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Analysis of a line planning problem for high-speed railway trains in Central Europe
Jonathan Neger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Fatih Kocatürk
DOI
10.25365/thesis.80477
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-24584.62199.809232-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit entwickelt und analysiert ein umfassendes Optimierungsframe-work für das Railway Line Planning Problem (LPP) in einem großskaligen, inter-nationalen Kontext. Die Studie untersucht, wie unterschiedliche Zielfunktionsformulierungen die Struktur, Leistungsfähigkeit und wirtschaftliche Tragfähigkeit von Personenverkehrs-Linienkonzepten beeinflussen. Hierzu werden drei Einzelziel-Linearprogrammierungsmodelle implementiert, die jeweils die gesamte Reise-zeit minimieren, die betriebene Streckenlänge minimieren bzw. den Gewinn maximieren. Diese Modelle führen zu stark divergierenden Netzkonfigurationen, die von kompakten, regionalen Routenstrukturen mit begrenztem wirtschaftlichem Ertrag bis hin zu internationalen Langstreckenkorridoren mit hoher Profitabilität reichen. Um die inhärenten Zielkonflikte der Eisenbahnlinienplanung besser abzubilden, wird eine multikriterielle Erweiterung eingeführt, die sowohl einen gewichteten Summenansatz als auch eine umfassende Pareto-Analyse umfasst. Diese Methoden erzeugen ein Spektrum von Kompromisslösungen und verdeutlichen, wie bereits moderate Anpassungen der Zielgewichtungen das Netzwerk von stark profitorientierten Extremlösungen hin zu ausgewogeneren Strukturen mit verbesserter operativer Effizienz verschieben können. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass das rein gewinnmaximierende Modell eine kleine Anzahl von nachfragestarken internationalen Langstreckenkorridoren deutlich bevorzugt, während die zeit- und distanzminimierenden Modelle kurze, regional konzentrierte Netzwerke mit insgesamt geringerer Leistungsfähigkeit her-vorbringen. Die multikriteriellen Modelle überbrücken diese Gegensätze, indem sie verkürzte Varianten der profitablen internationalen Routen auswählen und dadurch die Reiseeffizienz erhöhen, ohne die zentralen wirtschaftlichen Vorteile aufzugeben. Die Pareto-basierte Analyse identifiziert darüber hinaus mehrere strukturell unterschiedliche, aber effiziente Linienkonzepte, die es Planern ermöglichen, die Zielkonflikte zwischen Gewinn, Reisezeit und Streckenlänge explizit zu bewerten. Abschließend schlägt die Arbeit ein Decision Support System (DSS) vor, das Datenmanagement, Modellkonfiguration, Szenarioanalyse und multikriterielle Bewertung integriert, um die strategische Eisenbahnplanung zu unterstützen. Mehrere Einschränkungen werden aufgezeigt, darunter vereinfachte Nachfrageannahmen und das Fehlen von Fahrplanrestriktionen, und es werden Ansätze für zukünftige Forschungsarbeiten skizziert. Insgesamt verdeutlicht die Studie den Mehrwert multikriterieller Optimierung für die Entscheidungsunterstützung in der Eisenbahnlinienplanung und liefert eine robuste methodische Grundlage für die Gestaltung effizienter und wirtschaftlich nachhaltiger Schienennetze.
Abstract
(Englisch)
This thesis develops and analyses a comprehensive optimization framework for the railway Line Planning Problem (LPP) in a large-scale, international context. The study investigates how different objective formulations influence the structure, per-formance, and economic viability of passenger rail line plans. Three single-objective linear programming models are implemented to minimize total travel time, minimize operated distance, and maximize profit. These models generate highly divergent network configurations, ranging from compact regional route structures with limited economic output to long-distance international corridors yielding substantial profitability. To better capture the inherent trade-offs in rail-way planning, a multi-objective extension is introduced using both a weighted-sum approach and an extensive Pareto-based analysis. These methods produce a spec-trum of compromise solutions, illustrating how moderate adjustments in objective weights can shift the network from profit-driven extremes toward more balanced designs with improved operational efficiency. The empirical results demonstrate that the pure profit-maximizing model strongly favours a small set of long-haul, high-demand international corridors, while the time- and distance-minimizing models produce short, regionally concentrated net-works with lower overall performance. The multi-objective models reconcile these extremes by selecting shorter variants of the profitable international routes, thereby enhancing travel efficiency without sacrificing the core economic advantages. The Pareto-based analysis further reveals multiple structurally distinct yet efficient line plans, enabling planners to explicitly evaluate trade-offs between profit, travel time, and distance. The thesis concludes by proposing a Decision Support System (DSS) that inte-grates data management, model configuration, scenario exploration, and multi-criteria analysis to support strategic railway planning. Several limitations are acknowledged, including simplified demand assumptions and the absence of time-tabling constraints, and directions for future research are outlined. Overall, the study demonstrates the value of multi-objective optimization in guiding railway line planning decisions and provides a robust methodological foundation for de-signing efficient and economically sustainable rail networks.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Linienplanungsproblem Hochgeschwindigkeitsstrecke Schienennetz Europa
Schlagwörter
(Englisch)
Line Planning Problem Highspeed Railway European Railway
Autor*innen
Jonathan Neger
Haupttitel (Englisch)
Analysis of a line planning problem for high-speed railway trains in Central Europe
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
122 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Fatih Kocatürk
Klassifikation
55 Verkehrswesen > 55.31 Schienenfahrzeuge
AC Nummer
AC17790224
Utheses ID
79439
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |