Advertisement

Deutschlandweite Verbindungsauskunft im öffentlichen Personenverkehr Verteilte Wegesuche in Graphen

  • Thomas Kämpke
  • Franz-Josef Radermacher

Zusammenfassung

Um Information über Verkehrsverbindungen „von Tür zu Tür“ zu erhalten, muss meist auf das Angebot verschiedener Verkehrsanbieter zugegriffen werden. In diesem Beitrag werden algorithmische Aspekte einer dezentralen Lösung diskutiert, wo jeder Verkehrsanbieter die Hoheit über sein Datenangebot behält. Um schnellste Verbindungen auf Basis mehrerer individueller Auskunftsysteme zu suchen, werden aggregierte Graphenstrukturen betrachtet, die eine effiziente vollständige Suche in einem eingeschränkten Suchraum ermöglichen.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. [AhMaOr]
    Ahuja, R., Magnanti, T.L., Orlin, J.B., “Network flows”, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1993.zbMATHGoogle Scholar
  2. [CFra]
    Car, A., Frank, A.U., “Hierarchical street networks as a conceptual model for efficient way finding”, Proceedings 4th European conference on geographical information systems, Genoa, 1993, S. 134-139.Google Scholar
  3. [Fr]
    Frederickson, G.N., “Fast algorithms for shortest paths in planar graphs, with applications”, SIAM Journal on Computing 6, 1987, S. 1004–1022.CrossRefGoogle Scholar
  4. [K]
    Kämpke, T., “A separation decomposition for orders”, Networks 24, 1994, S. 185–194.zbMATHGoogle Scholar
  5. [KS1]
    Kämpke, T., Schaal, M., “Distributed generation of fastest paths”, Proceedings of International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems PD-CS’ 98, Las Vegas, 1998, S. 172-177.Google Scholar
  6. [KS2]
    Kämpke, T., Schaal, M., “Fast paths”, Manuskript, 1998.Google Scholar
  7. [La]
    Lawler, E., “Combinatorial optimization networks and matroids”, Holt, Rinehart and Winston, New York, 1976.zbMATHGoogle Scholar
  8. [Ma1]
    Martins, E.Q.V. et al., “An algorithm for the ranking of shortest paths”, European Journal of Operational Research 69, 1993, S. 97–106.zbMATHCrossRefGoogle Scholar
  9. [Ma2]
    Martins, E.Q.V., Santos, J.L.E., “A new shortest paths ranking algorithm”, Manuskript, 1996.Google Scholar
  10. [May]
    Mayer, J., “Diskrete Transportprobleme: Modellierung und Optimierung”, Dissertation, Universität Ulm, 1996.Google Scholar
  11. [MR]
    Möhring, R.H., Radermacher, F.J., “Substitution decomposition for discrete structures and connections with combinatorial optimization”, Annals of Discrete Mathematics 19, 1984, S. 257–356.Google Scholar
  12. [OrRo1]
    Orda, A., Row, R., “Shortest-path and minimum delay algorithms in networks with time dependent edge-length”, Journal of the ACM 36, 1990, S. 607–625.CrossRefGoogle Scholar
  13. [OrRo2]
    Orda, A., Row, R., “Minimum weight paths in time-dependent networks”, Networks 21, 1991, S. 295–319.MathSciNetzbMATHCrossRefGoogle Scholar
  14. [RSSch]
    Radermacher, F.J., Schaal, M., Schnittger, S., “Durchgängige Elektronische Fahrplaninformation — DELFI”, ITS Weltkongreß, Berlin, 1997.Google Scholar
  15. [TuSw]
    Thulasiraman, K., Swamy, M.N.S., “Graphs: theory and algorithms”, Wiley, New York, 1992.zbMATHCrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden 1999

Authors and Affiliations

  • Thomas Kämpke
    • 1
  • Franz-Josef Radermacher
    • 1
  1. 1.Forschungsinstitut für anwendungsorientierteWissensverarbeitung (FAW)UlmDeutschland

Personalised recommendations