PTV VISUM 2020 NEUE FUNKTIONEN IM ÜBERBLICK - PTV Group

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PTV VISUM 2020 NEUE FUNKTIONEN IM ÜBERBLICK - PTV Group
PTV VISUM 2020
NEUE FUNKTIONEN IM ÜBERBLICK
PTV VISUM 2020 NEUE FUNKTIONEN IM ÜBERBLICK - PTV Group
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Inhalt

         1 Neue Anwendungen                                                                   4
           1.1   Umlaufbildung für batterieelektrische Busse                                  4
           1.2   Unterstützung von aktivitätenbasierten Nachfragemodellen (ABM)               5
           1.3   Modellierung autonomer Fahrzeuge (AV)                                        7
           1.4   Lokale Ausführung und Abbildung von Relokation in der Tourenplanung für Ride
                 Pooling Systeme                                                              8
           1.5   Experimentelles Feature: Ride Pooling Systeme in Kombination mit dem ÖV -
                 First & Last Mile Konzepte                                                   9

         2 Verfahren                                                                         11
           2.1   Beschleunigte IV-Umlegungen durch neuartige Kurzwegsuche                    11
           2.2   Erweiterte Stabilitätskriterien für IV-Umlegungen                           11
           2.3   Grundbelastung in SBA                                                       12
           2.4   Dynamische Matrixkorrektur für den ÖV                                       13
           2.5   Fahrplanfeine Umlegung auf mehrere Rechner verteilen                        13
           2.6   Runden in der ÖV-Umlegung                                                   14
           2.7   Erweiterungen an den ÖV-betrieblichen Kenngrößen                            14
           2.8   Integration des aktuellen HBEFA 4.1 zur Ermittlung von verkehrsbedingten
                 Emissionen und Kraftstoffverbrauch                                          15

         3 Szenariomanagement                                                                16

         4 Grafik und Handling                                                               17
           4.1   Benutzerdefinierte Zeitintervallmengen                                      17
           4.2   Interaktives Prüfen der Netzeigenschaften                                   18
           4.3   Bearbeitung von Linienrouten                                                18
           4.4   Schnelleres Arbeiten durch Suchfunktionalität                               19
           4.5   Diagramme zur Darstellung mehrerer Dimensionen                              19
           4.6   Darstellung der Streckenbalken                                              20
           4.7   Sonderfunktionen auf Markierungen anwenden                                  21

         5 Add-Ins, Schnittstellen und COM                                                   22
           5.1   Knotenpunktdaten-Import                                                     22
           5.2   Unterstützung von Python 3.7                                                23
           5.3   Virtuelle Python-Umgebung kompatibel zu venv                                24
           5.4   Änderungen an der COM Schnittstelle                                         24

         6 Technische Änderungen                                                             25
           6.1   Diagnoseinformationen für Supportanfragen                                   25
           6.2   End of Life für ältere MS Windows Betriebssysteme                           26
           6.3   Sprachauswahl der Benutzeroberfläche                                        26

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Neue Anwendungen

1       Neue Anwendungen

1.1     Umlaufbildung für batterieelektrische Busse

        Mit der Absicht den städtischen Verkehr für die Menschen verträglicher zu machen, soll
        dieser emissionsfrei werden. Mehr und mehr Verkehrsbetriebe stellen daher ihre
        Fahrzeugflotte auf elektrischen Antrieb um. Neben Veränderungen in der Infrastruktur sind
        dafür neue Planungsaufgaben zu lösen. Batterieelektrische Antriebe haben derzeit
        gegenüber dem konventionellen Verbrennungsmotor eine deutlich reduzierte Reichweite
        und einen vergleichsweise hohen Zeitbedarf für die Wiederaufnahme von Energie. Für den
        Betreiber heißt dies, dass kürzere Umläufe mit wiederkehrenden Ladeaktivitäten geplant
        werden müssen. Daraus folgt ein erhöhter Fahrzeugbedarf oder die Planung von dezentraler
        Ladeinfrastruktur.
        Um die Fahrzeuganzahl und Kosten des Verkehrsangebots nach Umstellung auf e -
        Fahrzeuge zu ermitteln, erlaubt PTV Visum 2020 die Abbildung solcher wiederkehrenden
        Aktivitäten im Rahmen der Umlaufbildung. Sowohl die zeitliche Funktion des Ladevorgangs
        als auch die Energieverbrauchsdefinition können durch Rückgriff auf das Datenmodell
        individuell hinterlegt werden. Die Batteriekapazität der Fahrzeugkombinationen sowie die
        Konfigurationen der Ladeinfrastruktur werden im Netzmodell abgebildet. Der Ladezustand
        der einzelnen Fahrzeuge wird für jedes Umlaufelement berechnet und kann im Umlaufeditor
        visualisiert werden.

        Visualisierung des Ladezustands an Umlaufelementen

        Die Integration in das Netzmodell ermöglicht nicht nur die Ermittlung der benötigten
        Fahrzeuganzahl. Auch können Fragestellungen untersucht werden, ob größere Batterien,
        mehr Ladeinfrastruktur oder höhere Ladeströme lohnend sind, um die Anzahl der Fahrzeuge
        zu reduzieren. Szenarien im Mischbetrieb von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren und e-
        Fahrzeugen können Linien auf ihr Potenzial zur „Elektrifizierung“ bewerten. Auch das
        Aufladen unter Oberleitungen während der Fahrt kann abgebildet und bewertet werden.

