[Op ti m a l N e tw o rk s f o r T ra in In te g ra ti o n M a n a g e m e n t a c ro s s E u ro p e ] C o lla b o ra ti ve P ro je ct 7 th F ra m e w o rk P ro g ra m m e W P 0 5 E A G m e e ti n g H it ch in , 2 5 Ju n e 2 0 1 4 R o b G o v e rd e W P 5 : O p e ra ti o n s m a n a g e m e n t o f la rg e s ca le d is ru p ti o n
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct Ou tl in e • W P 5 o b je ct iv e s • M a in r e p o rt s so f a r • W P 5 d is ru p ti o n m a n a g e m e n t a p p ro a ch • W P 5 d e m o n st ra ti o n
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct P a g . W P 5 o b je c ti v e s ( D o W ) • Ob je c ti v e 3 : T o r e d u ce o ve ra ll d e la ys a n d t h u s se rv ic e d e p e n d a b ili ty t h ro u g h i m p ro ve d t ra ff ic m a n a g e m e n t te ch n iq u e s th a t ca n r e co ve r o p e ra ti o n s fo llo w in g m in o r p e rt u rb a ti o n s a s w e ll a s m a jo r d is tu rb a n ce s • F o cu s: b lo ck e d t ra ck s
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct M a in r e p o rt s s o f a r 1 . ON T -W P 0 5 -I -U D B -0 1 3 -0 1 S ta te -o f-th e -a rt o f R e co ve ry A lg o ri th m s fo r R e a l-ti m e R a ilw a y O p ti m iz a ti o n 2 . ON T -W P 0 5 -D -I F S -0 1 5 -0 3 -D 5 .1 F u n ct io n a l a n d te ch n ic a l re q u ir e m e n ts s p e ci fi ca ti o n f o r la rg e s ca le p e rt u rb a ti o n m a n a g e m e n t 3 . ON T -W P 0 5 -T -U ON -0 1 1 -0 1 H F A N N E X T O D 5 .1 4 . ON T -W P 0 5 -D -E U R -0 2 6 -0 3 – D 5 .2 D e ci si o n s u p p o rt to o ls f o r th e o p ti m a l h u m a n s u p e r-vi so ry c o n tr o l o f th e re co ve ry p ro ce ss e s
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct P a g . W P 5 a p p ro a c h • S e t o f e xc h a n g e a b le m o d u le s to p ro ve c o n ce p t • S ta n d a rd iz e d R a ilM L I/ O d a ta f o rm a t (w it h e xt e n si o n s) • In te rn a l d a ta s tr u ct u re w it h t ra n sf o rm a ti o n s b e tw e e n m ic ro /m a cr o m o d e ls • F o u r-le ve l it e ra ti ve a p p ro a ch b y te a m o f th re e p a rt n e rs – M ic ro sc o p ic t im e ta b le r e sc h e d u lin g a n d d a ta t ra n sf o rm a ti o n s • D e ta ile d c o m p u ta ti o n s o n l o ca l le ve l, i n cl u d in g l o ca l re ro u ti n g a n d co n lic t-fr e e t im e ta b le a t a ll st o p s – M a cr o sc o p ic t im e ta b le r e sc h e d u lin g • T im e ta b le o p ti m iz a ti o n a t (a ff e ct e d ) m a in s ta ti o n s o n ly – R o lli n g s to ck r e sc h e d u lin g • F e a si b le r o lli n g s to ck a ss ig n m e n t to n o n -c a n ce lle d t ra in s e rv ic e s – C re w r e sc h e d u lin g • F e a si b le c re w d u ti e s to n o n -c a n ce lle d t ra in s e rv ic e s
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct W P 5 a rc h it e c tu re
