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Mit Öffentlichen zügiger unterwegs – dank Algorithmen

24.07.2019

Sich als Neuankömmling oder Gelegenheitsnutzer dem Öffentlichen Nahverkehr anzuvertrauen, kann schnell in Stress ausarten. Seit einigen Jahren helfen Apps dabei, immer den richtigen Bus oder die passende Bahn zu nehmen. Was viele nicht wissen: Die digitalen Helfer nennen uns – wenn man etwa die Zahl der Umstiege oder gar weitere Verkehrsmittel wie Auto oder Fahrrad einbezieht – keineswegs die jeweils beste Route. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) schaffen hier Abhilfe.

„Heutige Routenplaner beziehen zum Beispiel Fußwege nicht mit ein“, sagt Dorothea Wagner, Leiterin des Instituts für Theoretische Informatik des KIT. Dabei könne es unter dem Strich durchaus schneller sein, zehn Minuten zur Bushaltestelle zu laufen, als um die Ecke in die U-Bahn zu steigen, so die Professorin für Algorithmik.


Apps helfen Reisenden schon heute bei der Routenplanung im Öffentlichen Nahverkehr. Die wirklich beste Route bieten sie aber nicht an.

Foto: Robert Fuge, KIT

Ähnlich verhält es sich, wenn zusätzlich verschiedene Verkehrsträger wie Taxi oder Fahrrad eingebunden werden sollen. Oder auch bei Park-and-Ride-Szenarien, wenn Reisende das eigene Auto in der Nähe von Haltestellen des Öffentlichen Nahverkehrs abstellen und mit Bus und Bahn weiterfahren.

Wagner rückt dem Problem mit besonders effizienten Algorithmen zu Leibe. „Den schnellsten Weg zu identifizieren, ist algorithmisch nicht sonderlich anspruchsvoll“, sagt die Expertin. Entsprechende Programme gebe es seit 20 Jahren.

Bei den komplexer werdenden Beförderungsszenarien sei die Masse an Daten das Problem. „Wir müssen also schneller werden.“ Dies soll gelingen, indem geschickte Vorberechnungen mit schnellen Algorithmen zum Ermitteln der besten Verkehrsverbindungen kombiniert werden. Erste Ergebnisse sind ein Durchbruch in diesem Gebiet und werden im September bei der internationalen Konferenz ALGO 2019 in München präsentiert.

Die Ergebnisse sollen auch den Planerinnen und Planern des öffentlichen Verkehrs helfen, ihre Fahr- und Einsatzpläne zu optimieren. Denn die sich ändernden Kundenbedürfnisse haben Einfluss darauf, auf welchen Strecken und zu welcher Zeit sinnvollerweise mehr oder weniger Fahrzeuge eingesetzt werden sollen.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert die ortsverteilte Forschungsgruppe FOR 2083 zum Thema „Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr“ für weitere drei Jahre bis 2021.

Beteiligt sind neben dem KIT die Universität Stuttgart, die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und das Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik Kaiserslautern. Die Förderung für die drei Jahre beträgt rund 1,5 Millionen Euro, die Fördersumme verteilt sich auf die vier Standorte.

Details zum KIT-Zentrum Information · Systeme · Technologien (in englischer Sprache): http://www.kcist.kit.edu

Weiterer Kontakt:

Dr. Felix Mescoli, Redakteur/Pressereferent, Tel.: +49 721 608 21171, E-Mail: felix.mescoli@kit.edu

Als „Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft“ schafft und vermittelt das KIT Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Dazu arbeiten rund 9 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf einer breiten disziplinären Basis in Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zusammen. Seine 25 100 Studierenden bereitet das KIT durch ein forschungsorientiertes universitäres Studium auf verantwortungsvolle Aufgaben in Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft vor. Die Innovationstätigkeit am KIT schlägt die Brücke zwischen Erkenntnis und Anwendung zum gesellschaftlichen Nutzen, wirtschaftlichen Wohlstand und Erhalt unserer natürlichen Lebensgrundlagen.

Diese Presseinformation ist im Internet abrufbar unter: http://www.sek.kit.edu/presse.php

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

felix.mescoli@kit.edu

Weitere Informationen:

http://www.kcist.kit.edu
http://www.sek.kit.edu/presse.php

Monika Landgraf | Karlsruher Institut für Technologie

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