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Eine verteilte online Verkehrsplanung ermöglicht die intelligente Verteilung von Fahrzeugen auf mehrere mögliche Ausweichrouten, ohne eine Verlagerung von Engpässen. Die Verwendung von Multipfad-Algorithmen ist hierfür unumgänglich. Die Miteinbeziehung von Start-Ziel-Parametern wird möglich, und Fahrzeuge können nach unterschiedlichen Dringlichkeiten eingestuft werden, entsprechend ihrer bisherigen Reisedauer, Zielvorgaben, Einsatzzwecken (Notfalltransporte) etc. Nicht zuletzt können bisher (sehr trivial) automatisierte Verkehrsleitsysteme auf evtl. Nicht-Reaktionen durch die Benutzer reagieren. Zufahrtsregelungen mit bisher festen Zeitabständen können ihre Intervalle dem Benutzerverhalten anpassen. Das Gleiche gilt für dynamische Umleitungssysteme die lediglich einen gewissen Prozentsatz von Fahrzeugen auf Ersatzstrecken dirigieren sollen.

Eine Entschärfung der Verkehrssituation mit den vorhandenen Verkehrsplanungssystemen wäre nur durch unrealistische straßenbauliche Veränderungen möglich (Erhöhung vorhandener Kapazitäten durch den Ausbau von Autobahnen, Landstraßen, etc.). Eine online Verkehrsplanung soll das Sammeln von Informationen zur Laufzeit (während der Fahrt) und die Möglichkeit der Kommunikation zwischen allen beteiligten Verkehrsagenten ermöglichen, um dynamisch bereits auf drohende Verkehrsengpässe reagieren zu können. Die zu sammelnde Datenmenge und die Anforderung an eine Echtzeitfähigkeit machen eine zeitgerechte zentrale Verarbeitung der Daten jedoch unmöglich. Daher kommt als Lösung nur eine verteilte Verkehrsplanung in Frage. In unserem Fall setzen wir ein verteiltes Multiagentensystem an. Das Problem ist ein Echtzeit-Problem, nicht zuletzt durch die Verwendung unterschiedlicher Dringlichkeiten (urgency, criticality) für die mobilen Agenten (Fahrzeuge). Jede Ersatzroute besitzt eine Deadline (u.a. durch die Geschwindigkeit der momentanen Fortbewegung bestimmt) ab der diese nicht mehr eingeschlagen werden kann bzw. mit einem Umweg verbunden ist. Verkehrssituationen können sich sehr schnell verändern und jede Verzögerung einer entsprechenden Reaktion hierauf führt zu einer Verschlechterung der Gesamtsituation. Allgemein steigt die criticality mit zunehmender Zusammenballung von mobilen Agenten (drohende Engpässe).