Suche

Veranstaltungen

Aktuell sind keine Termine vorhanden.

Kollektive Entscheidungsmechanismen im Stadtverkehr

Ziel dieses Projekts ist die Untersuchung von Anwendungsmöglichkeiten von Verfahren der Computational Social Choice im Verkehrsmanagement. Bei dem Forschungsgebiet Computational Social Choice handelt es sich um die Schnittstelle zwischen klassischer Sozialwahltheorie und Informatik. In der Computational Social Choice werden einerseits Methoden der Informatik wie Komplexitätsanalysen auf sozialwahltheoretische Konstrukte wie Wahlsysteme angewandt, andererseits werden sozialwahltheoretische Konzepte auf die Informatik übertragen.

Forschungsgegenstand der Sozialwahltheorie sind kollektive Entscheidungsmechanismen, d.h. Methoden, die darauf abzielen, bei Vorliegen abweichender Präferenzen/Entscheidungen in einer Gruppe zu einer Gesamtentscheidung zu gelangen, die alle individuellen Präferenzen/Entscheidungen berücksichtigt.

Es werden bisher betrachtete Einsatzmöglichkeiten von kollektiven Entscheidungsmechanismen im Stadtverkehr berücksichtigt und weitere mögliche Anwendungen untersucht. Bereits betrachtete Einsatzmöglichkeiten sind auktionsbasierte Verfahren für die Verwaltung von Straßenkreuzungen [VO09] und auktionsbasierte Verfahren für die Entscheidung bezüglich des Transportmittels für den Weg zum Arbeitsplatz [GLBG12]. Als erster Anwendungsfall wird die Bildung und Entscheidungsfindung von Reisegruppen im Sinne von Sammeltaxi-Passagiergruppen untersucht, wobei die Entscheidungsfindung auf den individuellen Präferenzen für Points of Interest (POIs) basiert und sich jede Reisegruppe auf eine Menge von anzufahrenden POIs einigt.

Es ist geplant, die Evaluation der Verfahren via agentenbasierter Simulation durchzuführen, wobei menschliche und maschinelle Akteure mittels eines Multiagentensystems modelliert werden. Es sollen verschiedene kollektive Entscheidungsmechanismen einerseits simulativ in Hinblick auf die Zufriedenheit der Gruppenmitglieder, Fahrzeit, Wartezeit, Schadstoffemissionen und Lärmbelastung verglichen werden, andererseits in Hinblick auf theoretische Eigenschaften.

[VO09] - Vasirani, M., & Ossowski, S. (2009). A market-inspired approach to reservation-based urban road traffic management. In Proceedings of The 8th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems-Volume 1 (pp. 617-624). International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems.

[GLBG12] - Grimaldo, F., Lozano, M., Barber, F., & Guerra-Hernández, A. (2012). Towards a model for urban mobility social simulation. Progress in Artificial Intelligence, 1(2), 149-156.