fc8996f064
Platform: - OSM-DE als dritter Tile-Proxy-Provider (deutsche Beschriftungen) - logistik.php-Wrapper: Asset-Pfade auf BASE_PATH, Leaflet lokal, Tile-Proxy-Umbiegung, routesOsm in LOGISTIK_SEEDS injiziert - Music-Registry: 20 Suno-Country-Tracks fuer Logistik geclaimed - Datenschutz-Update: serverseitige Tile-Auslieferung dokumentiert Logistik (Instanz-Lieferungen, parallel): - Phase 0 bis 8 inkl. Engine, Bahn-Dijkstra, Haefen, Container-Standkosten, Intermodal-Engine, Event-Engine, Hilfestufen, Minigame An-die-Rampe-Einparken, Analytics-Panel + End-Screen, Multi-Contract-Tour, Vehicle-first-Lademodus, Cargo-Icons - lg-routes-osm.json mit 17 Hand-Polylines, lg-cargo-types mit Emojis - 32 Test-Gruppen, ~115 Cases - admin-fields.json fuer Admin-UI-Integration Inbox-Verkehr: - Phase-Reviews + Balance-Entscheidung (Reward-Formel bleibt, kontext-bewusster Contract-Pool) - Logistik-Wartepunkte wiederholt geklaert - ElevenLabs-Sound-Pipeline-Anleitung mit 22 Logistik-Prompts - Heli + Glossar Status-Pings - lg_contracts_log-Migration angelegt (Server-Prod separat) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Logistik Europa — Balance-Matrix v0.2
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**Stand:** 2026-04-20 (Phase 0 — Atlas-Review angefordert)
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**Quellen:** Pflichtenheft Kap 65 + Atlas-Kickoff-Briefing §5.1 + eigene Schätzungen (markiert)
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> Diese Matrix ist der **verbindliche Startpunkt** für alle Level-Konfigurationen.
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> Werte werden in `game_levels.params` (JSON) persistiert (siehe §6 INSERT-SQL),
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> zur Laufzeit erreichbar über `window.LOGISTIK_LEVELS`. Einzeln änderbar von
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> Lehrkräften über das Admin-Tool (Phase 7).
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>
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> **Akzeptanzkorridor (Atlas-Vorgabe, hartes Kriterium):**
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> - Level 1: ≥ 90 % der 13–15-jährigen schaffen Level beim **ersten** Versuch
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> - Level 3: ~50 % schaffen es beim ersten / ~90 % beim dritten Versuch
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>
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> Messung über Headless-Runner (`headless-runner.js`) mit drei Strategien
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> (`naive`, `greedy`, `optimal`) plus `noop` als Lebenszeichen-Strategie.
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## 1. Level-Parameter mit Rationale
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Tabelle pro Parameter. **Quelle = A** (Atlas-Briefing §5.1), **PH** (Pflichtenheft Kap),
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**S** (Schätzung Logistik-Instanz). **„=A"** in Rationale heißt: Atlas-Wert übernommen,
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keine Abweichung. Abweichungen sind ausführlich begründet.
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| Parameter | L1 | L2 | L3 | Quelle | Rationale |
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|-----------------------------------|------------------|-----------------|-----------------|--------|-----------|
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| **Startbudget (€)** | 8.000 | 5.000 | 2.500 | A | =A. Werte erlauben bei TRUCK_SMALL Wien→Salzburg (~472 € Fahrkosten) genau 1 Standardauftrag (1.000 €) als Tutorialgewinn auf L1; auf L3 ist jede Fehlentscheidung sichtbar. |
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| **Aufträge parallel (max)** | 1 | 3 | 6 | A / PH 13.3 | =A. PH 13.3 nennt nur „mehrere", Atlas konkretisiert. 1/3/6 ist saubere Verdoppelung+Steigerung, didaktisch sortierbar. |
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| **Fahrzeuge verfügbar** | 1 | 3 | 5 | A / PH 13.3 | =A bzgl. Anzahl. Typen-Mix konkretisiert: L1=`TRUCK_SMALL`; L2=`TRUCK_SMALL+TRUCK_LARGE+TRAIN` (alle Typen, je 1); L3=variabel (2× SMALL, 2× LARGE, 1× TRAIN). |
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| **Fristlänge-Multiplikator** | × 1.5 | × 1.2 | × 1.0 | A / PH 65.6 | =A. PH 65.6 definiert nur Standardauftrag-Frist als `Distanz/60 × 1.5`. Atlas reduziert pro Level — gut, bleibt. |
