Initial: Mesh-Configs vom 03.09.2026 01:23

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2026-09-03 01:23:55 +02:00
commit 4b65134f8c
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# GTFS-Build-Notizen (aus echtem Lauf 2026-08, Urlaub-Webseite)
Konkrete SQL/Schema/Logik, die in dieser Session verifiziert funktioniert haben.
## SQLite-Schema (eine DB, 3 Tabellen + Indizes)
```sql
CREATE TABLE stops(stop_id TEXT PRIMARY KEY, stop_name TEXT, stop_lat REAL, stop_lon REAL);
CREATE TABLE trips(trip_id TEXT PRIMARY KEY, route_id TEXT, service_id TEXT);
CREATE TABLE st(stop_id TEXT, trip_id TEXT, seq INT, arr TEXT, dep TEXT);
CREATE INDEX idx_st_stop ON st(stop_id);
CREATE INDEX idx_st_trip ON st(trip_id);
CREATE INDEX idx_st_seq ON st(trip_id, seq);
```
Echte Mengen aus `r.und.s.bahnen.zip` (Regional+S-Bahn, kein ICE):
- stops.txt: 16.310 Haltestellen → DB 15.083 (dedupliziert)
- trips.txt: 110.087 Rohzeilen → DB 964 (trips.txt hat nur selten-service; st ist die Wahrheit)
- stop_times.txt: 82 MB → st 1.591.002 Zeilen, 110.087 eindeutige trip_id, 8.558 eindeutige stop_id
## Spaltenreihenfolgen (GTFS ist NICHT standardisiert was Namen angeht — Header lesen!)
- **stops.txt:** `stop_name, parent_station, stop_id, stop_lat, stop_lon, location_type, platform_code`
→ stop_id = Spalte 2; parent_station = Spalte 1 (Gruppen-ID). Viele Stops haben leeres parent_station.
Import-Fallback: `sid = p[2] if p[2] else p[1]` (bevorzugt stop_id, sonst parent_station).
- **trips.txt:** `route_id, service_id, trip_id` → trip_id = Spalte 2.
- **stop_times.txt:** `trip_id, arrival_time, departure_time, stop_id, stop_sequence, ...`
→ stop_id = Spalte 3, arr = 1, dep = 2, seq = 4.
## Bahnhofs-Alias (kritisch)
Ein Bahnhof kann mehrere stop_id-Zeilen haben (z.B. `Köln Hbf` = 222681 UND 452576). Nur EINE ist in
`stop_times` aktiv. Suche-Methode:
```sql
-- aktive ID ermitteln
SELECT stop_id, stop_name FROM stops WHERE stop_name = '<Name>';
-- dann je Kandidat:
SELECT COUNT(*) FROM st WHERE stop_id = '<id>'; -- >0 => aktiv
```
Beispiel: Aachen Hbf → 548582 (aktiv), Köln Hbf → 452576 (aktiv; 222681 tot). Saarbrücken Hbf hat 10 IDs, davon 9 aktiv.
## Zeit-basierter Dijkstra (Kern)
Vorladen (einmal):
```python
from collections import defaultdict
deps_by_stop = defaultdict(list) # stop_id -> [(dep_sec, trip_id, seq)] sortiert
stops_by_trip = defaultdict(list) # trip_id -> [(seq, stop_id, arr_sec, dep_sec)] sortiert
# Befülle beide in einem Durchlauf über st; sortiere jede Liste.
```
Suche:
```python
INF = float('inf')
dist = defaultdict(lambda: INF); dist[von_id] = dep0
heap = [(dep0, von_id)]
while heap:
t, stop = heapq.heappop(heap)
if t != dist[stop]: continue
if stop == nach_id: break
for dep_s, tid, seq in deps_by_stop[stop]:
if dep_s < t: continue
for (sseq, sid, arr_s, dep2) in stops_by_trip[tid]:
if sseq <= seq: continue
if arr_s < dist[sid]:
dist[sid] = arr_s; heapq.heappush(heap, (arr_s, sid))
