Projektbeschreibung
Adaptives Modellierungssystem für nachhaltigen Verkehr
Verkehrssysteme, bei denen ein umfassender Modellierungsansatz fehlt, stellen eine Herausforderung in Bezug auf einen effizienten und nachhaltigen Verkehr dar. Im Zuge des ERC-finanzierten Projekts ADAPT-OR wird zur Lösung dieses Problems ein ganzheitlicher, adaptiver Modellierungsrahmen vorgeschlagen. Dabei wird das Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage auf verschiedenen Ebenen berücksichtigt und eine adaptive Entscheidungsfindung gefördert. Ziel des Projekts ist, Effizienz und Nachhaltigkeit mithilfe der Entwicklung adaptiver Optimierungs- und Lernmethoden zu verbessern. Bei diesen Methoden werden die Flottengröße, die Anlagenkapazität und die Verkehrsentscheidungen auf der Grundlage der Betriebsleistung und der Nutzungspräferenzen dynamisch angepasst. Das ADAPT-OR-Team ist bestrebt, der Verkehrsforschung selbstlernende Algorithmen zur Verfügung zu stellen, die es Dienstleistungsunternehmen ermöglichen, ihr geschäftliches Vorgehen zu optimieren, bessere Dienstleistungen anzubieten und nachhaltige Verkehrslösungen zu entdecken.
Ziel
Transport systems are complex with various entities across different decision-making levels. There is currently no comprehensive way to model these entities and their interactions, which prevents utilizing the full potential of the system. For efficient and sustainable transportation, we need to model the perspective of both the supply (e.g. services, infrastructure) and the demand side (e.g. preferences of users). Only then a holistic modelling framework can be developed where the decisions at different levels learn from one another and are adapted continuously in a robust way while accommodating the different preferences.
I propose a holistic adaptive modelling framework that considers the interaction between different levels, both on the supply and demand sides, in order to adapt the decisions towards increased efficiency and sustainability. This necessitates a paradigm change in modelling as it is challenging to maintain robustness across different time-scales at the network level. Even though integrated models for multiple decision-making levels (strategic, tactical, operational) are a trend, they only allow a reactive ex-post assessment but are not dynamically coupled (not self-learning). I plan to achieve this by developing model-based adaptive optimization and learning methods with my expertise on optimization and behavioural modelling. For example, based on the performance of the routing decisions at the operational level in terms of delays, the decisions on fleet sizing and/or capacity of facilities will be adapted. Similarly, based on a continuous learning of the preferences of users, transport decisions will be adapted.
ADAPT-OR will lead to new models and algorithms for transportation researchers (and beyond) with self-learning capabilities. This capability will enable service providers to adapt and maintain their business, users to receive better services and society to reach sustainable transport solutions addressing one of EUs grand challenges.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG
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2628 CN Delft
Niederlande