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| **Hilfestufe (default)** | `BLINK_EXACT` | `SHOW_REGION` | `NONE` | A / PH 10.3 | =A. PH 10.3 nennt 5 Stufen, Atlas wählt die didaktisch sinnvollste Spreizung (volle Hilfe → mittlere → keine). `SHOW_COUNTRY` zwischen L1 und L2 als künftige Lehrkraft-Option. |
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| **Event-Wahrscheinlichkeit (Multiplikator)** | **0** (deaktiviert) | 0.5 | 1.0 | **S abweichend** | **Abweichung von A** (war 2 %/5 %/10 %): Setze L1 auf **0** statt halbiert. Begründung: PH 4.2 verlangt „motivierend, nicht frustrierend". Bei einem einzigen Auftrag im Tutorial ist ein Unfall-Event statistisch zwar selten, aber wenn er trifft, ist der Effekt katastrophal (Speed×0.5 bei einer einzigen 4.5h-Fahrt = +2.25h Verspätung = 450 € Strafe = halber Erlös weg). Bei 0 % wird das Modell durchsichtig. Events kommen ab L2. |
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| **Verspätungsstrafe (% Wert/h)** | 10 % | 20 % | 30 % | A / PH 65.2 | A weicht selbst von PH ab: PH 65.2 nennt fix „20 %", Atlas staffelt 10/20/30. Übernehme Atlas, weil pädagogisch sinnvoller (Schonung auf L1, Schmerz auf L3). Im JSON-Export als `latePenaltyOverride`, default bleibt `ECONOMY.latePenaltyPercentPerHour = 0.2`. |
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| **Miete Fahrzeug (€/Tag)** | 0 | 200 | 500 | A | =A. PH erwähnt Miete nur lose (Kap 10.7 „Miete ab bestimmten Levels"). 0/200/500 macht Fahrzeugauswahl strategisch ab L2 (großer LKW = teurer, aber 3× Kapazität → lohnt nur bei Großauftrag). |
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| **Standkosten Fahrzeug (€/h)** | 0 | 5 | 5 | PH 65.2 | =PH (5 €/h). L1 ausgesetzt, weil Tutorial — sonst wirkt jede Pause wie eine Strafe. Ab L2 normal aktiv. |
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| **Standkosten Container (€/h Hafen)** | n/a | n/a | 10 | PH 65.2 | =PH (10 €/h). Erst L3 relevant, weil Häfen erst L3 aktiv. |
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| **Min Ziel-Erlös (€)** | 3.000 | 10.000 | 20.000 | A / S | =A. Mein Sanity-Check: L3 mit 6 parallelen Aufträgen × ~1.500 € durchschnittlich × 2 Auftragsrunden in 72h = 18.000 € Brutto. 20.000 € Min-Ziel ist also „muss Bonus mitnehmen, sonst knapp". Passt zu „Profi". |
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| **Zeitlimit (Sim-Stunden)** | 24 | 48 | 72 | A / S | =A. 24h L1 ist genug für 1 Auftrag (4.5h Wien→Salzburg + Puffer). 48h L2 für 3 Aufträge mit Disposition. 72h L3 für 6+intermodal+Events. |
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| **Initial timeScale** | 1× | 1× | 1× | PH 65.4 | Standard. Bearbeiter:in wechselt in der UI auf 4× oder 8× nach Bedarf. Kein Auto-Skip auf höhere Levels — bewusste Entscheidung sollen sie selbst treffen. |
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| **Bahn aktiv?** | nein | nein | ja | A / PH 13.3 | =A. PH 13.3 sagt L3 „volle Grundlogik" inkl. Bahn. L1+L2 ohne Bahn vereinfacht Routing-Entscheidung erheblich (kein Mode-Choice). |
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| **Häfen aktiv?** | nein | nein | ja | A / PH 13.3 | =A. Begründung wie Bahn — Schiffsankünfte als Auftragsquelle braucht didaktischen Boden, der erst auf L3 da ist. |
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| **Intermodale Aufträge?** | nein | nein | ja | A / PH 13.3 | =A. Voraussetzung: Bahn + Häfen aktiv. |
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| **Minigames?** | nein | optional | optional | PH 11.4 | =PH (optional ab L2). L1 nichts, weil schon mit Hauptmechanik beschäftigt. „Optional" heißt: per Lehrkraft-Config schaltbar (Phase 7). |
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| **Sichtbare Locations** | nur `visible_from_level=1` (Hauptstädte) | bis Level 2 (+ Großstädte) | alle | PH 9.1 + Seed | Seed-Daten haben pro Location ein `visibleFromLevel`-Feld. Filter rendert nur sichtbare Marker — reduziert kognitive Last auf L1. Ab L3 alles sichtbar. |
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### Begründungen je Level (Erzählebene)
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**Level 1 — „Erster Auftrag":**
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Tutorial. Ein einziger Auftrag (Wien → Salzburg, 300 km), ein einziger
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TRUCK_SMALL. `BLINK_EXACT` zeigt Start- und Zielort blinkend auf der Karte.
