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====== Radwege ======
===== Gruppe =====
  * Felix Henze
  * Marvin Randig
===== Motivation =====
Volksentscheid Fahrrad: Die Medien berichten täglich über ihn. die ganze Stadt spricht darüber und er sorgt regelmäßig für lebhafte Debatten im Senat. Fakt ist: Das Radwegenetz ist in einem miserablen Zustand, wie wir es jeden Tag erneut spüren dürfen. Ein Ausbau ist dringend erforderlich. 
Für eine moderne, mobile Stadt ohne Verkehrsprobleme und mit gesunden Bürgern. Dies wäre eine zukunftsorientierte Investition in die Infrastruktur, die u. a. schon in Kopenhagen auf Wunsch der Bürger höchst erfolgreich vollzogen wurde und dort nun den Haushalt und die Menschen entlastet. Doch wie soll der Ausbau vonstatten gehen?
Berliner Infrastrukturprojekte sind schließlich derzeit gemeinhin nicht für angemessene Planung bekannt. Deshalb haben wir uns zum Ziel gesetzt, das Problem zu simulieren und eine möglichst optimale Lösung zu finden. 
===== Projektidee =====
Ziel des Projekts ist es, eine möglichst optimale Verkehrswegeplanung zu erstellen. Dies kann für Radwege geschehen, aber auch auf Straßen, Wasserrohre Datenleitungen o. Ä. verallgemeinert werden. Hierfür müssen vielerlei Kriterien beachtet werden. Außerdem sind mehrere Varianten der Optimierung denkbar: auf Kosten, Verfügbarkeit, Kapazität, "Geschwindigkeit", ebenso sind auch Mischkriterien denkbar. 
===== Möglichkeiten der Realisierung ======
Wichtige Themenfelder für das Projekt sind: verschiedene Formen der Optimierung, Graphentheorie, objektorientierte Programmierung sowie die Einbindung von Kartendaten.

===== Erlangen und Bearbeiten der Verkehrsnetzdaten =====
Der Grunddatensatz für das Berliner Verkehrsnetz ließ sich recht einfach von [[http://www.openstreetmap.org/|openstreetmap.org]] herunterladen. Leider belief sich der ausgewählte Bereich auf eine Dateiengröße von ~1.6 GB, was eine Weile braucht, um es in Python zu laden. Deshalb wurde der Datensatz in zwei Schritten verkleinert. Erst wurden durch das Kommandozeilen-tool Osmosis (ebenfalls von openstreetmap) alle Straßen und Standpunkte, die nicht mit dem Fahrrad befahrbar sind, (Autobahn, Flughafen, etc.) gelöscht. Beim zweiten Schritt wurden nicht brauchbare Meta-Informationen und unnötige Tags mit eigenen python-Skripten entfernt. Im Laufe dessen ergab es sich, ein eigenes Dateiformat zu erstellen um die Daten einfacher und schneller lesen/schreiben zu können. Diese Datei hatte am Ende dann nur noch eine Größe von ~67 MB.\\
[[ss16:radwege:dateiformate|Dateiformat-Entwicklung]]
===== Python Dateistruktur =====
Um mit den Daten einfach arbeiten zu können, wurden diese als Graph gespeichert. Dafür wurden 3 Objektklassen erstellt: die ''Node''-Klasse (Knoten), die ''Edge''-Klasse (Kante), und die ''Graph''-Klasse. Ein Graph besteht aus Knoten und Kanten, wobei Kanten die Verbindungen zwischen Knoten darstellen. Im Fall des Verkehrsnetzes wäre das dann z.B. eine Straße als Verbindung zwischen zwei Kreuzungen. Mit diesen drei Klassen konnten dann die Daten eingelesen und damit gearbeitet werden.

