MOTIS - Fahrplanauskunft und mehr

MOTIS (Multi Objective Travel Information System) wird seit 1996 im Rahmen diverser Projekte für die Deutschen Bahn (früher für TLC, dann RIS, PXR und VXR) kontinuierlich weiterentwickelt und erweitert. MOTIS beauskunftet Reise­ketten basierend auf den realen Fahrplan­daten und Verspätungs­daten (in Echtzeit) und bietet alle Kern­funktionalitäten eines Fahrplan­auskunftssystems, zudem prototypische weitere Funktionalität. Die Ergebnis­güte wird durch den algorithmischen Ansatz garantiert.

Ergebnisse aus der Kooperation mit der Deutschen Bahn

Multikriteriell

Zu Beginn nur zur Plausibilitäts­prüfung von Reise­ketten anderer Systeme eingesetzt, wurde das System bis 2003 zu einem eigenständigen Auskunfts­system weiter­entwickelt. Der algorithmische Ansatz erlaubt es, beliebige Kriterien (Reisezeit, die Anzahl der Umstiege, durchgängige Zeit in einem Schlafwagen, Auslastung, etc.) zeitgleich zu optimieren. Dank der garantierten Ergebnis­qualität wird MOTIS erfolgreich für Aufgaben im Bereich der Qualitäts­sicherung eingesetzt.

Echtzeitfähig

Im Rahmen der Zusammen­arbeit mit RIS wurde das System 2007 um die Berücksichtigung von Echtzeit­meldungen (Verspätungen, Ausfälle, Umleitungen, Rücknahmen, Zusatz­züge, etc.) erweitert. Somit ist das System in der Lage, den Reisenden zu begleiten: MOTIS überwacht im Hintergrund die vom Reisenden hinterlegten Verbindungen, informiert ihn über relevante Änderungen und ist im Problemfall (z.B. gebrochener Anschluss) in der Lage, der aktuellen Situation entsprechend Echtzeit-Alternativ­verbindungen zu berechnen.

Zuverlässig

Um nicht nur Kriterien einer Verbindung zu optimieren, sondern speziell zuverlässige Verbindungen zu beauskunften, wurden seit 2012 verschiedene algorithmische Ansätze entwickelt, die Verbindungen berechnen, die die Ziel­erreichung (mit einer vom Nutzer vorgegebenen Wahr­scheinlichkeit) vor einer spezifizierten Deadline (z.B. wichtiger Termin oder Check-In am Flug­hafen) zusichern.

Intermodal

Seit 2013 wurde das System um die Funktionalität erweitert, nicht nur Verbindungen im öffentlichen Verkehr zu berechnen, sondern im Vor- und Nachlauf auch beliebige andere Möglichkeiten (z.B. Fahrrad, Auto, Taxi, usw.) zu unterstützen. Durch den integrierten algo­rithmischen Ansatz, die Verbindungen alle im selben Graphen (statt in einem verteilten System) zu berechnen, kann auch hier die Optimalität der Verbindungen unter adäquaten Antwort­zeiten garantiert werden.

flinc

In einer Kooperation mit flinc und der Deutschen Bahn wurde MOTIS prototypisch um einen Ansatz erweitert, der es ermöglicht, Verbindungen zu beauskunften, die neben dem öffentlichen Verkehr und dem Individual­verkehr auch dynamische Mitfahr­angebote beinhalten. Diese können im Vor- und Nachlauf, aber auch für Teilstrecken von Bahnhof zu Bahnhof innerhalb der Kern­strecke genutzt werden.

Per Pedes

Um die Mobilität von eingeschränkten Personen (z.B. ältere Menschen, Reisende mit schwerem Gepäck und/oder Kinder­wagen, etc.) zu verbessern, wird im Rahmen des aktuell laufenden, vom BMVI geförderten Projekts Per Pedes Routing die MOTIS-Auskunft speziell auf derartige Bedürfnisse angepasst. Hier wird insbesondere auch der Vor- und Nachlauf bei der Optimierung der gesamten Reise­kette berücksichtigt. Ein weiteres Ziel des Projekts ist die Erhebung von Hindernis­daten durch Crowd­sourcing.

Reisendenströme

Seit 2015 forscht die Arbeits­gruppe Algorithmik zum Thema Reisenden­ströme. Mit MOTIS als Daten­plattform werden Algorithmen zur Passagier­lokalisierung in Echtzeit (bspw. mittels Messung der stationären WLAN entlang der Strecken) entwickelt. Echtzeit­messungen erlauben eine Verbesserung der Verspätungs­vorhersage und Reise­begleitung und könnten für Reisenden­strom­lenkung hilfreich sein. Aktuell wird in Kooperation mit DB Fernverkehr die abschnittsgenaue Auslastungs­prognose verbessert. Genaue statistische Reisenden­ströme sind eine essentielle Grundlage für eine Vielzahl planerischer Entscheidungen.

