README.md

@@ -54,23 +54,17 @@ Leon,2024-09-01,2024-12-31,1,2025-01-01,2025-07-31,0
 
 ### vorherige-ausgaben.csv (optional)
 
-Historische Dienstzuteilungen für Jahres-Fairness. Format wie `ausgabe.csv` bzw. `ausgabe-gesamt.csv`.
-Hier kann die `ausgabe-gesamt.csv`, die bei der letzten Planung generiert wurde eingespielt werden.
+Historische Dienstzuteilungen für Jahres-Fairness. Format wie `ausgabe.csv`.
 
 ## Ausgabedatei
 
 ### ausgabe.csv
 
-Die neu zugeteilten Dienste.
 ```csv
 Datum,Wochentag,Frühstücksdienst,Putznotdienst,Essensausgabenotdienst,Kochen,Elternabend
 2026-01-06,Montag,Sarah & Tim,Leon,Erika,,
 ```
 
-
-### ausgabe-gesamt.csv
-Wie `ausgabe.csv`, enthält aber neben den neu geplanten Diensten auch die historischen Dienste, die über `vorherige-ausgaben.csv` übergeben wurden. Die Datei `ausgabe-gesamt.csv` kann bei der nächsten Planung wieder als Eingabe `vorherige-ausgaben.csv` verwendet werden.
-
 ## Verwendung
 
 ```bash

ausgabe.py

@@ -6,7 +6,7 @@ Visualisierung und Export der Ergebnisse
 
 from datetime import date
 from collections import defaultdict
-from typing import Dict, List, DefaultDict, Tuple
+from typing import Dict, List, DefaultDict
 
 from datenmodell import ElterndienstplanerDaten, Dienst, Eltern, Zielverteilung
 from csv_io import AusgabeWriter
@@ -20,8 +20,6 @@ class ElterndienstAusgabe:
         # Zwischenergebnisse aus der Optimierung (über Observer-Pattern gesetzt)
         self.ziel_lokal: Zielverteilung = None
         self.ziel_global: Zielverteilung = None
-        # Historische Dienste (kann über Observer gesetzt werden)
-        self.historische_dienste: List[Tuple[date, Eltern, Dienst]] = None
 
     def setze_zielverteilungen(
         self,
@@ -32,17 +30,9 @@ class ElterndienstAusgabe:
         self.ziel_lokal = ziel_lokal
         self.ziel_global = ziel_global
 
-    def setze_historische_dienste(self, historische_dienste: List[Tuple[date, Eltern, Dienst]]) -> None:
-        """Observer-Callback: Setzt historische Dienste für Ausgabe/Export"""
-        self.historische_dienste = historische_dienste
-
     def schreibe_ausgabe_csv(self, datei: str, lösung: Dict[date, Dict[Dienst, List[Eltern]]]) -> None:
         """Schreibt die Lösung in die ausgabe.csv"""
-        AusgabeWriter.schreibe_ausgabe_csv(datei, lösung, self.daten.planungszeitraum, self.daten.dienste, False)
-        # Schreibe ergänzende Datei mit historischen Diensten (falls vorhanden).