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Events deaktiviert (Abweichung von Atlas — siehe Tabelle, Zeile Event-Wahrsch.).
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Kontingent: 8.000 € + 1.000 € Auftrag − ~472 € Fahrkosten = klarer
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positiver Abschluss bei Pünktlichkeit. Bonus „pünktlich" (+10 %) und
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„keine Leerfahrt" (+20 %) spürbar, aber nicht überlebenswichtig.
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**Ziel:** Vertrauen aufbauen, Mechanik verstehen, „ich kann das"-Erlebnis.
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**Level 2 — „Drei Aufträge gleichzeitig":**
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Erste echte Disposition. 3 parallele Aufträge in Mitteleuropa, alle 3
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Fahrzeugtypen verfügbar. `SHOW_REGION` zeigt nur die Region des Zielorts —
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Bearbeiter:in muss überlegen, welcher Ort innerhalb dieser Region passt.
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Events bei 50 % der PH-Werte (Unfall 2.5 %/h, Schnee 5 %/h, Hafen 4 %/h).
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Knappe 5.000 € Startbudget zwingt zu Effizienz. Zwei dumme Leerfahrten
|
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machen die Bilanz schon negativ. **Ziel:** Strategie-Bewusstsein,
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Fahrzeug-zu-Auftrag-Match lernen.
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**Level 3 — „Profi-Disposition Europa":**
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Volles Modell. 6 parallele Aufträge, intermodale Ketten (LKW → Zug → LKW),
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Häfen mit Schiffsankünften (= zusätzliche Container, neue Aufträge),
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Bahn-Dijkstra über 5 Knoten. `NONE` — alle Orte selbst suchen.
|
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Events bei 100 % der PH-Werte. 2.500 € Startbudget verzeiht keinen
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Patzer. **Ziel:** Wer hier mit positivem Kontostand abschließt, hat
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das Modell verstanden — auch wirtschaftlich.
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## 2. Verbindliche Konstanten (aus Kap 65 — gleich für alle Level)
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> Über `LogistikEngine.VEHICLE_DEFAULTS`, `.ECONOMY`, `.EVENT_RULES`
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> bereits implementiert. **Nicht überschreiben pro Level**, nur via
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> Tuning-Iteration mit Atlas-Approval.
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### Fahrzeuge
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| Typ | Speed | Kapazität | €/km | €/h | Lade min | Entlade min |
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|--------------|---------|-----------|------|------|----------|-------------|
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| TRUCK_SMALL | 70 km/h | 1 Cont. | 1.20 | 25 | 5 | 5 |
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| TRUCK_LARGE | 60 km/h | 3 Cont. | 2.50 | 45 | 8 | 8 |
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| TRAIN | 90 km/h | 20 Cont. | 8.00 | 150 | 20/Block | 20 |
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### Aufträge
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| Typ | Basiswert | Container | Frist (h) |
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|------------------|-----------|-----------|------------------------|
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| Standardauftrag | 1.000 € | 1–3 | distanceKm/60 × 1.5 |
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| Eilauftrag | 1.500 € | 1–2 | distanceKm/70 |
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### Bonus / Malus
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- Pünktlich: **+10 %**
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- Optimal (keine Leerfahrt): **+20 %**
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- Strafe pro Stunde Verspätung: **20 % Auftragswert** (per Level via `latePenaltyOverride` anpassbar)
|
||
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### Events (pro Stunde, Basis-Werte)
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| Event | Basis-Wahrsch./h | Wirkung |
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|-----------------|---------------------|-----------------------|
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| TRAFFIC_ACCIDENT| 5 % | Speed × 0.5 für Event-Dauer |
|
||
| SNOW (Alpen) | 10 % | Speed × 0.7 |
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| PORT_DELAY | 8 % | Ladezeit × 1.5 |
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Pro Level multipliziert mit `eventProbabilityMultiplier` (0/0.5/1.0).
