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1.2.1 SimulationsfälleBearbeiten

  • Der Audit sagt nichts zur statistischen (Un-)abhängigkeit der angenommenen Störungen. Es ist anzunehmen, dass Störungen statistisch unabhängig erzeugt werden. In der Praxis werden Störungen aber korreliert sein, und zwar entweder auf den Zug bezogen (Überfüllung einzelnder Züge, herabgesetzte Höchstgeschwindigkeit auf Grund von technischen Problemen, wiederkehrende Türstörung, Ein- und Ausladen von Rollstühlen) oder auf einzelne Strecken bezogen (Baustelle, Langsamfahrstelle, technische Störung, Personen am Gleis, ...). Falls das Gesamtsystem empfindlich auf größere Störungen reagiert, so wird die Simulation von unkorrelierten Störungen das Stabilitätsrisiko systematisch unterbewerten.
  • Die den Ur- und Einbruchverspätungen zugrundeliegenden statistischen Annahmen führen ebenfalls zu einer Unterbewertung von großen Fahrplanabweichungen. Siehe Seite 157.
  • Eine potentielle Möglichkeit, die Ergebnisse massiv zu manipulieren, wäre folgende: Zunächst werden die Störungen für alle Simulationsläufe erzeugt, und danach wird der Fahrplan so angepasst, dass er für das konkrete Sample der Störungen optimal ist. Hier muss sma bestätigen, dass die gezeigten Endergebnisse mit einem unabhängig gewählten "seed" des Zufallszahlengenerators erzielt wurden. (Ein solcher Bias schleicht sich bei derartigen komplexen Optimierungsaufgaben auch gerne ungeabsichtigt ein, da man bei der Fahrplanoptimierung natürlich gerne auf "standardisierte" Zufallsdaten zurückgreift, um die Wirkung einer Maßnahme besser abschätzen zu können - das ist vollständig legitim. Die Frage ist also, ob das dadurch erzielte Ergebnis noch einmal unabhängig validiert wurde!) Vgl. Fußnote 2: Im Modell KNS werden die Störungen für alle 100 Läufe gleichzeitig erzeugt und abgespeichert, um eine Wiederholbarkeit der Resultate zu garantieren.

3.1 SimulationsfälleBearbeiten

Hier überrascht die Diskussion von Deadlocks. Es ist richtig, dass

Bei Simulationen von komplexen Netzen sind kaum alle möglichen Zustände der gegenseitigen Lage aller Züge vorhersehbar, womit Deadlocks unweigerlich vorkommen.

In diesem Fall ist allerdings nicht offensichtlich, warum in dieser Simulation Deadlocks auftreten sollten. Bis auf die Fahrten über den Abstellbahnhof (der aber vermutlich als Anfangs- und Endpunkt modelliert wird) geht es um durchlaufende Linien, die irgendwo in das Simulationsgebiet eintreten, durch das Nadelöhr Stuttgart geschleift werden, und anderswo das Simulationsgebiet verlassen. Einzig die Interaktion der S-Bahn mit dem Nah- und Fernverkehr ist etwas komplex. sma schreibt

Bei der von DB Netz AG ausgeführten Simulation ist das System mit Hilfe von Dispositionsregeln iterativ derart optimiert, dass schließlich noch 3 der 100 Simulationsdurchläufe von Deadlocks betroffen sind und für die Auswertung ausfallen.

Gerade diese Deadlock-Zustände sollten einer näheren Betrachtung unterworfen werden: was macht diese Zustände so speziell, dass selbst bei optimierten Dispositionsregeln die Simulation stecken bleibt? Würde ein menschlicher Disponent zuverlässig in der Lage sein, diese Zustände zu vermeiden? Gibt es einen Bereich in der Infrastruktur, der primär für solche Deadlocks verantwortlich ist?

Grundsätzlich ist das Aussortieren von Deadlock-Situationen ohne Diskussion wissenschaftlich bedenklich. Es muss klar ersichtlich sein, ob es sich nur um ein Simulationsartifakt handelt (den kann man natürlich wegdiskutieren) oder ob der Deadlock einen möglichen Zusammenbruch des Netzknoten Stuttgarts beschreibt. Im schlimmsten Fall bedeuten die vorgelegten Zahlen einen Zusammenbruch pro Monat aus reinen Dispositionsgründen (also ohne potentielle Streckensperrungen, Ausfall einzelner Gleise, o.ä.), was auch nur schwer als "wirtchaftlich optimal" zu verkaufen wäre.

3.2.2 ZielgleisänderungBearbeiten

Eine Zielgleisänderung aufgrund einer Abfahrverzögerung des auf dem Plangleis vorausfahrenden Zuges wird in der Regel kurzfristig erfolgen. Wenn die das neue Zielgleis 3. oder höhere Priorität hat, so muss den Fahrgästen genügend Zeit eingeräumt werden, das neue Zielgleis zu erreichen. Es ist nicht ersichtlich, dass eine entsprechende Haltezeitanpassung modelliert wurde.

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