-        hist_datei = datei.replace('.csv', '-gesamt.csv') if datei.endswith('.csv') else datei + '-gesamt.csv'
-        historische = self.historische_dienste if self.historische_dienste is not None else self.daten.historische_dienste
-        AusgabeWriter.schreibe_ausgabe_csv(hist_datei, lösung, self.daten.planungszeitraum, self.daten.dienste, True, historische)
+        AusgabeWriter.schreibe_ausgabe_csv(datei, lösung, self.daten.planungszeitraum, self.daten.dienste)
 
     def drucke_statistiken(self, lösung: Dict[date, Dict[Dienst, List[Eltern]]]) -> None:
         """Druckt Statistiken zur Lösung"""
@@ -118,30 +108,28 @@ class ElterndienstAusgabe:
                 positive_praef_tage = {tag for tag, präf in praeferenzen_dienst.items() if präf == 1}
 
                 if positive_praef_tage:  # Es gibt positive Präferenzen
+                    # Prüfe ob ALLE zugeteilten Dienste an nicht-präferierten Tagen sind
                     for tag in zugeteilte_tage:
                         if tag not in positive_praef_tage:
+                            # Dienst wurde an nicht-präferiertem Tag zugeteilt
                             verletzungen[eltern][dienst]['positiv_nicht_erfuellt'] += 1
 
-        # Tabelle ausgeben (verbesserte Spaltenformatierung)
-        col_width = 14  # Breite pro Dienst-Spalte (sichtbar)
-        name_col = 20
-
-        # Header
-        print(f"\n{'Eltern':<{name_col}}", end='')
+        # Tabelle ausgeben
+        print(f"\n{'Eltern':<20} ", end='')
         for dienst in self.daten.dienste:
-            print(f"{dienst.kuerzel:^{col_width}}", end='')
+            print(f"{dienst.kuerzel:>12}", end='')
         print()
-        print(f"{'':{name_col}}", end='')
-        for _ in self.daten.dienste:
-            print(f"{'neg, pos':^{col_width}}", end='')
+        print(f"{'':20} ", end='')
+        for dienst in self.daten.dienste:
+            print(f"{'neg, pos':>12}", end='')
         print()
-        print("-" * (name_col + col_width * len(self.daten.dienste)))
+        print("-" * (20 + 12 * len(self.daten.dienste)))
 
         gesamt_negativ = defaultdict(int)
         gesamt_positiv = defaultdict(int)
 
         for eltern in sorted(self.daten.eltern):
-            print(f"{eltern:<{name_col}}", end='')
+            print(f"{eltern:<20} ", end='')
             for dienst in self.daten.dienste:
                 neg = verletzungen[eltern][dienst]['negativ']
                 pos = verletzungen[eltern][dienst]['positiv_nicht_erfuellt']
@@ -149,28 +137,22 @@ class ElterndienstAusgabe:
                 gesamt_negativ[dienst] += neg
                 gesamt_positiv[dienst] += pos
 
-                # Inhalt vor Padding erstellen
-                cell = f"{neg:>3}, {pos:>3}"
-                cell_padded = cell.center(col_width)
-
-                # Farbcodierung (erst nach Padding anwenden)
+                # Farbcodierung
                 farbe = ""
                 reset = ""
                 if neg > 0 or pos > 0:
                     farbe = "\033[91m" if neg > 0 else "\033[93m"  # Rot für negativ, Gelb für positiv
                     reset = "\033[0m"
 
-                print(f"{farbe}{cell_padded}{reset}", end='')
+                print(f"{farbe}{neg:>3}, {pos:>3}{reset:>6}", end='')
             print()
 
         # Summenzeile
-        print("-" * (name_col + col_width * len(self.daten.dienste)))
-        print(f"{'SUMME':<{name_col}}", end='')
+        print("-" * (20 + 12 * len(self.daten.dienste)))
+        print(f"{'SUMME':<20} ", end='')
         for dienst in self.daten.dienste:
             neg = gesamt_negativ[dienst]
             pos = gesamt_positiv[dienst]
-            cell = f"{neg:>3}, {pos:>3}"
-            cell_padded = cell.center(col_width)
 
             farbe = ""
             reset = ""
@@ -178,7 +160,7 @@ class ElterndienstAusgabe:
                 farbe = "\033[91m" if neg > 0 else "\033[93m"
                 reset = "\033[0m"
 
-            print(f"{farbe}{cell_padded}{reset}", end='')
+            print(f"{farbe}{neg:>3}, {pos:>3}{reset:>6}", end='')
         print()
 
         print("\nLegende:")
@@ -267,99 +249,3 @@ class ElterndienstAusgabe:
         print(f"Maximale Abweichung von Global-Ziel: {max_abw_global:.2f} Dienste")
         print(f"Maximale Abweichung von Lokal-Ziel:  {max_abw_lokal:.2f} Dienste")
         print("\nLegende: Δ = Tatsächlich - Ziel  (positiv = mehr als Ziel, negativ = weniger als Ziel)")
-
-    def visualisiere_dienste_uebersicht(
-        self,
-        lösung: Dict[date, Dict[Dienst, List[Eltern]]]
-    ) -> None:
-        """Visualisiert die Übersicht der zugeteilten Dienste nach Optimierung
-
-        Zeigt für jede Familie und jeden Diensttyp:
-        - Anzahl Dienste nach Optimierung (Historie + Planungszeitraum)
-        - Differenz zum globalen Ziel (Historie + Planungszeitraum)
-
-        Args:
-            lösung: Die Lösung der Optimierung
-        """
-        if self.ziel_global is None:
-            print("FEHLER: Globale Zielverteilung wurde nicht gesetzt!")
