Verkehrsstaus stellen heutzutage in industrialisierten Gebieten wie z.B. dem Ruhrgebiet ein großes Problem dar. Die vorhandenen Autobahnen können dem hohen Verkehrsaufkommen in den Stoßzeiten nicht standhalten, so dass es regelmäßig zu Verkehrsstockungen und -staus kommt.
Aufgrund der dichten Besiedelung ist ein Ausbau des Autobahnnetzes oft nicht möglich, oder zumindest mit extrem hohen Kosten verbunden. Daher müssen alternative Wege gefunden werden, um die maximale Auslastung des vorhandenen Straßennetzes zu steigern, bei der ein Stockungs- und Staufreier Verkehrsfluss gewährleistet werden kann.
An dieser Stelle setzt dass Forschungsprojekt BeeJamA an. Naturinspirierte Metaheuristiken aus dem Bereich der Schwarmintelligenz haben sich als vielversprechender Ansatz zur Steigerung des Durchsatzes in Computernetzen bewährt (s. BeeHive und BeeAdHoc). Im Rahmen des BeeJamA-Projektes werden diese Ansätze aus dem Anwendungsfeld der paketvermittelten Computernetze auf das Routing in Straßenverkehrsnetzen übertragen.
In dem BeeJamA-System fungieren die am Verkehr teilnehmenden Fahrzeuge als mobile Sensor-Agenten, die als Gesamtheit einen Schwarm bilden. Dieser künstliche Schwarm ist in der Lage, Verkehrsengpässe zu erkennen, bevor diese sich zu Verkehrsstockungen oder -staus ausweiten. Der Bienenschwarmalgorithmus reagiert dann durch eine automatische Verlagerung der Verkehrsflüsse. D.h. das System passt sich dynamisch an veränderte Verkehrssituationen an.
Ein entscheidender Vorteil dieses Ansatzes, gegenüber herkömmlichen Systemen zur Verkehrsflussoptimierung ist, dass keine zentrale Kontrolle, zur Steuerung des Systems benötigt wird. D.h. BeeJamA ist ein dezentrales, adaptives System.
Aufgrund des dezentralen Ansatzes kann das BeeJamA-System in effizienter Form verteilt aufgebaut werden. Denn die Notwendigkeit der Kommunikation mit einer zentralen Instanz, die bei einer verteilten Umsetzung zentralistisch aufgebauter Systeme schnell zu einem hohem Kommunikationsaufkommen und einer Überlastung der zentralen Instanzen führt, entfällt bei BeeJamA. Dadurch skaliert das System bei einem großflächigen Einsatz sehr gut skaliert. Durch den verteilten, dezentralen Aufbau ist BeeJamA zudem implizit fehlertolerant, da Ausfälle der eingesetzten Infrastruktur immer nur lokal begrenzte Folgen haben.
Schwarmintelligenz
Dezentraler Ansatz
Publikationen zum Thema BeeJamA