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct P a g . M ic ro s c o p ic t im e ta b le m o d e l Ob je c ti v e s • C o n fl ic t-fr e e a n d r e a liz a b le a d ju st e d t im e ta b le A p p ro a c h • R e p la tf o rm in g a n d r e ro u ti n g f o r sh o rt -t u rn in g t ra in s • R u n n in g t im e a n d m in im u m h e a d w a y ca lc u la ti o n s o n a lt e rn a ti ve r o u te s a n d t e m p o ra ry s p e e d r e st ri ct io n s • O p e ra ti o n a l sp e e d p ro fi le s fo r g iv e n r u n t im e s u p p le m e n ts • C o n fl ic t d e te ct io n u si n g b lo ck in g t im e s (r e je ct io n c ri te ri a ) • A g g re g a ti o n t o m a cr o sc o p ic m o d e l • P a rt ly t h e s a m e a lg o ri th m s a s W P 3
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct M a c ro s c o p ic t im e ta b le m o d e Ob je c ti v e s • C o m p u te a d ju st e d t im e ta b le w .r .t . d is ru p ti o n • M in im iz e c a n ce lle d t ra in s e rv ic e s • M in im iz e d e la ys w .r .t . o ri g in a l ti m e ta b le ( d e p a rt u re s a ft e r sh o rt -t u rn in g a n d d e la ys e ls e w h e re ) A p p ro a c h • U si n g s h o rt -t u rn in g o f (p a rt ia lly ) ca n ce lle d t ra in s e rv ic e s • IP p ro b le m b a se d o n e ve n t-a ct iv it y n e tw o rk • S o lu ti o n c o m p u te d b y C -P LE X c o m m e rc ia l so lv e r
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct P a g . R o ll in g s to c k m o d e l Ob je c ti v e s • F e a si b le r o lli n g s to ck c ir cu la ti o n s to a d ju st e d t im e ta b le • M in im iz e a d d it io n a l ca n ce lle d t ra in s e rv ic e s • M in im iz e d e vi a ti o n s fr o m o ri g in a l ro lli n g s to ck c ir cu la ti o n s • M in im iz e a m o u n t o f sh u n ti n g m o ve m e n ts • M in im iz e e n d -o f-d a y b a la n ce a t o ve rn ig h t st a ti o n s A p p ro a c h • M IP b a se d o n m u lt i-co m m o d it y fl o w w it h e xt e n si o n s • S p lit i n m o d e l w it h n o e n d r e st ri ct io n s a n d w it h d a y b a la n ce • M o d e l so lv e d b y C -P LE X ( B ra n ch & C u t) • M o d e l b y La rs N ie ls se n ( E U R P h D t h e si s 2 0 1 1 ) b a se d o n F io o le e t a l. ( E JO R 2 0 0 6 ) a n d M a ró ti & K ro o n ( T S 2 0 0 5 )
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct C re w r e s c h e d u li n g m o d e l Ob je c ti v e s • F e a si b le c re w a ss ig n m e n ts t o a d ju st e d t im e ta b le ( w it h ca n ce lle d t ra in s e rv ic e s) • M in im iz e a d d it io n a l ca n ce lle d t ra in s e rv ic e s • M in im iz e d e vi a ti o n s fr o m o ri g in a l cr e w d u ti e s A p p ro a c h • D ri ve r a n d g u a rd a re a t e a m • M IP b a se d o n a s e t co ve ri n g m o d e l • S o lv e d b y La g ra n g ia n r e la xa ti o n a n d c o lu m n g e n e ra ti o n • M o d e l d e ve lo p e d b y D a n ie l P o tt h o f (E U R P h D t h e si s 2 0 1 0 ; P o tt h o f e t a l. T S 2 0 1 0 ) b a se d o n C a p ra ra e t a l (1 9 9 9 )
W P 5 P re se n ta ti on E A G m e e ti n g , H it ch in , 2 5 J u n e 2 0 1 4 N -T IM E C ol la b or a ti ve P ro je ct P a g . 1 W P 5 d e m o n s tr a ti o n D u tc h c a s e s tu d y • T w o i n te rs e ct in g c o rr id o rs – U tr e ch t-E in d h o ve n a n d – T ilb u rg -N ijm e g e n • H o u rl y ti m e ta b le p a tt e rn w it h – 4 I C a n d 6 L o ca l tr a in l in e s – 2 t ra in s/ h e a ch • B lo ck e d t ra ck s b e tw e e n s’ H e rt o g e n b o sc h a n d O ss fr o m 7 :3 0 -8 :3 0 A M