-            return
-
-        # Berechne historische Dienste pro Eltern und Dienst
-        historisch = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
-        for datum, eltern, dienst in self.daten.historische_dienste:
-            historisch[eltern][dienst] += 1
-
-        # Berechne geplante Dienste (aus Lösung)
-        geplant = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
-        for tag_dienste in lösung.values():
-            for dienst, eltern_liste in tag_dienste.items():
-                for eltern in eltern_liste:
-                    geplant[eltern][dienst] += 1
-
-        # Berechne globale Ziele für jeden Elternteil und Dienst
-        # Das globale Ziel ist: faire Verteilung über (Historie + Planungszeitraum) MINUS bereits geleistete Historie
-        # Also: ziel_global[eltern][dienst] ist die SOLL-Änderung im Planungszeitraum
-        # Tatsächliches Gesamt-Ziel = historisch[eltern][dienst] + ziel_global[eltern][dienst]
-
-        print("\n" + "="*120)
-        print("ÜBERSICHT: Dienst nach der Optimierung")
-        print("="*120)
-
-
-        # Tabelle: NACH der Optimierung (historisch + geplant)
-        print("\n>>> NACH OPTIMIERUNG (historische Dienste + Planungszeitraum) <<<\n")
-
-        # Header
-        print(f"{'Eltern':<20} ", end='')
-        for dienst in self.daten.dienste:
-            print(f"{dienst.kuerzel:>14} ", end='')
-        print(f"{'GESAMT':>14}")
-        print(f"{'':20} ", end='')
-        for dienst in self.daten.dienste:
-            print(f"{'Ist / Δ Ziel':>14} ", end='')
-        print(f"{'Ist / Δ Ziel':>14}")
-        print("-" * 120)
-
-        # Datenzeilen
-        for eltern in sorted(self.daten.eltern):
-            print(f"{eltern:<20} ", end='')
-
-            gesamt_ist = 0
-            gesamt_ziel = 0
-
-            for dienst in self.daten.dienste:
-                ist_dienste = historisch[eltern][dienst] + geplant[eltern][dienst]
-                gesamt_ist += ist_dienste
-
-                # Globales Ziel = historisch + ziel_global (das ist das faire Gesamt-Ziel)
-                ziel_gesamt = historisch[eltern][dienst] + self.ziel_global[eltern][dienst]
-                gesamt_ziel += ziel_gesamt
-
-                delta = ist_dienste - ziel_gesamt
-
-                # Farbcodierung
-                farbe = ""
-                reset = ""
-                if abs(delta) > 0.5:
-                    farbe = "\033[93m" if abs(delta) <= 1.5 else "\033[91m"
-                    reset = "\033[0m"
-
-                print(f"{farbe}{ist_dienste:>6} / {delta:>+5.1f}{reset} ", end='')
-
-            # Gesamt-Spalte
-            delta_gesamt = gesamt_ist - gesamt_ziel
-            farbe = ""
-            reset = ""
-            if abs(delta_gesamt) > 0.5:
-                farbe = "\033[93m" if abs(delta_gesamt) <= 1.5 else "\033[91m"
-                reset = "\033[0m"
-
-            print(f"{farbe}{gesamt_ist:>6} / {delta_gesamt:>+5.1f}{reset}")
-
-        print()
-        print("Legende:")
-        print("  Ist       = Anzahl tatsächlich geleisteter Dienste")
-        print("  Δ Ziel    = Differenz zum globalen fairen Ziel (positiv = mehr als fair, negativ = weniger)")
-        print("  \033[93mGelb\033[0m      = Abweichung 0.5 - 1.5 Dienste")