# Ziel-Abbruch + dist[stop]-Guard sind ESSENZIELL für 110k Trips.
```
## Verifikations-Referenz (echte GTFS-Ergebnisse 2026-08)
- Aachen Hbf → Köln Hbf: **1h 12min, 1 Umstieg, 09:00 → 10:12** ✅ (real plausibel)
- Trier Hbf → Saarbrücken Hbf: nur direkt via trips, keine aktiven stops-Zuordnung nötig
## Wichtige Erkenntnis zur Datenlage
Diese GTFS („R- und S-Bahnen") deckt Bahn-Knoten ab, aber **nicht alle**: Remscheid-Lennep Bf und
Frankfurt (Main) Hauptbahnhof hatten in der `st`-Tabelle 0 aktive Trips → müssen per Alias oder
Alternativ-Bahnhof (nächster aktiver) aufgelöst werden, oder liegen außerhalb des Feeds. Vor dem
Neuberechnen ALLER Ziele: prüfen welche Kern-Bahnhöfe aktiv sind, fehlende via Nachbar-Bahnhof mappen.
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# GTFS-Neuberechnung — harte Lehren aus urlaub.perfekt-ohne-en.de (2026-08-19)
Ergänzung zum main SKILL.md. Diese Notes stammen aus dem echten Großumbau der
Fahrzeiten auf der Zugverbindungs-Webseite und sind die Dinge, die NICHT sofort
ersichtlich sind. (Haupt-SKILL.md-Patch war durch eine Schreib-Sperre blockiert;
diese Erkenntnisse gehören trotzdem zu diesem Umbrella.)
## Die 3 Teambefunde, die den Dijkstra erst korrekt machten
1. **Geo-Stop-Merging** — Ein Bahnhof hat MEHRERE aktive stop_ids in der st-Tabelle
(Saarbrücken Hbf: 6 IDs = Plattform-/Gleis-Stops). `stops.txt` stop_id ist nicht
eindeutig. Fix: Stops < ~350m Luftlinie zu einer Gruppe zusammenfassen; der Router
expandiert von/zu allen Gruppen-IDs.
2. **Umstiegsbuffer** — Ohne min ~4min Transfer-Puffer erlaubt Dijkstra physisch
unmögliche Anschlüsse (Ankunft 10:05 → Abfahrt 10:04) → zu optimistische Zeiten.
Buffer NUR beim Umstieg, nicht beim Start: `dep_s < t + (BUFFER if t>dep0 else 0)`.
3. **Profil-Query (Min)** — Feste Abfahrtszeit (09:00) liefert systematisch zu
langsame Werte, wenn die früheste Verbindung zufällig viele Umstiege hat.
Abfahrten über den Tag scannen (z.B. stündlich 06-22) und MIN(Fahrzeit) nehmen.
## Performance: EIN Dijkstra je Start statt je Verbindung
- Naiv: 12.201 Verbindungen × ~17 Abfahrtsstichproben = ~207k Dijkstra-Läufe → ~18h.
- Korrekt: EIN Dijkstra je eindeutigen Start (191 Starts), der ALLE Ziele gleichzeitig
erreicht (`spread(start_ids)` → dict stop→ankunft). Danach Werte ablesen → ~10 Min.
- Commit NUR am Ende, und nur markierte Ziele (0.0h / mehrdeutig) neu verteilen.
## Start ohne Bahnhof (z.B. Radevormwald)
Städte ohne eigene Bahnhofs-ID matchen in stops nicht. Löse über den nächstgelegenen
Bahnhof (Radevormwald → Remscheid-Lennep Bf) und addiere die Bus-Anreise (~20min):
`Gesamtzeit = BUS_MIN + Dijkstra(Bahnhof → Ziel)`.
## Ziel-Eindeutigkeit: Berlin-Falle
Mehrdeutige Zielnamen (z.B. "Berlin") matchen falsche/lokalnahe Stops → ungenaue
oder sogar 0.0h-Zeiten. Abbilden auf eindeutiges "… Hbf":
`UPDATE verkehr SET nach='Berlin Hbf' WHERE nach='Berlin';`
0.0h-Zeilen sind als Fehler zu behandeln und neu zu berechnen, nicht zu akzeptieren.