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Neue Anwendungen

1.2     Unterstützung von aktivitätenbasierten Nachfragemodellen (ABM)

        Aktivitäten-basierte Modelle (ABM) gibt es seit geraumer Zeit. Insbesondere auf dem US-
        amerikanischen Markt sind über die letzten 10-15 Jahre ABM verschiedenster Ausprägung
        entstanden und im Verlaufe der Jahre weiterentwickelt worden. Im deutschsprachigen Raum
        haben sich agenten-basierte Modelle vorwiegend im akademischen Umfeld entwickelt und
        werden zunehmend zur Beantwortung von Fragestellungen herangezogen.
        In klassischen makroskopischen Nachfragemodellen wird die Bevölkerung in verhaltens-
        homogene Gruppen aggregiert und je Gruppe Aktivitätenpaare bzw. Wegeketten modelliert.
        Basis der Nachfrageberechnung sind die negativen Nutzen von Or tsveränderungen. Diese
        Modelle werden auch als fahrten- bzw. tourenbasierte Nachfragemodelle bezeichnet, da die
        Untersuchungsgegenstände Fahrten bzw. Touren sind. Als Ergebnis entstehen eine Reihe
        von Fahrtenmatrizen klassifiziert nach Personengruppe, Fahrzweck, Modus etc.
        In ABM stehen dagegen individuelle Personen mit ihrer gesamten Mobilität im Vordergrund.
        Es handelt sich um ein mikroskopisches Nachfragemodell, bei dem die Mobilitäts-
        entscheidungen aller Personen individuell in Form von aufeinander folg enden diskreten
        Wahlentscheidungen simuliert werden. Die Entscheidungen hängen dabei von individuellen
        Eigenschaften der Personen ab. Im Ergebnis der Berechnung entstehen Tagespläne als
        Folge der Ausübungen von Aktivitäten. Neben den Aktivitäten selbst enthalten die
        Tagespläne Informationen zu den Startzeiten, Dauern und Orten, an denen die Aktivitäten
        durchgeführt werden, sowie der Moduswahl für Wege zwischen Aktivitäten an verschiedenen
        Orten.
        Trotz gleichem Verständnis über diese Modelle und ihrer jahrelangen Existenz hat sich keine
        einheitliche Struktur herauskristallisiert, die als allgemein gültiger Standard Verwendung
        findet. ABM-Modelle können sich in vielerlei Hinsicht unterscheiden. Das betrifft die
        Definitionen der Nutzenfunktionen, die betrachteten Entscheidungen und ihre Reihenfolge,
        die Entscheidungsmodelle selbst sowie diverse Modellparameter.
        Der Ansatz selbst jedoch ist nach wie vor sehr populär. ABM modellieren das Verhalten
        einzelner Personen auf sehr intuitive Weise und können einige der aktuellen Fragestellungen
        unter sich veränderndem Mobilitätsverhalten eher Rechnung tragen als das mit traditionellen
        Ansätzen der Fall ist. Das findet seinen Niederschlag in Ausschreibungen von Projekten, die
        entweder direkt mikroskopische Nachfrageberechnung fordern oder der Möglichkeit,
        Szenarien unter Berücksichtigung neuer Mobilitätsformen zu untersuchen, breiten Raum
        einräumen.
        Die beiden letztgenannten Punkte haben uns bewogen, in Visum ein Konzept für
        mikroskopische Nachfragemodellierung umzusetzen, dass verschiedenste ABM-Ansätze
        unterstützt. Darin besteht der wesentliche Vorteil. Beim Aufbau solcher Modelle profitieren
        Sie selbstverständlich auch von den bekannten Vorzügen in Visum. Dazu gehören die
        Leistungsfähigkeit beim Umgang mit großen Datenmengen, die direkte Kopplung mit
        Umlegungsverfahren und eine Vielzahl von Darstellungsmöglichkeiten.
        Das Konzept beinhaltet in der ersten Ausbaustufe die Erweiter ung des Datenmodells, COM
        Funktionalität, Schnittstellen für Ein- und Ausgabe sowie typische Darstellungsformen, die
        im Rahmen der Ergebnisbetrachtung von ABM notwendig sind.
        Die folgende Darstellung zeigt die Grundzüge des Konzepts.

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Neue Anwendungen

        Die Erzeugung der synthetischen Bevölkerung erfolgt extern und kann z.B. auf Grundlage
        erhobener Daten generiert werden. Die Daten der Personen und Haushalte werden in den
        neuen Datenstrukturen Personen und Haushalte gespeichert. Haushalte sind wie andere
        Aktivitätsorte Standorte und geocodiert. Alle Objekte können über zusätzliche Attribute
        beschrieben werden. Die Berechnung der Tagespläne sowie der sich daraus ableitenden
        Touren und Trips erfolgt auf Basis von Skripten, die im Rahmen des Modellaufbaus zu
        erstellen sind. Die Ergebnisse werden in den Listen für Tagespläne, Aktivitätsausübungen,
        Touren und Trips gespeichert und können im Netzeditor synchronisiert angezeigt werden.

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        Mit der zur Verfügung stehenden Funktionalität kann der Aufbau von ABM in Visum erfolgen.
        Die Funktionalität wird insbesondere im grafischen Bereich weiter ausgebaut.
        Ein Tutorial wird detaillierte Anleitungen über Modellaufbau, Berechnung und Darstellung
        enthalten. Es enthält außerdem eine beispielhafte Skript-Umsetzung eines ABM.

1.3     Modellierung autonomer Fahrzeuge (AV)

        Die Bedeutung der Modellierung autonomer Fahrzeuge (AV) nimmt auch in
        makroskopischen Modellen zu. Es geht um die Evaluierung von Szenarien, bei denen der
        Einfluss autonomer Fahrzeuge auf Kapazität, Fahrzeit und Routenwahlverhalten untersucht
        werden kann. Dazu sind für AV verschiedene Parameter z.B. bezüglich des Fahrverhaltens
        oder der Durchdringung innerhalb bestimmter Wertebereiche zu variieren und deren
        Auswirkungen zu vergleichen.
        Grundsätzlich unterscheiden sich AV von konventionellen Fahrzeugen durch ihr
        Fahrverhalten. Auf Abschnitten, auf denen Car2Car- bzw. Car2Infrastructure-
        Kommunikation – im weiteren als AV-ready bezeichnet - möglich ist, können AV mit
        vordefinierten Abständen fahren bzw. Kolonnen bilden. Das wiederum hat einen Einfluss auf
        die Auslastung und die Fahrzeiten.
        In statischen Umlegungen ermitteln sich die Fahrzeiten im Netz durch CR-Kurven, die
        festlegen, wie sich die Fahrzeit in Abhängigkeit von der Auslastung änd ert. Je größer die
        Auslastung ist, um so länger wird die Fahrzeit. Die Berücksichtigung von AV hat zur Folge,
        dass sich die Eingangsgrößen zur Berechnung der Fahrzeiten ändern. Für AV manifestiert
        sich das Fahrverhalten in unterschiedliche Faktoren für Pkw-Einheiten. Auf sogenannten
        „AV-ready“ Abschnitten kann sich der Standardwert für Pkw-Einheiten ändern. Bilden AVs
        beispielsweise Kolonnen und fahren mit geringem Abstand, verkleinert sich der Faktor unter
        einen typischen Standardwert. Auf Netzabschnitten, die das nicht ermöglichen, verhalten
        sich AV wie konventionelle Fahrzeuge. Diese Besonderheit des variierenden Faktors muss
        in die CR-Funktionen Eingang finden. Um diesem Umstand besser Rechnung zu tragen,
        wurden die Beschränkungen bei der Erstellung benutzerdefinierter CR-Funktionen
        aufgehoben. Das bedeutet, es können für derartige Funktionen benutzerdefinierte Attribute
        (BDA) herangezogen werden und es können über Relationen auch Attribute anderer
        Netzobjekte verwendet werden. Damit lassen sich Szenarien mit unterschiedlichen
        Annahmen prüfen und auch mehrere AV Fahrzeugklassen mit verschiedenen Eigenschaften
        in statischen Umlegungen abbilden.
        In einem einfachen Beispiel wird der Einfluss von AV auf Kapazität, Fahrzeit und Routenwahl
        verdeutlicht. Es gibt nur eine Relation von Bezirk 1 (links) nach Bezirk 2 (rechts). Im
        folgenden Screenshot zeigt das obere Bild das Ergebnis einer statischen Umlegung, ohne
        dass es im Netz AV-ready Strecken gibt, d.h. AV verhalten sich wie konventionelle
        Fahrzeuge – hier durch das Verkehrssystem CAR repräsentiert. Im Gegensatz zum
        Verkehrssystem CAR können AV nur die Route über die untere Strecke nehmen. Im unteren
        Bild gibt es zwei AV-ready Strecken. Es wird angenommen, dass der Faktor für Pkw-E
        geringer ist (0.8) als der am Verkehrssystem definierte Faktor von 1.0. Die benutzerdefinierte
        CR-Funktion berücksichtigt, dass auf AV-ready Strecken ein geringerer Pkw-E Faktor für AV
        gilt. Der Vergleich zeigt, dass die Fahrzeit sich auf beiden Routen verringert und da ss der
        Anteil von CAR sich zugunsten der unteren Route verschiebt.