-        print("  \033[91mRot\033[0m       = Abweichung > 1.5 Dienste")

csv_io.py

@@ -6,7 +6,7 @@ Trennt CSV-Parsing und -Schreiben von der Business-Logik
 
 import csv
 from datetime import datetime, date, timedelta
-from typing import Dict, List, Tuple, DefaultDict, Optional
+from typing import Dict, List, Tuple, DefaultDict
 from collections import defaultdict
 
 
@@ -213,9 +213,7 @@ class AusgabeWriter:
         datei: str,
         lösung: Dict[date, Dict[any, List[str]]],  # Dienst-Objekt als Key
         tage: List[date],
-        dienste: List,  # List[Dienst]
-        gesamt: bool = False,
-        historische_dienste: List[Tuple[date, str, any]] = None
+        dienste: List  # List[Dienst]
     ) -> None:
         """
         Schreibt die Lösung in die ausgabe.csv
@@ -223,50 +221,10 @@ class AusgabeWriter:
         Args:
             datei: Pfad zur ausgabe.csv
             lösung: Dictionary mit Zuteilungen {datum: {dienst: [eltern]}}
-            tage: Liste aller Planungstage (aktueller Planungszeitraum)
+            tage: Liste aller Planungstage
             dienste: Liste der Dienst-Objekte
-            gesamt: Wenn True -> schreibe gesamte Dienste (inkl. historische_dienste).
-                    Wenn False -> wie bisher nur die neu verplanten Dienste (lösung).
-            historische_dienste: Optional Liste von (datum, eltern, dienst) aus vorherige-ausgaben.csv
-                                  (wird nur ausgewertet, wenn gesamt==True)
         """
-        print(f"Schreibe Ergebnisse nach {datei}... (gesamt={gesamt})")
-
-        # Bestimme alle zu schreibenden Tage
-        if gesamt and historische_dienste:
-            historische_dates = {hd[0] for hd in historische_dienste}
-            output_dates = sorted(set(tage) | historische_dates)
-        else:
-            output_dates = sorted(tage)
-
-        # Sicherstellen: Für alle Tage im Zeitraum (von min bis max) soll eine Zeile ausgegeben werden,
-        # auch wenn keine Informationen vorliegen.
-        if output_dates:
-            start_date = min(output_dates)
-            end_date = max(output_dates)
-            full_dates = []
-            current = start_date
-            while current <= end_date:
-                full_dates.append(current)
-                current += timedelta(days=1)
-            output_dates = full_dates
-
-        # Erstelle Mapping date -> dienst -> list[eltern]
-        combined: Dict[date, Dict[any, List[str]]] = {}
-        if gesamt and historische_dienste:
-            for datum, eltern_name, dienst in historische_dienste:
-                combined.setdefault(datum, {}).setdefault(dienst, [])
-                if eltern_name not in combined[datum][dienst]:
-                    combined[datum][dienst].append(eltern_name)
-
-        # Füge neue (optimierte) Zuweisungen hinzu (überschreiben/ergänzen)
-        for datum, dienst_map in (lösung or {}).items():
-            combined.setdefault(datum, {})
-            for dienst, eltern_liste in dienst_map.items():
-                combined[datum].setdefault(dienst, [])
-                for eltern_name in eltern_liste:
-                    if eltern_name not in combined[datum][dienst]:
-                        combined[datum][dienst].append(eltern_name)
+        print(f"Schreibe Ergebnisse nach {datei}...")