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### Zeit
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- 1 Tick = 250 ms Echtzeit
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- 1× = 1 Sim-Min/Echt-Sek
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- 4× = 4 Sim-Min/Echt-Sek
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||
- 8× = 8 Sim-Min/Echt-Sek (je nach Stabilität)
|
||
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### Bahnnetz (aus `lg-railnet.json`, von Atlas bestätigt 01:45)
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Knoten: Wien, München, Hamburg, Rotterdam, Paris (5)
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Kanten:
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- Wien ↔ München: 400 km
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- München ↔ Hamburg: 800 km
|
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- Hamburg ↔ Rotterdam: 500 km
|
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- Paris ↔ Rotterdam: 520 km (durationMinutes: 347)
|
||
- Paris ↔ München: 820 km (durationMinutes: 547)
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Test-Pfade für Dijkstra:
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||
- Wien → Hamburg via München = 400 + 800 = **1.200 km**
|
||
- Wien → Paris via München = 400 + 820 = **1.220 km**
|
||
- Wien → Rotterdam (kürzer): via München+Hamburg = 400+800+500 = **1.700 km** (vs. via Paris = 400+820+520 = 1.740 km)
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## 3. Strategie-Profile (für Headless-Runner)
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| Strategie | Verhalten | Erwartung L1 | Erwartung L2 | Erwartung L3 |
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|-----------|-----------|--------------|--------------|--------------|
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| `noop` | Keine Aktion. Zeit läuft ab, kein Erlös. | fail | fail | fail |
|
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| `naive` | Erstes Fahrzeug, nächster Auftrag, FIFO. | **muss** schaffen (≥ 90 %) | knapp / fail | fail (sicher) |
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| `greedy` | Höchster Auftragswert zuerst, größtes Fahrzeug. | schafft locker | schafft (~ 70 %) | fail / knapp |
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| `optimal` | Orakel — perfekte Routenplanung, keine Leerfahrten. | schafft perfekt | schafft mit Reserve | **muss** schaffen (~ 90 %) |
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||
`noop` ist Test-Strategie für Phase 0: Beweist, dass Runner-Vertrag,
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||
Seed-RNG, Ergebnisstruktur und Loop-Steuerung funktionieren — ohne
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dass `engine.tick` implementiert sein muss.
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### Akzeptanzkorridor (formal)
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```
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runLevel(1, *, 'naive') → success: true, endBalance ≥ +1.000 €
|
||
runLevel(1, *, 'greedy') → success: true, endBalance ≥ +2.000 €
|
||
runLevel(1, *, 'optimal') → success: true, endBalance ≥ +3.000 €
|
||
|
||
runLevel(2, *, 'naive') → success: false (oder negativ)
|
||
runLevel(2, *, 'greedy') → success: true, endBalance ≥ 0
|
||
runLevel(2, *, 'optimal') → success: true, endBalance ≥ +5.000 €
|
||
|
||
runLevel(3, *, 'naive') → success: false (sicher)
|
||
runLevel(3, *, 'greedy') → success: false oder knapp negativ
|
||
runLevel(3, *, 'optimal') → success: true, endBalance ≥ 0
|
||
```
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||
|
||
Pro Level werden **5 Seeds** (1–5) gespielt. Kriterium gilt für **Median**,
|
||
nicht Worst-Case (sonst kein Spielraum für Pech). Ergebnisse landen in
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||
`headless-runner.html`-Tabelle.
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## 4. Tuning-Protokoll
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||
Wenn nach Phase 2/3 die Akzeptanz-Korridore nicht erreicht werden:
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1. **Erst** prüfen, ob die Strategie wirklich „naive"/„optimal" ist —
|
||
schlechte Strategien lassen Level-Werte gut aussehen.
|
||
2. **Dann** an *einem* Parameter pro Iteration drehen. Nie mehrere
|
||
gleichzeitig — sonst nicht messbar.
|
||
3. Jede Tuning-Änderung mit kurzem Eintrag im §8 Änderungslog dokumentieren.
|
||
4. Bei Strukturveränderungen (Hilfestufe oder Fahrzeuge) Atlas-Review
|
||
anfragen, weil dann Lehrplan-Anker möglicherweise nicht mehr passen.