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        In der simulationsbasierten dynamischen Umlegung (SBA) ermitteln sich die Fahrzeiten aus
        der Simulation. Geschwindigkeit, effektive Fahrzeuglänge und die Reaktionszeit bestimmen
        das Fahrzeugfolgeverhalten während der Simulation, wobei die Reaktionszeit maßgeblich
        für den Abstand zum Vordermann verantwortlich ist. Für lokale Anpassungen kann der
        Reaktionszeit ein Faktor hinzugefügt werden. Dieses Konzept wurde erweitert. Um für AV
        das Fahrverhalten auf „AV-Ready“ Abschnitten zu modellieren, können die Faktoren für die
        Reaktionszeit zusätzlich in Abhängigkeit vom Verkehrssystem des Vorderfahrzeugs definiert
        werden. Grund dafür ist, dass sich AV untereinander anders verhalten als ein AV, das einem
        konventionellen Fahrzeug folgt. Mittels dieser Erweiterung lassen sich auch in SBA die
        Einflüsse autonomer Fahrzeuge auf Kapazität, Fahrzeit und schließlich Routenwahl
        untersuchen.

1.4     Lokale Ausführung und Abbildung von Relokation in der
        Tourenplanung für Ride Pooling Systeme

        Das Verfahren zur Tourenplanung für Fahrtwünsche in Ride Pooling Systemen kann nun
        alternativ zur cloud-basierten Ausführung auch lokal auf dem aktuellen Rechner ausgeführt
        werden. Für die Berechnung einzelner Szenarien können dadurch u.U. die Rechenzeiten
        verkürzt werden. Für die lokale Berechnung ist keine Bindung an einen Nutzungsaccount für
        PTV MaaS Modeller erforderlich. Stattdessen wird diese als dauerhafte Lizenz im Rahmen
        eines neuen Zusatzmodules angeboten.
        Das Verfahren zur Tourenplanung unterstützt nun auch eine einfache Form der Relokation
        von Fahrzeugen. Dazu werden über ein Attribut die relevanten Knoten als mögliche
        Stellplätze gekennzeichnet. Nach einer einstellbaren Inaktivitätsdauer suchen die Fahrzeuge
        den zu ihrer aktuellen Position nächstgelegenen Stellplatz auf und werden von dort aus zu
        einem späteren Zeitpunkt für neue Fahrtaufträge eingesetzt. So können die Fahrzeuge
        proaktiv näher zu Nachfrageschwerpunkten platziert werden. Weiterhin können Stellplätze
        auch für das initiale Einsetzen von Fahrzeugen genutzt werden um eine realistischere
        Bewertung des Fahrzeugeinsatzes zu erhalten.

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1.5     Experimentelles Feature: Ride Pooling Systeme in Kombination
        mit dem ÖV - First & Last Mile Konzepte

        Untersuchungen zeigen, dass Ride Sharing Konzepte nur in Kombination mit dem
        klassischen ÖPNV Angebot ein nachhaltiges Angebot für den städtischen Verkehr sind. Um
        die Zu- und Abbringerfunktion dieser Angebote bewerten zu können, muss ein
        Umlegungsverfahren die Modi ÖV und Ride Sharing zusammenführen. Innerhalb einer
        Umlegung werden so die Umsteigeprozesse abgebildet und ein zeitlicher und räumlicher
        Zusammenhang der Verbindungen sichergestellt. Das Ergebnis der fahrplanfeinen
        Umlegung mit Berücksichtigung von Ride Sharing Systemen sind intermodale Verbindungen
        inklusive ihrer Belastungen.
        Während die fahrplanfeine Umlegung im klassischen ÖV makroskopischen Grundsätzen
        folgt, ist ein Ride Sharing System nur durch eine mikroskopische Simulation hinreichend gut
        abbildbar. Um stabile Aussagen für ein solches System treffen zu können, müssen eine
        Vielzahl von Realisierungen, also in diesem Fall bediente Fahrtwünsche und deren
        Kennwerte zusammengefasst werden. Darüber hinaus sind wesentlichen Kennwerte des
        Ride Sharing von dem Verhältnis der Nachfrage zum Angebot abhängig. Im Rahmen einer
        kapazitätsabhängigen Umlegung ist es aus Gründen der Laufzeit nicht vertretbar in jeder
        Iteration mehrere mikroskopischen Tourenplanungen durchzuführen . Daher wird das Mittel
        der Realisierungen nicht aus mehreren Simulationen, sondern aus der räumlichen und
        zeitlichen Zusammenfassung gewonnen. Hierzu werden Knoten zu größeren Gebieten
        zusammengefasst. Die Aggregate der Kennwerte zwischen diesen Gebieten und innerhalb
        der einzelnen Gebiete werden zur Suche und Wahl innerhalb der Umlegung verwendet.

        Aggregation von Kenngrößen mikroskopischer Fahrtw ünsche.

