The work deals with two problems of mass rapid transit system operation: The development of flexible timetables and the realisation of flexible timetables. In both cases, genetic algorithms are used. In the process of (flexible) timetabling in suburban railways, a transport offer perfectly adapted to demand is searched for (temporal and spatial adaptation of demand as well as adaptation of capacity of the trains). After determination of the number of train runs per line and hour and their capacity, optimal departure times have to be found (with a precision of a minute down to 10 s), which fulfil criterias of the passengers (short waiting times) as well as of the operator (small number of vehicles needed). Two different codings for use with genetic algorithms have therefore been developed. They are tested on several case studies of the Dresden suburban railway network, assuming different degrees of flexibilisation. In the process of realising a flexible timetable, transitions between train headways as well as running time and dwell time reserves (margins in the order of a few seconds) are slightly modified in order to coordinate braking and accelerating trains and thereby reduce energy costs of a system of trains. Genetic algorithms can be applied for this problem as well, the proposed methods are tested on several case studies (S-Bahn Berlin, Metro Lille). / Die Arbeit behandelt zwei Probleme der Betriebsplanung von Stadtschnellbahnen: Die Erstellung flexibler Fahrpläne und die Umsetzung flexibler Fahrpläne. In beiden Fällen werden zur Lösung Genetische Algorithmen verwendet. Bei der Ermittlung flexibler Fahrpläne von S-Bahnen wird ein bestmöglich an die Verkehrsnachfrage angepasstes Verkehrsangebot gesucht (zeitlich, räumlich und bezüglich der Kapazität der einzelnen Züge angepasst). Nach stundenfeiner Festlegung der Fahrtenhäufigkeiten und Kapazitäten der einzelnen, sich überlagernden Linien werden deren Abfahrtszeiten gesucht (mit einer Genauigkeit von Minuten bis etwa 10 s), so dass sowohl die Wünsche der Fahrgäste nach gleichmäßigen Zugfolgezeiten als auch Betreiberwünsche (geringe Fahrzeuganzahl) erfüllt werden. Hierzu werden zwei verschiedene Kodierungen für die Verwendung mit Genetischen Algorithmen vorgestellt und das geschaffene Verfahren an verschiedenen Flexibilisierungsszenarien für die S-Bahn Dresden erprobt. Bei der Umsetzung flexibler Fahrpläne, die sich im Bereich weniger Sekunden abspielt, werden Übergänge zwischen Zugfolgezeiten, Fahr- und Haltezeitreserven geringfügig modifiziert, so dass durch bestmögliche Koordination von Anfahr- und Bremsvorgängen eines Systems von Zügen die Energiekosten minimal werden. Methodisch werden wiederum Genetische Algorithmen verwendet, die Erprobung des Verfahrens erfolgt anhand von Linien der S-Bahn Berlin und der Metro in Lille.

Im bisherigen Auslegungsprozess wird ein Bahnsystem in der Regel in Teilsysteme zerlegt, die nacheinander und für sich betrachtet entworfen werden. Das Verhalten des Gesamtsystems im geplanten täglichen Betrieb wird nur für wenige Varianten mittels Simulation überprüft. In dieser Arbeit wird der Ansatz vorgestellt, ein elektrisches Bahnsystem als Optimierungsaufgabe zu modellieren und diese mit einem geeigneten mathematischen Suchverfahren zu lösen, um Wechselwirkungen im Gesamtsystem bereits während der Dimensionierung berücksichtigen zu können. Zu diesem Zweck wird ein mehrkriterieller genetischer Algorithmus mit Zugfahrtsimulation und Netzberechnung gekoppelt, um ein für elektrische Bahnen entwickeltes Optimierungsmodell zu lösen. Am Beispiel einer realen Metrostrecke wird das Verfahren auf seine Eignung getestet und die erzielten Ergebnisse bewertet. / In the previous design process the electric railway system was subdivided into subsystems that are conceived one after the other and independent of each other. The performance of the complete railway system under realistic operation conditions can only be verified for some very few variants using simulation tools. The paper presents an approach to formulate an electric railway system as a self-contained optimization problem solved by means of a mathematical optimization method in order to consider interactions within the system in the early stage of the design process. Therefore a multi-objective genetic algorithm is coupled with both train simulation and electrical network calculation solving an optimization model specially designed for electrical railway systems. The proposed method is tested on an actual metro system. The results of this case study are presented and evaluated.