|
||
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||
---
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||
## 5. JSON-Repräsentation für `game_levels.params`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"level_1": {
|
||
"startBudget": 8000,
|
||
"maxActiveContracts": 1,
|
||
"availableVehicleTypes": ["TRUCK_SMALL"],
|
||
"vehicleCount": 1,
|
||
"deadlineMultiplier": 1.5,
|
||
"defaultHintMode": "BLINK_EXACT",
|
||
"eventProbabilityMultiplier": 0,
|
||
"latePenaltyOverride": 0.10,
|
||
"rentalCostPerDay": 0,
|
||
"idleCostPerHour": 0,
|
||
"containerStandCostPerHour": 0,
|
||
"minTargetEarnings": 3000,
|
||
"timeLimitHours": 24,
|
||
"initialTimeScale": 1,
|
||
"railEnabled": false,
|
||
"portsEnabled": false,
|
||
"intermodalEnabled": false,
|
||
"minigamesEnabled": false,
|
||
"visibleLocationLevel": 1
|
||
},
|
||
"level_2": {
|
||
"startBudget": 5000,
|
||
"maxActiveContracts": 3,
|
||
"availableVehicleTypes": ["TRUCK_SMALL", "TRUCK_LARGE", "TRAIN"],
|
||
"vehicleCount": 3,
|
||
"deadlineMultiplier": 1.2,
|
||
"defaultHintMode": "SHOW_REGION",
|
||
"eventProbabilityMultiplier": 0.5,
|
||
"latePenaltyOverride": 0.20,
|
||
"rentalCostPerDay": 200,
|
||
"idleCostPerHour": 5,
|
||
"containerStandCostPerHour": 0,
|
||
"minTargetEarnings": 10000,
|
||
"timeLimitHours": 48,
|
||
"initialTimeScale": 1,
|
||
"railEnabled": false,
|
||
"portsEnabled": false,
|
||
"intermodalEnabled": false,
|
||
"minigamesEnabled": true,
|
||
"visibleLocationLevel": 2
|
||
},
|
||
"level_3": {
|
||
"startBudget": 2500,
|
||
"maxActiveContracts": 6,
|
||
"availableVehicleTypes": ["TRUCK_SMALL", "TRUCK_LARGE", "TRAIN"],
|
||
"vehicleCount": 5,
|
||
"deadlineMultiplier": 1.0,
|
||
"defaultHintMode": "NONE",
|
||
"eventProbabilityMultiplier": 1.0,
|
||
"latePenaltyOverride": 0.30,
|
||
"rentalCostPerDay": 500,
|
||
"idleCostPerHour": 5,
|
||
"containerStandCostPerHour": 10,
|
||
"minTargetEarnings": 20000,
|
||
"timeLimitHours": 72,
|
||
"initialTimeScale": 1,
|
||
"railEnabled": true,
|
||
"portsEnabled": true,
|
||
"intermodalEnabled": true,
|
||
"minigamesEnabled": true,
|
||
"visibleLocationLevel": 3
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. INSERT-SQL für `game_levels`
|
||
|
||
**Schema (von Atlas bestätigt 01:45):** `id, game_id, level_name,
|
||
scenario, params, sort_order, created_at, updated_at`. Keine eigene
|
||
Spalte `level_name_easy` — die Leichte-Sprache-Variante wandert ins
|
||
`params`-JSON als `levelNameEasy` (UI liest beide Felder, `pickText()` wählt).
|
||
|
||
> **Hinweis:** Atlas hat die drei Logistik-Level am 2026-04-20 01:45
|
||
> bereits eingespielt. Diese SQLs dienen als Referenz / für Reset.