        Dieses Verfahren erhält den mikroskopischen Charakter des Ride Sharing Verkehrssystems
        und liefert stabile Kenngrößen für die Integration in die makroskopische Umlegung.
        Die ermittelten Kennwerte dienen zur Bewertung potentieller ÖV Teilwege, die auf dem Netz
        eines zugeordneten IV Verkehrssystems durchgeführt werden. Bei der Wahl eines solchen
        DRT Teilwegs entsteht für die nächste Iterationsschleife ein Fahrtwunsch für die
        Tourenplanung, die wiederum neue Kennwerte erzeugen wird. Die einzelnen
        Tourenplanungen werden also durch Fahrtwünsche gespeist, die an Umsteigehaltestellen
        enden oder beginnen. Daneben sind auch unimodale Wege möglich.

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Neue Anwendungen

        Die Ergebnisse der einzelnen Tourenplanungen können dateibasiert gespeichert werden.
        Durch ihre Aggregation im Verfahren ist kein einzelner Tourenplan konsistent mit den
        resultierenden Wegen der Umlegung. Eine Analyse des Tourenplans, zum Beispiel aus der
        letzten Iteration, kann aber brauchbare Ergebnisse für eine betriebliche Betrachtung des
        Ride Sharing Systems liefern.
        Die Umsetzung dieser Methodik im Rahmen der fahrplanfeinen Umlegung hat derzeit noch
        experimentellen Charakter. Es steht bereits die vollständige Funktionalität zur Verfügung,
        jedoch werden noch nicht in jedem Fall konvergente Lösungen erzielt. Anders als bei rein
        deterministischen makroskopischen Verfahren folgen die Lösungen aus verschiedenen
        Iterationen keinem gleichmäßigen Trend, sondern können sich sprunghaft voneinander
        unterscheiden. Somit sollten Ergebnisse des Verfahrens kritisch beurteilt und ggf. durch
        mehrere Rechnungen mit unterschiedlichen Parametern gestützt werden. Wir freuen uns auf
        Ihre Rückmeldungen zu den Erfahrungen mit dieser Funktionalität.

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Verfahren

2       Verfahren

2.1     Deutlich Beschleunigte IV-Umlegungen durch neuartige
        Kurzwegsuche

        Für die IV-Umlegungsverfahren sind erneut Anstrengungen unternommen worden, um die
        die Umlegungen zu beschleunigen. Der größte Umbau hat bei der Kurzwegsuche
        stattgefunden. Hier ist eine neue Technik genannt Customizable Contraction Hierarchy zur
        Anwendung gekommen, die in fast allen Umlegungsmethoden – statisch und dynamisch –
        eingebaut wurde. Die Laufzeitgewinne hängen von vielerlei Faktoren ab. Die folgende
        Tabelle zeigt die Beschleunigungsfaktoren für Netze unterschiedlicher Größe.

            Modell                                                Beschleunigungsfaktor

            Validate Deutschland                                         13.2

            Stuttgart                                                     7.2

            London                                                        2.8

            Dubai                                                         2.4

            Philadelphia                                                   2

            Karlsruhe                                                     1.9

2.2     Erweiterte Stabilitätskriterien für IV-Umlegungen

        In fast allen IV-Umlegungen ist das Gap maßgebend für die Konvergenz. Es lässt jedoch
        keine weiteren Analysen darüber zu, in welchen Teilen des Netzes und in welchem Maße
        Belastungen bzw. Widerstände in aufeinanderfolgenden Iterationen schwanken.
        Aus diesem Grunde sind erweiterte Stabilitätsbedingungen eingeführt worden. Ihre
        Verwendung als Abbruchkriterien für die Konvergenz ist optional. Die Definition der
        Parameter erfolgt in Anlehnung an bestehende Richtlinien, z.B. WebTAG guidelines for
        Highway assignment modelling. Es können die Grenzwerte für die relativen Abweichungen
        zwischen Belastungen bzw. Widerständen aufeinanderfolgender Iterationen festgelegt
        werden und der Anteil an Strecken bzw. Abbiegern, der diese Grenzwerte unterschreiten
        muss. Die Ausgabe der relativen Abweichungen für einzelne Netzobjekte erlaubt eine
        grafische Darstellung im Netz und damit eine detaillierte Auswertung des
        Konvergenzverhaltens. Eine Einschränkung auf aktive Netzobjekte ist möglich, sodass die
        Auswertung der erweiterten Stabilitätskriterien auf Teile des Netzes von geringem Interesse
        von vornherein ausgeschlossen werden kann.
        Die folgende Abbildung zeigt die Änderung der Streckenbelastungen zwischen zwei
        aufeinanderfolgenden Iterationen.

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Verfahren

2.3     Grundbelastung in SBA

        In SBA kann wie in statischen Umlegungen eine Grundbelastung angenommen werden. Im
        Unterschied zu statischen Anwendungen hat die Grundbelastung in SBA eine zeitliche
        Ausprägung. Sie dient dazu, die Wirkung des straßengebundenen ÖVs für den privaten
        Verkehr zu berücksichtigen. Der ÖV führt i.d.R. zu einer Kapazitätsreduktion und es kann
        beispielsweise untersucht werden, wie sich die Einführung von separaten Busspuren auf den
        Verkehrsfluss auswirkt.
        Als Grundbelastung können Sie entweder ein Attribut angeben, das als Wert pro Stunde
        interpretiert wird oder Sie können ein Attribut mit einem Subattribut einer Zeitintervallmenge
        verwenden bzw. direkt die Anzahl der Servicefahrten pro Zeitintervall aus den ÖV -
        betrieblichen Kenngrößen. Da die Fahrzeuge in der Simulation betrachtet werden, ist der
        Verweis auf ein Verkehrssystem mit entsprechend sinnvollen Angaben für effektive
        Fahrzeuglänge und Reaktionszeit erforderlich. Die Grundbelastung wird in den Verfahrens-
        parametern von SBA definiert.

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Verfahren

2.4     Dynamische Matrixkorrektur für den ÖV

        Das Verfahren zur dynamische Matrixschätzung wurde auf den ÖV erweitert. Damit können
        Nachfragematrizen auf Grundlage erhobener Daten ggf. unter Berücksichtigung des
        geänderten Angebots angepasst werden. Konkret können Sie Matrizen von Nachfrage-
        segmenten korrigieren, die mit der fahrplanfeinen Umlegung umgelegt wurden.
        Voraussetzung für das Durchführen des Verfahrens ist zum einen, dass Wegebelastungen
        für Nachfrageintervalle gespeichert werden und zum zweiten, dass die Nachfrageganglinie
        als Ganglinie bestehend aus Matrizen definiert ist. Bei der Matrixkorrektur selber stehen die
        bekannten Optionen für die Eingabe von Zähldaten zur Verfügung, d.h. Strecken, Einsteiger,
        Aussteiger, Linienbeförderungsfälle etc. Diese erhobenen Daten können als
        benutzerdefinierte Attribute (BDA) mit Bezug zu einer benutzerdefinierten Zeitintervallmenge
        im Modell hinterlegt werden. Bei der dynamischen Matrixschätzung werden diese zeitlichen
        Informationen bei der Anpassung der Matrix aus dem entsprechenden Nachfrageintervall
        berücksichtigt.

