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| 005 | 20220422215659.0 | ||
| 024 | 7 | _ | |2 Laufende Nummer |a 29966 |
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| 084 | 7 | _ | |2 ccs |a J.6 |
| 100 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)020261 |a Klabes, Sebastian Georg |b 0 |e Author |
| 245 | _ | _ | |a Algorithmic railway capacity allocation in a competitive European railway market |c vorgelegt von Sebastian Georg Klabes |h online, print |
| 246 | _ | 3 | |a Algorithmisches Trassenmanagement unter den Randbedingungen eines liberalisierten Schienenverkehrsmarktes |y German |
| 260 | _ | _ | |a Aachen |b Publikationsserver der RWTH Aachen University |c 2010 |
| 300 | _ | _ | |a 209 S. : graph. Darst. |
| 336 | 7 | _ | |a Dissertation / PhD Thesis |0 PUB:(DE-HGF)11 |2 PUB:(DE-HGF) |b phd |m phd |
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| 502 | _ | _ | |o 2010-01-14 |a Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2010 |g Fak03 |
| 520 | _ | _ | |a The induced liberalisation process within the European railway system severely affects the railway infrastructure capacity allocation procedure. In the past a single and often governmental owned integrated railway company planned, built and operated a national railway system. The liberalisation process led to a segregation of the integrated railway companies into railway infrastructure manager and railway undertaking in many European Countries. The open access paradigm for railway infrastructure capacity that grants any licensed railway undertaking access to the railway infrastructure capacity induces competition between different railway undertakings trying to acquire railway infrastructure capacity. Recent figures indicate that more railway undertakings emerge and do request railway infrastructure capacity. Their increasing share of uncoordinated request for railway infrastructure capacity increases the complexity of the coordination phase of the railway infrastructure capacity allocation process. In this phase the railway infrastructure manager needs to adjust train path requests in a way to resolve conflicting requests for railway infrastructure capacity. This work introduces an algorithmic framework that shall provide efficient measures to support the railway capacity allocation process and to analyse different allocation procedures. In order to make algorithmic approaches applicable in this domain of railway engineering a sophisticated modelling approach for railway infrastructure capacity is extended in order to account for the objectives of the railway undertakings participating on the secondary railway market for railway infrastructure capacity. The objectives for railway capacity allocation are formulated from the point of view of the railway undertakings submitting train path requests. These objectives account for the negative effects due to adjustments applied to their train path requests during the coordination phase of the railway capacity allocation process. The formalised railway capacity allocation process can be optimised globally, by taking into account standardised objectives with help of algorithmic approaches introduced in this work. However, due to the required confidentiality of information provided by the railway undertakings to the railway infrastructure manager, a global optimisation, taking into account the real objectives of all railway undertakings is not applicable. In order to allow for incorporating the real objectives of the railway undertakings a game theoretical setting is formulated: the railway undertakings are players acting on the secondary railway market for railway infrastructure capacity. Assuming that these players act rationally, such a game theoretical setting always leads to a result, where no player can further improve his situation. Such a solution of the game is a Nash Equilibrium. Comparing the obtained Nash Equilibria of the game theoretical setting to the optimal solution obtained by global optimisation techniques gives an indication of the negative effect of non-cooperative behaviour in such a competitive market for railway capacity allocation. Moreover, it will be shown how the algorithmic framework for railway capacity allocation can be used to determine the degree of congestion of a railway system, based on the submitted train path requests and standardised objectives. |l eng |
