Parameter für die Taktversatzoptimierung festlegen

Zeiteinheit, um die Fahrplanfahrten verschoben werden können

Zeiteinheit, um die Fahrplanfahrten verschoben werden können

In diesem Bereich legen Sie über Linienattribute die Relevanz der Linien für das Verfahren fest.

Linie ist relevant

Über die Schaltfläche wählen Sie ein Linienattribut, das bestimmt, ob eine Linie relevant für die Taktversatzoptimierung ist. Der Standardwert 1 bedeutet, dass alle Linien relevant sind.

Linie ist variabel

Über die Schaltfläche wählen Sie ein Linienattribut aus, das bestimmt, ob eine Linie veränderbar oder fixiert ist. Der Standardwert In Auswahl bedeutet, dass alle Linien in der Auswahl veränderbar sind, alle nicht ausgewählten Linien fixiert.

Koordinierungsgruppen berücksichtigen

Ist die Option ausgewählt, führt eine Koordinierung zwischen zwei Fahrzeitprofilen dazu, dass ihre Fahrplanfahrten nur gemeinsam verschoben werden können.

Legen Sie in den Feldern Von und Bis den Analysezeitraum fest.

Hinweis

Es ist nicht sinnvoll mehrere Tage zu optimieren, da die Abfahrtszeiten der Fahrplanfahrten optimiert werden, die für jeden Tag gleich sind. Ein unterschiedlicher Start-Tag und End-Tag sind nur dann sinnvoll, wenn Sie den Fahrplan über Nacht optimieren möchten.

Optimale Umsteigewartezeit

Optimale Wartezeit eines Umstiegs

Haltestellengewicht

Über die Schaltfläche wählen Sie ein Haltestellenattribut, das die Gewichtung der Haltestellen enthält. Das ermöglicht eine Lenkung der Umsteigeströme in Richtung weniger stark belasteter Knoten. Wird zwischen zwei Haltestellen mit unterschiedlichen Gewichten umgestiegen, so wirkt das größere der beiden Haltestellengewichte stärker.

Genetischen Algorithmus ausführen

Ist die Option ausgewählt, wird bei der Berechnung ein genetischer Algorithmus angewendet, für den Sie in den nachfolgenden Eingabefeldern Einstellungen vornehmen können.

Anzahl Startlösungen

Anzahl der erzeugten Startlösungen

Anzahl Iterationen

Anzahl der Generationen für den genetischen Algorithmus, entspricht der Anzahl an Iterationen, die durchlaufen werden. Zusammen mit der Anzahl der Startlösung ist dieser Parameter verantwortlich für die Laufzeit des Verfahrens. Je größer Sie die Zahlen wählen, desto größer die Wahrscheinlichkeit ein optimales Ergebnis zu erzielen.

Anzahl ausgegebener Lösungen

Anzahl der ausgegebenen Lösungen aus dem genetischen Algorithmus, falls so viele unterschiedliche gute Lösungen errechnet werden.