2.5     Fahrplanfeine Umlegung auf mehrere Rechner verteilen

        Die fahrplanfeine Umlegung ist eine dynamische Umlegung. Sie berücksichtigt die
        Koordinierung des Fahrplans und garantiert auf diese Weise sehr ge naue Ergebnisse bei
        der Kenngrößenberechnung. Das Verfahren ermittelt für jede Quell- Zielrelation
        Verbindungen und führt eine Routenwahl der Nachfrage durch. Oftmals wird sie nicht
        kapazitätsabhängig durchgeführt.
        Durch diese Eigenschaften sind die einzelnen Quelle- Zielrelationen nicht voneinander
        abhängig und es ist möglich, die Berechnung getrennt voneinander ausführen zu lassen.
        Mit Visum 2020 ist es möglich, die bereits vorhandene Funktionalität des verteilten Rechnens
        innerhalb der fahrplanfeinen Umlegungen anzuwenden. Dafür können externe
        Rechenknoten ausgewählt werden, auf denen die Relationen quellbezirksbezogen aufgeteilt
        werden. Dabei erhalten die Rechner proportional zu den ihnen zur Verfügung stehenden
        Prozessoren die entsprechende Anzahl an Quellbezirke.

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Verfahren

        Die Gesamtlaufzeit einer größeren fahrplanfeinen Umlegung reduziert sich erheblich. Die
        Laufzeit skaliert mit der Anzahl der ausgewählten Rechenkerne.

        Die Verwendung dieser Funktionalität steht Ihnen zur Verfügung, solange die
        Unabhängigkeit der Verbindungen zu einander gewährleistet ist, also insbesondere nicht,
        wenn Kapazitätsbeschränkungen berücksichtigt werden oder Sharing -Dienste das ÖV-
        Angebot erweitern.

2.6     Runden in der ÖV-Umlegung

        Die Methode zum Runden der Belastungen einer ÖV-Umlegung wurde überarbeitet. Es wird
        ein sogenanntes „Bucket“-Rundungsverfahren angewendet, dass insbesondere sicherstellt,
        dass die Gesamtnachfrage durch das Runden nicht verändert wird. Im Zuge der Änderung
        wurden der Parameter für die Anzahl der Nachkommastellen hochgesetzt als auch ein neuer
        Parameter eingeführt, der das Runden auf das Vielfache einer Zahl erlaubt.

        Mit diesen Neuerungen kann das Runden problemlos für eine Verringerung der Zahl der
        Wege eingesetzt werden. Nachgelagerte Auswertungen wie Spinnen- oder Kenngrößen-
        berechnungen liefern konsistente Ergebnisse auf Basis der gerundeten Belastungen.

2.7     Erweiterungen an den ÖV-betrieblichen Kenngrößen

        Zur Abschätzung der Wirkungen von Planungen auf die Betreiber des ÖV werden
        Kennzahlen ermittelt, die den betrieblichen und finanziellen Aufwand zur Realisierung eines
        ÖV-Angebots einerseits und die zu erwartenden Fahrgeldeinnahmen andererseits
        ausdrücken.
        In Visum 2020 ist der Umfang dieses Wirkungsmodells erweitert worden , u.a. ist der
        Betreiber eines Angebots als Dimension in der detaillierten ÖV-Gebietsauswertung
        verfügbar. Neue Kennzahlen wie die Sitz- oder Gesamtplatzstunden am Fahrtverlauf sind
        auswertbar. Hinweise bei ungewöhnlich langen Durchbindungszeiten werden gegeben, um
        Fehlauswertungen zu verhindern und das Auswerten der Ergebnisse über die detaillierte
        ÖV-Gebietsliste wurde durch das flexiblere Setzen der Filterbedingungen verbessert.

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Verfahren

2.8     Integration des aktuellen HBEFA 4.1 zur Ermittlung von
        verkehrsbedingten Emissionen und Kraftstoffverbrauch

        Im September 2019 wurde durch infras die neue Fassung HBEFA 4.1 des Handbuches für
        Emissionsfaktoren veröffentlicht. Diese Aktualisierung berücksichtigt viele neue Messwerte
        aus den Untersuchungen rund um „Dieselgate“ sowie für alternative Antriebsformen. Neben
        der Aktualisierung diverser Daten und Faktoren wurden auch einige strukturelle
        Anpassungen umgesetzt. So werden neue Verkehrssituationen und Level of Service
        eingeführt und Änderungen bei der Definition und Differenzierun g der Fahrzeugschichten
        vorgenommen. Aufgrund dieser Änderungen sind für die Neuberechnung der Emissionen
        mit HBEFA 4.1 in bestehenden Modellen Anpassungen der Verfahrensparameter und der
        weiteren Eingangsdaten, insbesondere der Flottenzusammensetzungen, erforderlich. Auf
        Seiten der Ergebnisse werden optional CO2-Emissionen entlang der gesamten
        Produktionskette, sog. Well-to-Tank (WTT)-Emissionen zusätzlich ausgegeben.
        PTV Visum 2020 wird die Emissionsberechnung mit HBEFA 4.1 ab einem frühen
        ServicePack ermöglichen. Bis zur Verfügbarkeit dieser Methodik wird die
        Emissionsberechnung nicht angeboten – das bisherige HBEFA 3.3 wird NICHT unterstützt.

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Szenariomanagement

3       Szenariomanagement

        Im Szenariomanagement sind benutzerdefinierte Attribute (BDA) für Szenarien,
        Modifikationen und Verfahrensparametersätze eingeführt worden. Diese dienen der
        Übersichtlichkeit und Dokumentation in großen Projekten, bei denen viele Modifikationen
        und Szenarien definiert und berechnet werden. Sie können die verschiedenen Objekte mit
        Hilfe der BDA sortieren, gruppieren und editieren wie Sie das aus der Arbeit mit Listen
        kennen. Die entsprechende Funktionalität finden Sie für den schnellen Zugang i m
        Kontextmenü. Alle BDA sind in einem zusätzlichen Reiter aufgeführt, können aber direkt
        auch auf den jeweiligen Reitern der Objekte angelegt werden.