 
         with open(datei, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
             writer = csv.writer(f)
@@ -276,16 +234,17 @@ class AusgabeWriter:
             writer.writerow(header)
 
             # Daten schreiben
-            for tag in output_dates:
+            for tag in sorted(tage):
                 wochentag = ['Montag', 'Dienstag', 'Mittwoch', 'Donnerstag',
                            'Freitag', 'Samstag', 'Sonntag'][tag.weekday()]
 
                 row = [tag.strftime('%Y-%m-%d'), wochentag]
 
                 for dienst in dienste:
-                    eltern_str = ''
-                    if tag in combined and dienst in combined[tag]:
-                        eltern_str = ' und '.join(combined[tag][dienst])
+                    if tag in lösung and dienst in lösung[tag]:
+                        eltern_str = ' und '.join(lösung[tag][dienst])
+                    else:
+                        eltern_str = ''
                     row.append(eltern_str)
 
                 writer.writerow(row)

datenmodell.py

@@ -15,17 +15,16 @@ from csv_io import EingabeParser
 class Dienst:
     """Repräsentiert einen Diensttyp mit allen seinen Eigenschaften"""
 
-    def __init__(self, kuerzel: str, name: str, personen_anzahl: int = 1, aufwand: int = 1) -> None:
+    def __init__(self, kuerzel: str, name: str, personen_anzahl: int = 1) -> None:
         self.kuerzel: str = kuerzel
         self.name: str = name
         self.personen_anzahl: int = personen_anzahl
-        self.aufwand: int = aufwand
 
     def __str__(self) -> str:
-        return f"{self.kuerzel} ({self.name}): {self.personen_anzahl} Person(en), Aufwand={self.aufwand}"
+        return f"{self.kuerzel} ({self.name}): {self.personen_anzahl} Person(en)"
 
     def __repr__(self) -> str:
-        return f"Dienst('{self.kuerzel}', '{self.name}', {self.personen_anzahl}, {self.aufwand})"
+        return f"Dienst('{self.kuerzel}', '{self.name}', {self.personen_anzahl})"
 
     def braucht_mehrere_personen(self) -> bool:
         """Gibt True zurück, wenn mehr als eine Person benötigt wird"""
@@ -50,11 +49,11 @@ class ElterndienstplanerDaten:
     def __init__(self) -> None:
         # Dienste als Liste definieren
         self.dienste: List[Dienst] = [
-            Dienst('F', 'Frühstücksdienst', 1, aufwand=3),
-            Dienst('P', 'Putznotdienst', 1, aufwand=1),
-            Dienst('E', 'Essensausgabenotdienst', 1, aufwand=1),
-            Dienst('K', 'Kochen', 1, aufwand=3),
-            Dienst('A', 'Elternabend', 2, aufwand=2)
+            Dienst('F', 'Frühstücksdienst', 1),
+            Dienst('P', 'Putznotdienst', 1),
+            Dienst('E', 'Essensausgabenotdienst', 1),
+            Dienst('K', 'Kochen', 1),
+            Dienst('A', 'Elternabend', 2)
         ]
 
         # Datenstrukturen
@@ -103,17 +102,12 @@ class ElterndienstplanerDaten:
             vorherige_datei: Optionaler Pfad zur vorherige-ausgaben.csv für Fairness-Constraints
         """
         # Eingabe CSV: Termine, Präferenzen, Verfügbarkeit
-        # Eltern CSV: Dienstfaktoren (erst einlesen, damit self.eltern daraus abgeleitet wird)
-        self.dienstfaktoren = EingabeParser.parse_eltern_csv(eltern_datei)
-        # Fülle self.eltern aus den Einträgen in eltern.csv (Vertrauensquelle für Elternnamen)
-        self.eltern = list(self.dienstfaktoren.keys())
-
-        # Eingabe CSV: Termine, Präferenzen, Verfügbarkeit
-        # Wir verwenden die Elterndefinition aus eltern.csv; die von parse_eingabe_csv
-        # zurückgegebene Eltern-Liste wird ignoriert, damit die Quell-of-truth konsistent bleibt.
