120,1 118,4 8,6 9,9 10,0 40,5 38,5

Privat 442,0 572,2 555,6 44,4 47,4 47,0 29,5 25,7

Insgesamt 995,1 1207,9 1183,2 100,0 100,0 100,0 21,4 18,9

Veränderung

2015/1997 (%)

A.3 Nähere Erläuterungen zum ETCS

Im ETCS Level 1 besteht noch ein ortsfestes Signalsystem mit landesspezifischer Signali-

sierung in Form einer punktförmigen Zugbeeinflussung. Sog. Eurobalisen – punktförmige

Übertragungseinrichtungen – dienen hierbei zur Informationsübertragung zum Zug und zu

dessen Ortung. Die Gleisbelegung- und Zugintegritätserkennung erfolgt durch eine konven-

tionelle Gleisfreimeldung. Eine Signalbeobachtung des Fahrzeugführers bleibt erforderlich.

Anhang

308

ETCS Level 1 ist insbesondere für Bahnunternehmen interessant, die bereits über eine mo-

derne punktförmige Zugbeeinflussung verfügen. Für diesen Fall ist der Level 1 eine kosten-

günstige Variante, da keine Modifizierung der Stellwerke erforderlich ist und kein GSM-R-

Funknetz benötigt wird. Es ergeben sich aber zwei Nachteile bei der Nutzung: Erstens ist kei-

ne kontinuierliche Kommunikation möglich, wodurch nur ungenügende Fahrweginformatio-

nen vorhanden sind. Zweitens ist auch kein automatisches Schalten von Signalen möglich.

Abbildung 59: Darstellung des ETCS Level 1 (Quelle: [Wikipedia 2005d])

Im Level 2 wird durch das ETCS die betriebliche Funktionalität einer kontinuierlichen

Zugbeeinflussung realisiert. Die Fahrzeuge werden dabei über eine funkbasierte Zugbeeinf-

lussung geführt. Die Züge orten sich selbst und melden ihren Standort in festgelegten Inter-

vallen per GSM-R an eine Funkblockzentrale (Radio Block Center). Die Zugortung benutzt

als Ortsmarken nichtschaltbare Eurobalisen, die in regelmäßigen Abständen im Fahrweg ver-

legt sind. Die Funkblockzentrale verwaltet alle Zugstandorte und erteilt den Zügen über Funk

die Fahrerlaubnis. Die Gleisfreimeldung erfolgt im ETCS Level 2 weiterhin konventionell.

Zudem wird der Fahrweg hinter einem Zug nicht kontinuierlich, sondern im Abstand ortsfes-

ter Blockabschnitte freigegeben. Ortsfeste Signale sind im ETCS Level 2 nicht mehr erforder-

lich; an deren Stelle werden lediglich Blockmarkierungen aufgestellt. Durch die Überwa-

chung der Zuggeschwindigkeit und den möglichen automatischen Eingriff trägt das System

zu einer deutlichen Erhöhung der Sicherheit bei, sodass höhere Zuggeschwindigkeiten und

kürzere Zugfolgen möglich sind, die ihrerseits eine höhere Auslastung der Strecken mit sich

bringen.

Abbildung 60: Darstellung des ETCS Level 2 (Quelle: [Wikipedia 2005d])

Ergänzende theoretische Betrachtungen

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 Im Level 3 geht das ETCS über die Funktionalität einer reinen Zugbeeinflussung hi-

naus, indem eine vollwertige funkbasierte Abstandshaltung der Züge realisiert wird.

Ortsfeste Gleisfreimeldeinrichtungen sind nicht mehr erforderlich. Die Züge orten sich

wie im ETCS Level 2 mittels Eurobalisen selbst und müssen darüber hinaus in der La-

ge sein, die Zugintegrität zu prüfen. Dadurch kann mit Abgabe der Ortungsmeldung

an die Funkblockzentrale auch immer festgestellt werden, welchen Punkt seines

Fahrweges ein bestimmter Zug sicher geräumt hat. Bis dorthin kann dann einem fol-

genden Zug bereits wieder eine Fahrerlaubnis erteilt werden. Die Fahrwegfreigabe er-

folgt somit nicht mehr im Abstand ortsfester Blockabschnitte, sondern im Takt der Or-

tungsmeldungen. Wenn bei hinreichend kurzen Ortungsintervallen eine kontinuierli-

che Fahrwegfreigabe erreicht wird, nähert sich die Abstandshaltung der Züge dem

Prinzip des Fahrens im absoluten Bremswegabstand. Die eigenständige Positionsbe-

stimmung und Vollständigkeitsprüfung ermöglicht es dabei, auf Streckeneinrichtun-

gen wie Signale und Linienleiter zu verzichten.

Abbildung 61: Darstellung des ETCS Level 3 (Quelle: [Wikipedia 2005d])

Die Einführung des ETCS-Systems wird insgesamt durch die Abwärtskompatibilität der

einzelnen Anwendungsstufen erleichtert. Dadurch wird ermöglicht, dass Züge, die bereits auf

ETCS Level 3 umgerüstet sind, auch Strecken befahren können, die mit ETCS Level 1 ausge-

rüstet sind. Umgekehrt ist dies aber nicht möglich.