        Überdies wurde das Datenbankformat des Szenariomanagement -Projekts auf SQLite
        umgestellt, insbesondere weil das bisherige Format durch Microsoft nicht mehr
        weiterentwickelt wird und damit Einschränkungen für die Weiterentwicklung unterliegt.

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Grafik und Handling

4       Grafik und Handling

4.1     Benutzerdefinierte Zeitintervallmengen

        In Visum 2020 können mehrere Zeitintervallmengen definiert werden. Die Zeitintervalle einer
        dieser Mengen repräsentiert die Analysezeitintervalle, die in dynamischen Anwendungen für
        Ausgaben mit zeitlicher Dimension weiterhin Verwendung finden.
        Die bisherige Beschränkung auf eine Menge von Zeitintervallen brachte e inige Nachteile mit
        sich. Beispielsweise können Analysezeitintervalle sich nicht überlappen und Aggregationen
        konnten bisher ausschließlich auf der Basis von vorhandenen Analysezeitintervallen gebildet
        werden. Für die Dateneingabe, z.B. für Zähldaten, ist häufig eine größere Flexibilität
        notwendig. Zudem ziehen Änderungen an Analysezeitintervallen zwangsläufig nach sich,
        dass Attribute mit dieser zeitlichen Ausprägung gelöscht werden. Für Eingabedaten ist das
        ein unerwünschter Effekt.
        Aus diesem Grunde sind einige Änderungen und Erweiterungen vorgenommen worden.
        Zeitintervallmengen und Zeitintervalle sind Netzobjekte und nicht mehr Teil der allgemeinen
        Verfahrenseinstellungen. Der Zugang zu Zeitintervallmengen erfolgt über das Menü Netz,
        die Zeitintervalle selbst können über die Liste editiert werden.

        Aus der Menge der Zeitintervallmengen wird genau eine für die Analysezeitintervalle
        verwendet. Diese Definition wird in den Netzeinstellungen vorgenommen genauso wie die
        Festlegung der Analyseperiode. Ergebnisattribute der Verfahren werden weiterhin in der
        Granularität der Analysezeitintervalle ausgegeben und auch die Darstellung der Attribute im
        Netzeditor wird auf Basis der Analysezeitintervalle animiert.
        Aggregationen über Zeitintervalle können durch Definition mehrerer Zeitintervallmengen
        erfolgen. Sie legen beispielsweise eine Zeitintervallmenge an mit Zeitintervallen über 15min.
        Diese Menge wird für die Analysezeitintervalle verwendet. Eine zweite Zeitintervallmenge
        enthält Stundenintervalle und wird für Zähldaten genutzt. Wenn Sie erhobene Stundenwerte
        mit den Berechnungsergebnissen vergleichen möchten, können Sie Belastungen über die
        Intervalle der zweite Zeitintervallmenge aggregieren. Zu diesem Zweck wurde der
        Attributauswahldialog erweitert. Unter den Analysezeitintervallen finden Sie Zeitintervalle
        anderer Mengen und mit Hilfe der Aggregationsfunktionen können Sie Attribute mit
        unterschiedlicher Zeitdimension vergleichen.

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Grafik und Handling

4.2     Interaktives Prüfen der Netzeigenschaften

        Beim Aufbau von Netzen für die Verkehrsmodellierung ist es wichtig, die globale Qualität des
        Netzes überprüfen zu können. Durch die Umstellung des Netzprüfen -Dialogs auf ein
        integriertes Werkzeugfenster ist es möglich, Änderungen wie das Aktiv-Setzen von Objekten
        und das Reparieren direkt im Netzeditor zu verfolgen. Zur besseren Übersichtlichkeit können
        irrelevante Themenbereiche ausgeblendet werden. Der Start der letzten Prüfung und die
        Beschreibung werden angezeigt. Ein Anklicken der Meldungen öffnet das Meldungsfenster.
        Über die Synchronisation der Meldung mit dem zugehörigen Netzobjekt ist ein schnelles
        Auffinden im Netz gewährleistet.

4.3     Bearbeitung von Linienrouten

        Die Möglichkeiten, Linienrouten zu bearbeiten, wurde in Visum 2020 erweitert. Durch das
        mehrschichtige Datenmodell können während der Bearbeitung Linienrouten entstehen,
        deren Elemente nicht alle von Fahrplanfahrten verwendet werden. Ein intelligentes
        Einkürzen aller (aktiven) Linienrouten auf die Elemente ist möglich, die durch
        Fahrplanfahrten bedient werden. Dies dient der Übersichtlichkeit und minimiert die
        Fehleranfälligkeit.
        Darüber hinaus ist der Anwendungsfall, dass Elemente einer bestehenden Linienroute und
        ihrer Fahrzeitprofile für eine andere Linie wiederverwendet werden sehr vereinfacht worden.
        Anstatt diese mühevoll identisch nach zu kodieren ist es möglich, Teilstücke der Linienroute
        zu kopieren und an bestehende Linienrouten anzuknüpfen. Die zu verknüpfenden
        Linienrouten benötigen lediglich ein- oder zweiseitig identische Halteendpunkte. Eine
        Zuweisung von Fahrzeitprofilen kann vom Nutzer gesteuert werden.
        Das Identifizieren der Linienrouten wurde dadurch vereinfacht, dass sehr viel deutlicher die
        Fahrtrichtung der Linienroute angezeigt wird. Die korrekte Selektion der Linienrouten wird
        dadurch verbessert.

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Grafik und Handling

4.4     Schnelleres Arbeiten durch Suchfunktionalität

        Bei der Modellierung des ÖV-Angebots gibt es meist sehr viele Linien und Haltestellen mit
        denen gearbeitet wird. Um das Arbeiten mit dieser Menge zu erleichtern, wird an mehr
        Stellen die Möglichkeit angeboten, nach Linien und Haltestellen zu suchen.
        Beim Einfügen einer Linienroute muss die zugeordnete Linie gewählt werden. Durch die
        eingebaute Suche kann diese schneller gewählt werden, anstatt händisch in einer langen
        Liste zu suchen. Des Weiteren lassen sich die Linienbalken für einzelne Linien schneller ein-
        bzw. ausblenden, da nach diesen in den Einstellungen der Linienbalken gesucht werden
        kann. Zusätzlich wird die Auswahl der Haltestellen beim Einfügen einer neuen Tarifzone
        durch eine Suchfunktion für die relevanten Haltestellen unterstützt.