===== Wegfinde-Algorithmen =====
Der [[https://de.wikipedia.org/wiki/Dijkstra-Algorithmus|Dijkstra-Algorithmus]] ist möglicherweise der grundlegendste Algorithmus in der Graphentheorie. Er berechnet von einem Knoten aus über die Kanten die jeweils kürzeste Weglänge zu allen anderen (erreichbaren) Knoten aus. Dies macht er, indem die Nachbarn vom aktuellen Knoten anhand der Kantenentfernung in eine Liste einordnet (kürzeste=Vorne, längste=Hinten). Nachdem er alle Nachbarn in die Liste eingefügt hat, wird der erste Knoten der Liste als aktuelles Element herausgenommen und das ganze geschieht von vorne. Wenn ein Zielknoten gegeben ist, läuft der Algorithmus bis er den Zielknoten als Nachbarn findet, wenn nicht läuft er bis allen (erreichbaren) Knoten ihre Entfernung zugewiesen wurde.
//(Code-Schnipsel vom Dijkstra-Algorithmus einfügen?)// \\
Wie man sich vorstellen kann, muss der Algorithmus gegebenfalls sehr viele Knoten durchlaufen bis er das Ziel erreicht, was zu einer recht hohen Laufzeit führen kann.
Deswegen wurde der [[https://de.wikipedia.org/wiki/A*-Algorithmus|A*-Algorithmus]] in betracht bezogen, der eine Erweiterung des Dijkstra-Algorithmus ist. Beim A* wird beim einordnen in die Liste noch die abgeschätzte Distanz von aktuellem Knoten zu Ziel mit einberechnet. In diesem Fall ist die abgeschätzte Distanz die Länge der Fluglinie zwischen Knoten und Ziel. Das heißt im Grunde, dass sich der A*-Algorithmus schneller in die Richtung des Ziels geht und somit eine schnellere Laufzeit hat.\\ \\
Hier ist der gleiche Pfad in einem Gittergraph einmal mit Dijkstra (links) und einmal mit A*(rechts). Die grauen Pixel sind die besuchten Knoten und die roten Pixel ergeben den gefundenen Pfad.\\
{{:ss16:dijkstra-pfad.png?300|Dijkstra-Ergebnis}}{{:ss16:astar-pfad.png?300|A*-Ergebnis}}\\
Wie man sehen kann besucht A* sehr viel weniger Knoten als Dijkstra und hat somit eine sehr viel kleinere Laufzeit.
Bei Graphen in denen die Knoten nicht so ein homogenes Gitter sind (wie zum Beispiel ein Verkehrsnetz) kann diese geringe Anzahl der besuchten Knoten dazu führen, das nicht der kürzeste Weg gefunden wird. Deswegen wurde eine ''weight''-Variable eingefügt, die bestimmt wie groß der Einfluss der abgeschätzen Distanz auf die Einordung in die Liste ist (''0.0-1.0'').\\
A* mit ''weight=0.5'':\\
{{:ss16:half_astar_pfad.png?300|}}\\
Bei den Tests wurden zufällige Knotenpaare ausgewählt und dann die gefundene Distanz von Dijkstra mit der gefundenen Distanz von A* (mit verschiedenen Gewichtungen) vergleicht. Bei den folgenden Graphen ist die x-Achse der Wert der ''weight''-Variable. Der rote Strich ist die gefundene Weglänge relativ zu Dijkstra (1.0 -> Dijkstra=A*) und der blaue Strich ist die Anzahl der besuchten Nodes (auch relativ zu Dijkstra) was proportional der Laufzeit entspricht.\\
{{:ss16:astar_test_kurz.png?200 |}}{{:ss16:astar_test_mittel.png?200 |}}{{:ss16:astar_test_lang.png?200|}} \\
Mit einigen weiteren Test (die sich auf das kritische Gebiet konzentrierten aber keine hübschen Graphen lieferten) ließ sich schließen, dass alle Weglängenunterschiede unter einem Gewicht von ''0.1'' vernachlässigbar sind (<1m) und dieser Wert gut für diese Situation gewählt ist.

===== Bewertung und Optimierung des Netzes =====
Zur Bewertung eines Graphen wurde folgendes System herangezogen: 
  * Zunächst wurden die für den Fahrradverkahr wichtigsten Knotenpunkte aus dem Kartengebiet bestimmt. 
  * Dazu wurde eine größere, zweite Menge an Knoten zufällig ausgewählt. Diese Knoten modellieren die Bevölkerung (Radfahrer). Hierbei wurde festgestellt, dass eine Gewichtung mit der Bevölkerungsdichte nicht zwingend notwendig ist, da die Anzahl der Knoten in dicht besidelten Gebieten zumeist auch höher ist. 
  * Dann wurden die Längen der Wege zwischen jedem der zuerst ausgewählten und jedem der später ausgewählten Knoten, sofern diese über das Netz verbunden waren, berechnet. 
  * Die Mittelung dieser Werte ergab dann eine Bewertung des Netzwerkes.
  * '''Anmerkung: Da der Dijkstra-Algorithmus nicht nur die Entfernung zweier Knoten, sondern auch ohne viel Mehraufwand von einem gemeinsamen Knoten ausgehend die Entfernung aller Knoten von diesem Knoten berechnen kann, ist die Laufzeit des Bewertungsverfahren hauptsächlich abhängig von der Anzahl der zuerst ausgewählten Knoten. Die Anzahl der später ausgewählten Knoten spielt eine eher untergeordnete Rolle.'''

====Protokoll====
* [[ss16:Radwege::Protokoll1|Protokoll 1 (26.05.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll2|Protokoll 2 (02.06.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll3|Protokoll 3 (09.06.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll4|Protokoll 4 (16.06.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll5|Protokoll 5 (23.06.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll6|Protokoll 6 (30.06.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll7|Protokoll 7 (07.07.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll8|Protokoll 8 (14.07.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll9|Protokoll 9 (21.07.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll10|Protokoll 10 (31.08.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll11|Protokoll 11 (01.09.2016)]] \\
* [[ss16:Radwege::Protokoll12|Protokoll 12 (02.09.2016)]]
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