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Logistik Europa — 3 Level-Konfigurationen (Phase 0)
|
||
-- Voraussetzung: module_info-Eintrag 'logistik' existiert
|
||
-- created_at / updated_at werden von MySQL-Default gesetzt
|
||
|
||
INSERT INTO `game_levels`
|
||
(`game_id`, `sort_order`, `level_name`, `scenario`, `params`)
|
||
VALUES
|
||
(
|
||
'logistik', 1, 'Lernen', 'logistik_level_1',
|
||
JSON_OBJECT(
|
||
'levelNameEasy', 'Erster Auftrag',
|
||
'startBudget', 8000,
|
||
'maxActiveContracts', 1,
|
||
'availableVehicleTypes', JSON_ARRAY('TRUCK_SMALL'),
|
||
'vehicleCount', 1,
|
||
'deadlineMultiplier', 1.5,
|
||
'defaultHintMode', 'BLINK_EXACT',
|
||
'eventProbabilityMultiplier', 0,
|
||
'latePenaltyOverride', 0.10,
|
||
'rentalCostPerDay', 0,
|
||
'idleCostPerHour', 0,
|
||
'containerStandCostPerHour', 0,
|
||
'minTargetEarnings', 3000,
|
||
'timeLimitHours', 24,
|
||
'initialTimeScale', 1,
|
||
'railEnabled', FALSE,
|
||
'portsEnabled', FALSE,
|
||
'intermodalEnabled', FALSE,
|
||
'minigamesEnabled', FALSE,
|
||
'visibleLocationLevel', 1
|
||
)
|
||
),
|
||
(
|
||
'logistik', 2, 'Übung', 'logistik_level_2',
|
||
JSON_OBJECT(
|
||
'levelNameEasy', 'Drei Aufträge',
|
||
'startBudget', 5000,
|
||
'maxActiveContracts', 3,
|
||
'availableVehicleTypes', JSON_ARRAY('TRUCK_SMALL', 'TRUCK_LARGE', 'TRAIN'),
|
||
'vehicleCount', 3,
|
||
'deadlineMultiplier', 1.2,
|
||
'defaultHintMode', 'SHOW_REGION',
|
||
'eventProbabilityMultiplier', 0.5,
|
||
'latePenaltyOverride', 0.20,
|
||
'rentalCostPerDay', 200,
|
||
'idleCostPerHour', 5,
|
||
'containerStandCostPerHour', 0,
|
||
'minTargetEarnings', 10000,
|
||
'timeLimitHours', 48,
|
||
'initialTimeScale', 1,
|
||
'railEnabled', FALSE,
|
||
'portsEnabled', FALSE,
|
||
'intermodalEnabled', FALSE,
|
||
'minigamesEnabled', TRUE,
|
||
'visibleLocationLevel', 2
|
||
)
|
||
),
|
||
(
|
||
'logistik', 3, 'Profi', 'logistik_level_3',
|
||
JSON_OBJECT(
|
||
'levelNameEasy', 'Profi-Disposition',
|
||
'startBudget', 2500,
|
||
'maxActiveContracts', 6,
|
||
'availableVehicleTypes', JSON_ARRAY('TRUCK_SMALL', 'TRUCK_LARGE', 'TRAIN'),
|
||
'vehicleCount', 5,
|
||
'deadlineMultiplier', 1.0,
|
||
'defaultHintMode', 'NONE',
|
||
'eventProbabilityMultiplier', 1.0,
|
||
'latePenaltyOverride', 0.30,
|
||
'rentalCostPerDay', 500,
|
||
'idleCostPerHour', 5,
|
||
'containerStandCostPerHour', 10,
|
||
'minTargetEarnings', 20000,
|
||
'timeLimitHours', 72,
|
||
'initialTimeScale', 1,
|
||
'railEnabled', TRUE,
|
||
'portsEnabled', TRUE,
|
||
'intermodalEnabled', TRUE,
|
||
'minigamesEnabled', TRUE,
|
||
'visibleLocationLevel', 3
|
||
)
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
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## 7. Konsistenz-Checks (durch Atlas 01:45 abgeschlossen)
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1. ✅ **Bahnnetz-Distanzen:** Paris↔Rotterdam=520, Paris↔München=820 (bestätigt, in §2 eingearbeitet)
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2. ✅ **Event-Wahrsch. L1=0:** Genehmigt
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3. ✅ **`game_levels`-Schema:** Spalten geklärt, INSERT in §6 angepasst
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4. ✅ **`level_name_easy`:** Existiert nicht, wandert ins params-JSON
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## 8. Änderungshistorie
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- **2026-04-20 01:50** v0.3 — Atlas-Doku-Korrekturen: Bahnnetz-Distanzen
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Paris↔Rotterdam=520/Paris↔München=820 ergänzt, INSERT-Schema
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angepasst (`scenario` statt `level_name_easy`, `levelNameEasy` ins
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params-JSON), Konsistenz-Checks abgehakt
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- **2026-04-20** v0.2 — Rationale-Spalte je Parameter, INSERT-SQLs,
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Konsistenz-Checks an Atlas, `eventProbabilityMultiplier` als
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Multiplikator umstrukturiert, Container-Standkosten ergänzt, `noop`-
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Strategie zur Strategieliste
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- **2026-04-20** v0.1 — Erste Fassung (Logistik)
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