4.5     Diagramme zur Darstellung mehrerer Dimensionen

        Für Auswertungen ist oft nicht nur ein Kriterium entscheidend. Um auf einen Blick zu sehen,
        welche Stellen im Netz kritisch sind, können Diagramme nach einem Attributwert
        dimensioniert werden und einem zweiten Attributwert eingefärbt wer den.
        Im ÖV können beispielsweise die Anzahl der Umsteiger einer Haltestelle klassifiziert nach
        der durchschnittlichen Wartezeit an dieser Haltestelle dargestellt werden.

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Grafik und Handling

        Im IV können beispielsweise Knotenpunkte analysiert werden, in dem die Knotenbelastung
        zusammen mit der Auslastung dargestellt wird.

4.6     Darstellung der Streckenbalken

        Streckenbalken sind die häufigste Form der Darstellung, insbesondere um Belastungen je
        Fahrtrichtung im Netz anzuzeigen. Bei Knotenpunkten mit vielen Armen konnte es dazu
        kommen, dass die Balken sich überlappten, nicht richtig dargestellt wurden oder unschöne
        Lücken aufwiesen. Durch eine Verbesserung beim Zeichnen der Streckenbalken werden alle
        Balken verbunden und das Gesamtbild der Streckenbalken sieht gleichmäßiger aus.

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Grafik und Handling

        Zuvor wurden Streckenbalken nicht verbunden.

        Für ein gleichmäßiges Bild werden Balken jetzt immer verbunden.

4.7     Sonderfunktionen auf Markierungen anwenden

        Bisher konnten Sonderfunktionen im Netzeditor nur für einzelne Objekte, alle aktiven Objekte
        oder alle Objekte ausgeführt werden. Wurden beispielsweise die Flächen mehrerer benachbarter
        Bezirke von Hand angepasst, musste die Neuberechnung für den Schwerpunkt einzeln pro
        Bezirk ausgeführt werden.
        Gelöst wurde dieses Problem durch die Möglichkeit alle Sonderfunktionen ebenfalls für eine im
        Netzeditor zusammengeklickte Selektion auszuführen. Jetzt können also bspw. bequem alle
        Bezirke angeklickt werden und über das Kontextmenü 'Schwerpunkte neu berechnen' gewählt
        werden.

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Add-Ins, Schnittstellen und COM

5       Add-Ins, Schnittstellen und COM

5.1     Knotenpunktdaten-Import

        Mehr und mehr Anwendungen profitieren davon, dass Netze mit Knoteninformationen
        abgebildet werden. So können Umlegungen wie SBA oder die Umlegung mit ICA
        Knotenwiderstände auf Basis der Geometrie und Steuerung berücksichtigen. Die Schnittelle
        nach PTV Vissim generiert automatisch simulationsbereite Netze, wenn Knotenpunkte in
        Visum mit allen notwendigen Attributen versehen sind. Dennoch fließt bei der Erstellung der
        Netze in Visum ein erheblicher Aufwand in das manuelle Modellieren von Knoten. Um diesen
        Arbeitsaufwand langfristig zu senken, wurde der Knotenpunkdaten-Import implementiert. In
        seiner gegenwärtigen Form werden insbesondere Knotengeometriedaten eingelesen.
        Der Knotenpunktdaten-Import ist als zweistufiger Prozess angelegt. In einem ersten Schritt
        müssen die Daten in die für den Import notwendigen .csv Dateien überführt werd en. Das
        kann durch ein Skript und außerhalb von Visum erfolgen. Im zweiten Schritt werden die .csv
        Dateien als .zip Archiv in Visum importiert.

        Die .csv Dateien enthalten eine Reihe von erforderlichen Angaben, andere können optional
        während des Imports verwendet werden. Alle Daten werden als benutzerdefinierte Attribute
        (BDA) übernommen. Das gilt auch für Daten, die vom Import nicht direkt benötigt werden.
        Auf diese Weise können beispielsweise Zählwerte an Detektoren in das Zielnetz eingelesen
        werden. Das Mapping des Knotenpunktes kann koordinaten-basiert und/oder durch
        Zuordnung über ein Knoten-BDA erfolgen. Im Ergebnis des Imports werden die
        Knotengeometriedaten geändert, d.h. es werden die Anzahl der ein- und ausgehenden
        Fahrstreifen angepasst, es werden Fahrstreifenabbieger generiert, Furten und Detektoren
        angelegt, Signalgruppen und deren Zuordnung zu Phasen definiert. Die folgende Abbildung
        zeigt beispielhaft das Ergebnis des Imports für Daten aus SCATS. Die Ansichten im
        Knoteneditor stellen das Mapping von Armen und Detektoren im Detail dar.

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Add-Ins, Schnittstellen und COM

5.2     Unterstützung von Python 3.7

        Am 01.01.2020 ended offiziell die Wartung der Version 2.7.x der Skriptsprache Python durch
        die Python Software Foundation und es wird ausschließlich die aktuelle Version Py thon 3.7.x
        weitergeführt. Bislang wurde lediglich Python 2.7 zur Ausführung von Skripten und AddIns
        in PTV Visum unterstützt und die entsprechenden Laufzeitumgebungen und Bibliotheken mit
        Visum ausgeliefert. Die beiden Dialekte der Skriptsprache sind nicht vollständig kompatibel,
        so dass ältere Skripte nicht ohne Anpassungen mit Python 3.7. ausgeführt werden können.
        Um mit der zukünftigen Weiterentwicklung der Skriptsrache Python konform zu sein, wird
        zusätzlich die Ausführung von Skipten und Addins im Python-Dialekt 3.7 unterstützt und eine
        entsprechende Umgebung bereitgestellt. Bis auf weiteres wird auch die Unterstützung für
        Python 2.7. beibehalten und optional auch eine entsprechende Umgebung mit installiert.
        Die standardmäßig verwendete Python-Variante kann über eine Benutzereinstellung auf der
        Seite „Benutzereinstellungen/Arbeitsumgebung/Skriptdateien“ gewählt werden. Diese gilt
        z.B., wenn Skripte über das Menü „Skript ausführen“, über COM oder ein Kommandozeilen-
        argument beim Starten von Visum aufgerufen werden. Bei der Ausführung von Skripten im
        Verfahren „Skript ausführen“ kann dies auch explizit für das einzelne Verfahren geschehen,
        wobei neben Python auch weitere Skriptsprachen zur Auswahl stehen. Somit können auch
        innerhalb eines Verfahrensablaufes unterschiedliche Python-Umgebungen genutzt werden.
        Bei bestehenden Verfahrensabläufen wird aus Kompatibilitätsgründen Python 2.7.
        angenommen, so dass diese ohne Änderung ausgeführt werden können. Bei Add-Ins kann
        durch eine XML-Struktur in der zugehörigen *.vai angegeben werden, mit welchen Scripting-
        Umgebungen sie kompatibel sind.
        Die mit Visum installierten Python-Bibliotheken und die Python-Engine werden neben den
        bislang bereitgestellten Python 2.7-Versionen nun in aktuellen Python 3.7-Versionen
        installiert.
        Durch die parallele Unterstützung beider Python-Versionen können bestehende Skripte in
        Python 2.7-Syntax zunächst ohne Änderungen für die meisten Zwecke weiter genutzt
        werden. Im Hinblick auf die zukünftige Wartung und Nutzung von neuen Funktionen sollten
        Sie jedoch nach Möglichkeit auf Python 3.7. umgestellt werden.

