Reinforcement Learning-based disturbance management for electric bus transportation systems
Kurzbeschreibung
Im Rahmen der Masterarbeit soll aufbauend auf bereits bestehenden Erkenntnissen zum Stand der Forschung ein Reinforcement-Learning-basierter Algorithmus zur Real-time-Planung elektrischer Busse im ÖPNV entwickelt, implementiert und mithilfe von geeigneten Simulationswerkzeugen evaluiert werden. Im Fokus steht hierbei der Umgang mit betrieblichen Störungen, darunter Verspätungen und Abweichungen des IST-Ladestands der Fahrzeuge zum SOLL-Ladestand. Diese führen zu Problemen bei der Ausführung des Umlaufplanes und machen kurzfristige Korrekturen erforderlich. RL ist ein mögliches Instrument, um kosteneffizient und in der erforderlichen Geschwindigkeit optimale Entscheidungen zu treffen.
Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