| 520 | 3 | _ | |a Die Liberalisierung des Schienenverkehrs in der Europäischen Union hat großen Einfluss auf das Trassenmanagement. Während in der Vergangenheit häufig ein integriertes Schienenverkehrsunternehmen unter staatlicher Beteiligung das Schienenverkehrssystem geplant, konstruiert und betrieben hat, führte der Liberalisierungsprozess in vielen europäischen Ländern zu einer strikten Trennung von Eisenbahninfrastrukturbetreibern und Eisenbahnverkehrsunternehmen. Der garantierte, diskriminierungsfreie Zugang zur Fahrwegskapazität für jedes berechtigte Eisenbahnverkehrsunternehmen führt zu einem erhöhten Wettbewerb zwischen unabhängigen Eisenbahnverkehrsunternehmen. Aktuelle Statistiken zeigen, dass die Anzahl der Eisenbahnverkehrsunternehmen wächst. Das hat zur Folge, dass immer mehr unkoordinierte Trassenwünsche bei den Eisenbahninfrastrukturbetreibern eingehen. Dies erhöht die Komplexität des Trassenkoordinierungsverfahrens erheblich. Im Rahmen des Koordinierungsverfahrens des Trassenmanagements müssen die sich ausschließenden Trassenwünsche koordiniert, d.h. aneinander angepasst werden. Dazu werden die Trassenwünsche im Rahmen festgelegter Freiheitsgrade verändert. In dieser Arbeit sollen algorithmische Ansätze im Rahmen des Trassenmanagements benutzt werden, um zum einen die Konfliktlösung zu optimieren und zum anderen das Koordinierungsverfahren analysieren zu können. Ein etabliertes Modell zur Bemessung des Fahrwegskapazitätsverbrauchs einer Zugfahrt wird erweitert, um algorithmische Ansätze zu diesem Zweck zu nutzen und das Koordinierungsverfahren zu formalisieren. Die Bewertungsfunktionen für das Trassenmanagement sind spezifisch für jedes Schienenverkehrsunternehmen formuliert, das Trassenwünsche aufgibt. Diese Bewertungsfunktionen bewerten den negativen Effekt von nötigen Anpassungen der Trassenwünsche im Rahmen des Koordinierungsverfahrens des Trassenmanagements. Das Trassenmanagement kann auf Basis von standardisierten Bewertungsfunktionen mit Hilfe von algorithmischen Verfahren global optimiert werden. Die dafür notwendigen Verfahren werden im Rahmen dieser Arbeit vorgestellt. Aufgrund der Tatsache, dass die Informationen des Eisenbahninfrastrukturbetreibers über die Eisenbahnverkehrsunternehmen als vertraulich zu behandeln sind, kann das Trassenmanagement nicht global optimiert werden, da die Eisenbahnverkehrsunternehmen ihre Informationen nicht mit allen anderen Wettbewerbern austauschen. Um es zu ermöglichen, dass die wahren Bewertungsfunktionen Einzug in das Trassenmanagement erhalten, wird ein spieltheoretischer Ansatz für das Trassenmanagement formuliert: Die Eisenbahnverkehrsunternehmen sind Spieler auf dem sekundären Schienenverkehrsmarkt für Fahrwegskapazität. Unter der Annahme, dass sich diese Spieler rational verhalten, stellt sich ein Gleichgewichtszustand ein. Dieser Gleichgewichtszustand entspricht einer Lösung des Trassenmanagements, bei dem sich kein Spieler im Rahmen seiner Aktionen verbessern kann. Eine solche Lösung wird als Nash–Gleichgewicht bezeichnet. Der Vergleich der sich einstellenden Nash–Gleichgewichte des spieltheoretischen Ansatzes mit den global optimierten Lösungen lässt quantitative Rückschlüsse auf den negativen Effekt eines nicht kooperativen Verhaltens im Vergleich zu einem kooperativen Trassenmanagements zu. Darüber hinaus wird gezeigt, wie das algorithmische Trassenmanagement benutzt werden kann, um die Auslastung der Eisenbahninfrastruktur trassenwunschabhängig auf Basis von standardisierten Bewertungsfunktionen zu bestimmen. |l ger |
| 591 | _ | _ | |a Germany |
| 650 | _ | 7 | |a Schienenverkehr |2 SWD |
| 650 | _ | 7 | |a Optimierung |2 SWD |
| 650 | _ | 7 | |a Spieltheorie |2 SWD |
| 653 | _ | 7 | |a Ingenieurwissenschaften |
| 653 | _ | 7 | |a Fahrwegskapazität |2 ger |
| 653 | _ | 7 | |a Trassenmanagement |2 ger |
| 653 | _ | 7 | |a überlastete Schienenwege |2 ger |
| 653 | _ | 7 | |a train |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a path |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a railway |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a capacity |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a allocation |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a optimisation |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a game |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a theory |2 eng |
| 653 | _ | 7 | |a congestion |2 eng |
| 700 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)007056 |a Wendler, Ekkehard |b 1 |e Thesis advisor |
| 856 | 4 | _ | |u https://publications.rwth-aachen.de/record/51543/files/Klabes_Sebastian.pdf |
| 909 | C | O | |o oai:publications.rwth-aachen.de:51543 |p openaire |p open_access |p urn |p driver |p VDB |p dnbdelivery |
| 915 | _ | _ | |0 StatID:(DE-HGF)0510 |2 StatID |a OpenAccess |
| 920 | 1 | _ | |0 I:(DE-82)313110_20140620 |k 313110 |l Lehrstuhl für Schienenbahnwesen und Verkehrswirtschaft und Verkehrswissenschaftliches Institut |x 0 |
| 970 | _ | _ | |a HT016232222 |
| 980 | _ | _ | |a phd |
| 980 | _ | _ | |a I:(DE-82)313110_20140620 |
| 980 | _ | _ | |a VDB |
| 980 | _ | _ | |a UNRESTRICTED |
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| 980 | 1 | _ | |a FullTexts |
| 980 | _ | _ | |a FullTexts |
| Library | Collection | CLSMajor | CLSMinor | Language | Author |
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