PANDA

Seit einigen Jahren wird MOTIS in enger Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Matthias Müller-Hannemann an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg auch als Grundlage für das PANDA (Passenger Aware Novel Dispatching Assistance) Projekt eingesetzt. PANDA wurde im Rahmen des Forschungs­projekts TARR (Teil­automatisierung der Anschluss­disposition mit realistischen Reisenden­strömen) als Prototyp für eine optimierte kunden­freundliche Anschluss­disposition entwickelt.

Bedarfsverkehre

Ähnliche Ansätze wie die, die bereits für die Integration von flinc-Mitfahrangeboten entwickelt wurden, wären sehr wahrscheinlich in erweiterter Form auch für die Einbindung von (ggf. autonom agierenden) Bedarfs­verkehren geeignet. Vorteil gegenüber anderen Ansätzen ist, dass diese Verkehre in MOTIS sofort in Reise­ketten mit beliebigen anderen Verkehren kombinierbar sind.

Algorithmik

Wann immer IT irgendetwas berechnet, sucht, auswählt, entscheidet, prognostiziert, konstruiert, transformiert … steht ein Algorithmus dahinter, der die Kernarbeit leistet. Algorithmik ist somit eine Querschnitts­funktionalität in der Informatik und allen ihren Anwendungs­gebieten. Die Arbeits­gruppe vertritt das Gebiet Algorithmik in Forschung und Lehre insbesondere in Richtung praktischer Anwendbarkeit.

Forschung

In der Forschung hat die Arbeits­gruppe fundierte Kooperations­erfahrungen in verschiedenen Bereichen gesammelt:

• Ablaufplanung (Scheduling)
• in Fabriken
• in Fertigungsstraßen
• Textanalysen
• Optimierung von P2P-Netzwerken
• Reisenden-/Auslastungs­prognosen im fahrplan­gebundenen Verkehr
• Intermodale Verkehrsauskunft

Speziell Intermodale Verkehrsauskunft:

• Multikriteriell: Fahrzeit, Fahrpreis, Bequemlichkeit
• Verspätungs­tolerante Reise­verbindungen
• Reisev­erbindungen für Passagiere mit Einschränkungen
• Intermodal: öffentlicher Nah- und Fernverkehr, individueller Transport (Auto, Taxi, Fahrrad …), Bike/Car Sharing

Wir wählen die algorithmischen Methoden nach den konkreten Erfordernissen des Anwendungs­falles: Methoden aus der klassischen Algorithmik ebenso wie maschinelles Lernen, bionische Ansätze usw.

Lehre

In der Lehre bietet die Arbeitsgruppe regelmäßig einmal pro Jahr mindestens folgende Vorlesungen mit Übungs­betrieb an:

• Algorithmische Modellierung: Wie kann eine Problem­stellung aus der Praxis so aufbereitet werden, dass sie einer algorithmischen Lösung zugänglich wird?
• Optimierungsalgorithmen: Wie lassen sich Probleme aus der Praxis lösen, die von der Theorie als prohibitiv schwer zu lösen klassifiziert werden?
• Effiziente Graphenalgorithmen: klassische Algorithmik auf Graphen und Netzwerken.

Daneben wird jedes Semester ein Algorithmenpraktikum sowohl als Individual­praktikum wie auch als Projekt­praktikum angeboten.

Weitere Informationen zu unserem Lehr­angebot finden Studierende der TU Darmstadt in TUCaN bzw. im moodle des Fachbereichs Informatik.

Name	Kontakt
Prof. Dr. Karsten Weihe	karsten.weihe@tu-darm...
PD Dr. Elias Dahlhaus	dahlhaus@algo.informatik.tu-darm...
Dr. Felix Gündling	guendling@cs.tu-darm...

Name	Kontakt	Art	Beschreibung

Stelle	Beschreibung
Studentische Hilfskraft MOTIS	PDF

Falls Sie vorhaben, im Wintersemester 2020/21 die Lehrveranstaltung "Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte" ("FOP") in Ihrem ersten Semester zu belegen, machen Sie bitte Folgendes: Sobald Sie Ihre TU-ID haben, registrieren Sie sich umgehend im Lernportal Informatik für die FOP und beantworten dort die beiden Fragen. Dazu gehen Sie auf moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=945, tippen auf die Athene unter "Login mit TU-ID" und loggen sich dann ganz normal mit TU-ID und Passwort ein.