Route-choice strategies for shared-ride trip planning in geosensor-networks

Abstract

Shared-ride trip planning ist ein potentielles Anwendungsgebiet von Geosensor-Netzwerken. Ein solches System hat den Zweck, Fussgängern (Clients) und Anbietern von Mitfahrgelegenheiten (Hosts) eine ad-hoc, peer-to-peer Kommunikations-, Positionierungs- und Planungsplattform bereitzustellen. Dadurch kann shared-ride trip planning einen Beitrag zur Steigerung der Verkehrseffizienz und Limitierung der Umweltbelastung im urbanen Raum leisten. Routenwahl spielt eine wichtige Rolle in einem solchen System, welches hoch dynamisch ist in Bezug auf das Kommunikations- und Transportnetzwerk. Als Folge daraus können Clients nicht immer eine zusammenhängende Route von Start zu Ziel bestimmen. Dies konfrontiert den Client mit einer riskanten Frage: Welche der erreichbaren Positionen bietet die besten Vorraussetzungen für den weiteren Trip des Clients? Diese Diplomabeit liefert einen Lösungsansatz für das oben beschriebene Problem. Mit Hilfe von Heuristiken wird eine Strategie entwickelt, welche freie Routenwahl neben niedriger Reisedauer ermöglicht. Die präsentierte Strategie wird in einer Agenten-basierten Computersimulation implementiert, die Resultate werden analysiert und mit früheren Arbeiten aus shared-ride trip planning verglichen.<br />

Shared-ride trip planning is one potential field of application within the research domain of Geosensor-networks. Such a system is envisioned to provide people in need of transportation (clients) and transportation providers (hosts) with an ad-hoc, peer-to-peer communication, positioning, and planning infrastructure within an urban environment. By doing this, shared-ride trip planning can contribute to increasing the efficiency of contemporary transportation networks. Hence shared-ride trip planning can help reduce traffic load and environmental stress.<br />Route choice plays an important role within such a system, as it is highly dynamic in terms of transportation and communication network topology. As a result, clients might not be able to get a ride from start to destination right away. This leaves the client with a risky decision: which of all currently reachable locations is the most promising one for the client's ongoing trip? This thesis deals with the problem stated above. Using heuristics, a strategy is proposed to enable free route choice and limit trip duration. The derived strategy is implemented within an agent-based computer simulation and the results are analyzed and compared to previous work.<br />