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Add-Ins, Schnittstellen und COM

5.3     Virtuelle Python-Umgebung kompatibel zu venv

        Im Rahmen der Python-Unterstützung werden mit Visum eine Reihe von nützlichen Python-
        Bibliotheken im Visum-Installationsordner installiert. Diese werden von den Add-Ins genutzt
        und können auch in eigenen Skripten verwendet werden. Um genau diese Bibliotheken in
        extern ausgeführten Skripten bzw. aus Entwicklungsumgebungen heraus zu nutzen, musste
        bislang der Suchpfad für Python-Bibliotheken angepasst werden, z.B. unter Einsatz des
        speziell dafür bereitgestellten Skriptes SysPath. Um diesen Prozess zu vereinfachen wird
        während der Installation eine virtuelle Standardumgebung mit Namen ‚PTV Visum 2020‘ für
        das Tool venv eingerichtet. Diese kann in vielen modernen Entwicklungsumgebungen direkt
        ausgewählt werden, so dass keine Änderungen am Skriptcode mehr erford erlich sind.

5.4     Änderungen an der COM Schnittstelle

        Die Änderungen im Bereich der Analysezeitintervalle (siehe Abschnitt 4.1) bedingen
        Änderungen an der COM-Schnittstelle für die entsprechenden Funktionen. Die COM-Objekte
        IAnalysisTimes wurden entfernt. Die Funktionalität wird zukünftig über den neuen
        Objekttyp ITimeIntervalSet bereitgestellt, auf den über Funktionen an Visum.Net
        zugegriffen werden kann. Zunächst werden die bisherigen Zugriffsfunktionen               für
        IAnalysisTimes                                                                        (z.B.
        Visum.Procedures.Functions.AnalysisTimes.TimeInterval noch angeboten, sie
        liefern jedoch nun Objekte vom Typ CalendarPeriod zurück, die durch einige Ergänzungen
        funktional gleichwertig sind. Diese alten Zugriffsfunktionen werden in der nächsten Version
        entfernt. Bestehende Skripte sollten daher angepasst werden.
        Die Methode AddUserDefinedAttribute (an verschiedenen Objekten) erwartet für den
        Parameter 'subAttr' nun Werte vom Typ ‚String‘ anstatt wie bislang ‚Zahl‘. Darin kann eine
        beliebige Zeitintervall-Menge referenziert werden.

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Technische Änderungen

6       Technische Änderungen

6.1     Diagnoseinformationen für Supportanfragen

        Für die Bearbeitung von Supportanfragen ist es i.d.R. sehr hilfreich, bestimmte Informationen
        (z.B. Betriebssystem, …) und Dateien (z.B. Logdatei) gemeinsam mit der Anfrage an den
        technischen Support zu übergeben. Zur Vereinfachung dieses Prozesses wird ein Werkzeug
        bereitgestellt, welches die relevanten Informationen sammelt und in einem Dateiarchiv
        zusammenfasst. Dieses kann an eine Supportanfrage angehängt werden.
        Zur Verwendung des Werkzeuges geben Sie im Suchfeld des Windows-Startmenüs
        „Diagnostics for PTV Visum 2020“ ein. Visum muss dazu nicht gestartet sein. Es erscheint
        die Benutzeroberfläche des Werkzeuges.

        Wechseln Sie auf die Seite „Support Package“. Dort können in der Liste „Diagnostics
        Reports“ die relevanten Informationen gewählt werden – üblicherweise sollte die Vorauswahl
        beibehalten werden. Über die Schaltfläche „Add Files“ können weitere Dateien hinzugefügt
        werden, die für die Bearbeitung des konkreten Supportfalles hilfreich sein können (z.B.
        Screenshots, Eingabedateien, …). Mit der Schaltfläche „Create Support Package“ werden
        die gewählten Informationen aufbereitet und in die angegebene Datei gespeichert. Diese
        kann dann an den technischen Support übergeben werden.
        Auf der Seite „Actions“ stellt das Werkzeug einige weitere nützliche Funktionen zur
        Verfügung.

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Technische Änderungen

6.2     End of Life für ältere MS Windows Betriebssysteme

        Die Produkte der PTV Traffic Suite werden von PTV ausschließlich auf den jeweils von
        Microsoft im Rahmen des Erweiterten Supports unterstützten MS Windows
        Betriebssystemen getestet und unterstützt. Details zum Support-Lebenszyklus werden von
        Microsoft im Informationsblatt zum Lebenszyklus von Windows bereitgestellt.
        Am 14.01.2020 endet der Support von Microsoft für die Betriebssysteme MS Windows 7, MS
        Windows Server 2008 und MS Windows Server 2008 R2. MS Windows 8 wird nicht mehr
        direkt, sondern nur nach Update auf MS Windows 8.1 unterstützt. In Übereinstimmung mit
        diesen Änderungen werden auch die Produkte der Vision Traffic Suite die Betriebssysteme
        ohne Support fortan nicht mehr unterstützen. Seitens PTV wird die Nutzbarkeit der Produkte
        auf diesen Betriebssystemen nicht mehr sichergestellt und getestet und kein Support für den
        Betrieb der Software auf den betroffenen Betriebssystemen mehr geleistet.

6.3     Sprachauswahl der Benutzeroberfläche

        Die für die Benutzeroberfläche zur Auswahl angebotenen Sprachen werden fortan nicht
        mehr durch die Lizenz beschränkt. Unabhängig von der Lizenz können alle Sprachen für die
        hinreichende Übersetzungen vorliegen ausgewählt werden. Die Vollständigkeit der
        Übersetzung kann nicht gewährleistet werden – u.U. erscheinen daher einzelne Elemente in
        der Rückfallsprache, i.d.R. Englisch. Hilfe, Handbücher usw. werden weiterhin nur in einem
        Teil der unterstützten Sprachen bereitgestellt.

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