Gliederung (Arbeitsstand)
Grundgerüst, wird iterativ verfeinert. Interne Grundlagen: forschungsdesign, modellkonzept, fsm-zustandstabellen. Methodik: aufbau-und-gliederung. Felder = die 9 Recherche-Themenfelder (literatur-landkarte). Merksatz: Kap. 2 pflanzt alle Felder; Kap. 3–6 ernten sie, wo sie gebraucht werden.
1. Einleitung
Felder: 1 (Motivation), 9 (Kriterium).
- Problem & Motivation (Passagiersteuerung an Sicherheitskontrollen, BER)
- Zielsetzung & Forschungsfragen
- Zweiteiliges Erfolgskriterium: Non-Inferiorität ggü. manueller Steuerung und Betriebstauglichkeit für autonomen Betrieb
- Aufbau der Arbeit
2. Grundlagen & Stand der Technik
Felder: alle 9 — Stand der Technik: 1 (+ angewandt 2, 5, 6). Grundlagen: 2, 3, 4, 7, 8, 9.
- Passagiersteuerung an Flughäfen / Sicherheitskontrollen (Feld 1)
- Warteschlangentheorie & Wartezeitprognose (Fluidmodelle, Little; ML-Prognose) (Feld 2)
- Routing unter Kongestion (Wardrop, User- vs. System-Optimum, Congestion Games, Braess-Paradoxon) (Feld 3)
- Online-Load-Balancing / dynamische Zuweisung (Feld 4)
- Zeitreihenprognose & maschinelles Lernen (inkl. Reinforcement Learning) (Feld 5)
- Steuerung über Information / Compliance / Nudging (Feld 6)
- Regel-/zustandsbasierte Steuerung & Hysterese (Feld 7)
- Fairness & Mehrkriterien-Optimierung (Feld 8)
- Evaluations-/Non-Inferioritäts-Methodik (Feld 9)
3. Ausgangssituation & Anforderungen
Erntet: Feld 2 (Messgrößen/Xovis), 7 (FSM-Baseline).
- Flughafen BER, Adaptives Passagierleitsystem (APLS)
- Messsystem Xovis (Datengrundlage: L, μ, WT, PWT) — index
- Topologie: 5 Zonen (PAV/CI Nord/Süd) + Terminal 2
- Kenngrößen: PWT (L/μ, volatil) und WT (gemessen); „Kamelhöcker”
- Manuelle Steuerung als Baseline
- FSM-Erstentwurf (zonenbasiert) + seine Grenzen (Feld 7)
- Anforderungen an ein verbessertes Verfahren (inkl. Betriebstauglichkeit)
4. Konzept / Lösungsraum
Erntet: Feld 8 (Zielfunktion), 3 (vorsichtig steuern), 7/4/5 (Kandidaten), 6 (Teil-Compliance modellieren).
- Zielfunktion: Auslastungsbalance > Individuum, NB Fairness-Toleranz (Feld 8)
- Kostenmodell: Wegkostengraph + Warteprädiktor (Trend/PWT, WT-Kalibrierung) (Feld 2)
- Stabilität: Hysterese + reversalfreies Empfehlungsfeld (Feld 7, 3)
- Teil-Compliance als Modellparameter (Feld 6)
- Kandidatenverfahren (methoden-offen): heuristisch/zustandsbasiert (Feld 7) · optimierend (Feld 4) · lernend (ML/RL) (Feld 5) · hybrid
5. Umsetzung
Erntet: Feld 5 (ML/RL), 4/7/8 (Algorithmen), 2 (Daten/Xovis).
- Datenaufbereitung (APLS-Betriebsdaten, Xovis-KPIs inkl. offener Spuren)
- Wegkostengraph (Knoten, empirische Kanten)
- Prädiktoren (linearer Trend, ggf. ML) (Feld 5)
- Steuerungslogik (Zuweisung, Hysterese, Reversalfreiheit) (Feld 4, 7)
6. Evaluation
Erntet: Feld 9 (Kriterium/kontrafaktisch), 3 (Rückkopplung), 6 (Compliance), 8 (Metriken).
- Datengrundlage & Metriken (Auslastungs-Ungleichheit, Ø-/Max-Durchlaufzeit) (Feld 8)
- Dreivergleich: manuell (Baseline) · FSM-Entwurf · Kandidatenverfahren
- Zweiteilig: Non-Inferioritäts-Nachweis und Betriebstauglichkeit (Feld 9)
- Kontrafaktische/simulative Evaluation (Steuerung verändert die Lasten) (Feld 9, 3)
- Compliance-Einfluss auf die Ergebnisse (Feld 6)
7. Diskussion
Erntet: Feld 6, 7, 9 (Lücken), 3 (Braess-Warnung).
- Grenzen, Validität, Übertragbarkeit (Flughafen-Compliance-Lücke, Stabilität, Δ-Transfer)
- Praktische Verwertbarkeit / Integration ins APLS