PINTO

Das stetig steigenden Transportaufkommen im maritimen Containerverkehr führt zunehmen zu Kapazitätsengpässen bei Transporten im Hinterland von/zu den Seehäfen. Aufgrund der hohen Massenleistungsfähigkeit und Umweltfreundlichkeit ist der intermodale Transport per Bahn hierbei eine attraktive Alternative zum Straßengütertransport. Um das Transportaufkommen auf der Schiene weiter zu steigern, ist eine stetige Verbesserung des Transportangebots durch die Intermodaloperateure erforderlich.

Dieses Angebot wird wesentlich durch den Fahrplan des Intermodaloperateurs definiert, welcher die netzweiten Zugumläufe für die jeweilige Fahrplanperiode (in Deutschland ein Jahr) umfasst. Neben dem Kapazitätsangebot werden hierdurch auch ein Großteil der Produktionskosten des Operateurs festgelegt und folglich Preisuntergrenzen für die Transportdienstleistungen bestimmt. Der Fahrplan muss vor Beginn der Fahrplanperiode für die gesamte Periodendauer beim Infrastrukturbetreiber angemeldet werden, mit begrenzten Möglichkeiten zur kurzfristigen unterjährigen Anpassung (z.B. Streichung einzelner Zugumläufe). Dem Operateur ist die genaue Transportnachfrage auf den einzelnen Relationen im Voraus jedoch nicht bekannt. Aufgrund dieser Konstellation kann durch die explizite Berücksichtigung verschiedener stochastischer Nachfrageverläufe bei der Fahrplanerstellung eine wesentliche Verbesserung hinsichtlich eines wettbewerbsfähigen Angebots des Intermodaloperateurs erzielt werden.

Die Berücksichtigung stochastischer Nachfrage steigert die Komplexität der Fahrplanerstellung jedoch erheblich. Daher konzentriert sich Forschung bislang auf die Fahrplanerstellung durch Lösung entsprechender Optimierungsprobleme unter Annahme einer deterministischen Nachfrage (sog. Service Network Design).

Im Projekt PINTO werden diese Optimierungsprobleme für die Fahrplanerstellung erweitert, sodass sie verschiedene Nachfrageszenarien beinhalten (sog. Stochastic Service Network Design). Als Lösung bestimmt das Modell kostenminimale Zugumläufe, welche vordefinierte ausreichende Transportkapazitäten für die verschiedenen Nachfrageszenarien bereitstellen. Zudem werden geeignete Lösungsverfahren entwickelt, welche auch große Modellinstanzen in akzeptabler Rechenzeit lösen. Dadurch wird Intermodaloperateuren eine modellbasierte Fahrplanerstellung für ihr gesamtes Netz ermöglicht, um dadurch sowohl die interne Planung als auch das Angebot an Zugfahrten verbessern zu können