Simulation und Optimierung
Das Thema der Simulation und/oder Optimierung von Vorgängen, Prozessen und Abläufen ist unter dem Begriff Operations Research mit handelsüblichen Werkzeugen bzw. Speziallösungen (z.B. Fahrplanoptimierung) bereits sehr gut abgehandelt.
In den letzten Jahren haben sich jedoch die technischen Möglichkeiten durch hohe Rechenleistungen von GPU-Prozessoren-Simulationen deutlich erweitert. Neuentwicklungen in den Bereichen Machine Learning und künstliche Intelligenz bieten nun bessere Handlungsmöglichkeiten.
Auch die agentenbasierende Simulation, Multi-Agenten-Modelle, Reinforcement Learning oder der sogenannte Digital Twin sind nun anwendbare Werkzeuge.
Wir verfügen im Umfeld der agentenbasierenden Modellierung und der Multi-Agenten-Modelle sowie im Reinforcement Learning über umfangreiche Kompetenzen und wissen, wie die Realität in anwendbare und technisch handhabbare Modelle abstrahiert werden. Zudem verfügen wir über die nötige Infrastruktur, um solche Dinge explorativ bzw. prototypisch zu entwickeln und anzuwenden.
Ein aktuelles Beispiel aus der Praxis...
Gemeinsam mit der ÖBB-Personenverkehr AG erarbeiten wir auf Basis von Grunddaten wie dem Fahrplan und bekannter bzw. angenommener Einflüsse (wie unter anderem Baustellen, Langsamfahrstellen und Mindertauglichkeiten) ein agentenbasiertes Modell, das es uns ermöglicht, die resultierende Verspätung eines Zuges oder Tages durch wechselseitige Einflüsse zu simulieren