-        _, self.planungszeitraum, self.benoetigte_dienste, self.verfuegbarkeit, self.praeferenzen = \
+        self.eltern, self.planungszeitraum, self.benoetigte_dienste, self.verfuegbarkeit, self.praeferenzen = \
             EingabeParser.parse_eingabe_csv(eingabe_datei, self.get_dienst)
 
+        # Eltern CSV: Dienstfaktoren
+        self.dienstfaktoren = EingabeParser.parse_eltern_csv(eltern_datei)
+
         # Vorherige Ausgaben CSV (optional): Historische Dienste für Fairness
         if vorherige_datei:
             self.historische_dienste = \

elterndienstplaner.py

@@ -8,7 +8,6 @@ Datum: Dezember 2025
 
 import sys
 import pulp
-import multiprocessing
 from datetime import timedelta, date
 from collections import defaultdict
 from typing import Dict, List, Tuple, DefaultDict, Optional
@@ -69,9 +68,9 @@ class Elterndienstplaner:
                             faire_zuteilung = anteil * anzahl_dienste
                             ziel_dienste[eltern][dienst] += faire_zuteilung
 
-                            #if faire_zuteilung > 0.01:
-                            #    print(f"      {tag}: {eltern} Faktor={self.daten.dienstfaktoren[eltern][tag]} "
-                            #          f"-> {faire_zuteilung:.2f} von {anzahl_dienste} Diensten")
+                            if faire_zuteilung > 0.01:
+                                print(f"      {tag}: {eltern} Faktor={self.daten.dienstfaktoren[eltern][tag]} "
+                                      f"-> {faire_zuteilung:.2f} von {anzahl_dienste} Diensten")
 
             # 2. AKTUELLER PLANUNGSZEITRAUM: Faire Verteilung
             benoetigte_dienste_planungszeitraum = 0
@@ -180,10 +179,6 @@ class Elterndienstplaner:
         woche_nr = 0
         letzter_tag = self.daten.planungszeitraum[-1]
 
-        print ("\n Erster Tag im Planungszeitraum:", erster_tag)
-        print ("\n Letzter Tag im Planungszeitraum:", letzter_tag)
-
-
         while woche_start <= letzter_tag:
             woche_ende = woche_start + timedelta(days=6)
 
@@ -193,13 +188,12 @@ class Elterndienstplaner:
 
                     # Zaehle historische Dienste in dieser Woche (VOR Planungszeitraum)
                     historische_dienste_in_woche = 0
-                    #if woche_start < erster_tag:
-                    for hist_datum, hist_eltern, hist_dienst in self.daten.historische_dienste:
-                        if (hist_eltern == eltern and
-                            hist_dienst == dienst and
-                            woche_start <= hist_datum and
-                            hist_datum <= woche_ende):
-                            historische_dienste_in_woche += 1
+                    if woche_start < erster_tag:
+                        for hist_datum, hist_eltern, hist_dienst in self.daten.historische_dienste:
+                            if (hist_eltern == eltern and
+                                hist_dienst == dienst and
+                                woche_start <= hist_datum < erster_tag):
+                                historische_dienste_in_woche += 1
 
                     for tag in self.daten.planungszeitraum:
                         if woche_start <= tag <= woche_ende:
@@ -207,11 +201,8 @@ class Elterndienstplaner:
                                 woche_vars.append(x[eltern, tag, dienst])
 
                     if woche_vars:
-                        if (1 - historische_dienste_in_woche) >= 0:
-                            prob += pulp.lpSum(woche_vars) <= 1 - historische_dienste_in_woche, \
-                                f"C1_{eltern.replace(' ', '_')}_{dienst.kuerzel}_w{woche_nr}"
-                        else:
-                            print (f"    Hinweis: {eltern} hat in Woche {woche_nr} bereits {historische_dienste_in_woche} mal {dienst.name}")
+                        prob += pulp.lpSum(woche_vars) <= 1 - historische_dienste_in_woche, \
+                            f"C1_{eltern.replace(' ', '_')}_{dienst.kuerzel}_w{woche_nr}"
 
             woche_start += timedelta(days=7)
             woche_nr += 1
@@ -225,18 +216,12 @@ class Elterndienstplaner:
         for eltern in self.daten.eltern:
             for tag in self.daten.planungszeitraum:
                 tag_vars = []
-                maximum = 1
                 for dienst in self.daten.dienste:
                     if (eltern, tag, dienst) in x:
                         tag_vars.append(x[eltern, tag, dienst])
 
-                for hist_datum, hist_eltern, hist_dienst in self.daten.historische_dienste:
-                    if (hist_eltern == eltern and
-                        hist_datum == tag):
-                        maximum = 0
-
                 if tag_vars:
-                    prob += pulp.lpSum(tag_vars) <= maximum, f"C2_{eltern.replace(' ', '_')}_{tag}"
+                    prob += pulp.lpSum(tag_vars) <= 1, f"C2_{eltern.replace(' ', '_')}_{tag}"
 
     def _add_constraint_verfuegbarkeit(
         self,
@@ -356,16 +341,14 @@ class Elterndienstplaner:
                 lowBound=0)
 
 
-            # Zähle tatsächliche Dienste gewichtet mit dem Aufwand des Dienstes
             tatsaechliche_dienste_gesamt = pulp.lpSum(
-                dienst.aufwand * x[eltern, tag, dienst]
+                x[eltern, tag, dienst]
                 for tag in self.daten.planungszeitraum
                 for dienst in self.daten.dienste
                 if (eltern, tag, dienst) in x
             )
 
-            # Zielgesamt ebenfalls mit Dienst-Aufwand gewichtet
-            ziel_gesamt = sum(ziel_dienste[eltern][dienst] * dienst.aufwand for dienst in self.daten.dienste)
+            ziel_gesamt = sum(ziel_dienste[eltern][dienst] for dienst in self.daten.dienste)
 
             prob += (tatsaechliche_dienste_gesamt - ziel_gesamt <=
                     fairness_abweichung_gesamt[eltern])
@@ -387,8 +370,8 @@ class Elterndienstplaner:
         """Erstellt die Zielfunktion mit Fairness und Praeferenzen"""
         objective_terms = []
 
-        gewicht_global = 50
-        gewicht_lokal = 50
+        gewicht_global = 40
+        gewicht_lokal = 60
         gewicht_f1 = gewicht_global
         gewicht_f2 = gewicht_lokal
         gewicht_f3_global = 0.25 * gewicht_global
@@ -396,23 +379,21 @@ class Elterndienstplaner:
 
         for eltern in self.daten.eltern:
             for dienst in self.daten.dienste:
-                # Skaliere diensttyp-spezifische Fairness mit dem Aufwand des Dienstes
-                objective_terms.append(gewicht_f1 * fairness_abweichung_global[eltern, dienst] * dienst.aufwand)
-                objective_terms.append(gewicht_f2 * fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst] * dienst.aufwand)
+                objective_terms.append(gewicht_f1 * fairness_abweichung_global[eltern, dienst])
+                objective_terms.append(gewicht_f2 * fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst])
 
-            # Gesamt-Fairness (bereits dienstabhängig in den Constraints) — keine zusätzliche Mean-Skalierung mehr
             objective_terms.append(gewicht_f3_global * fairness_abweichung_gesamt_global[eltern])
             objective_terms.append(gewicht_f4_lokal * fairness_abweichung_gesamt_lokal[eltern])
 
-        # P1: Bevorzugte Dienste (stärker für aufwändigere Dienste)
+        # P1: Bevorzugte Dienste
         for (eltern, tag, dienst), praef in self.daten.praeferenzen.items():
             if (eltern, tag, dienst) in x and praef == 1:
-                objective_terms.append(-10 * dienst.aufwand * x[eltern, tag, dienst])
+                objective_terms.append(-5 * x[eltern, tag, dienst])
 
-        # P2: Abgelehnte Dienste (stärker für aufwändigere Dienste)
+        # P2: Abgelehnte Dienste
         for (eltern, tag, dienst), praef in self.daten.praeferenzen.items():
             if (eltern, tag, dienst) in x and praef == -1:
-                objective_terms.append(20 * dienst.aufwand * x[eltern, tag, dienst])
+                objective_terms.append(25 * x[eltern, tag, dienst])
 
         if objective_terms:
             prob += pulp.lpSum(objective_terms)
@@ -485,15 +466,13 @@ class Elterndienstplaner:
 
         solver = None
         try:
-            cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
-            threads = max(1, cpu_count - 1)
-            print(f"Versuche CBC Solver mit {threads} Threads...")
-            solver = pulp.PULP_CBC_CMD(msg=0, timeLimit=20, threads=threads)
-        except Exception:
+            print("Versuche CBC Solver...")
+            solver = pulp.PULP_CBC_CMD(msg=0, timeLimit=10)
+        except:
             try:
                 print("Versuche GLPK Solver...")
                 solver = pulp.GLPK_CMD(msg=0)
-            except Exception:
+            except:
                 print("Kein spezifizierter Solver verfügbar, verwende Standard.")
                 solver = None
 
@@ -544,7 +523,6 @@ def main() -> None:
         if loesung is not None:
             ausgabe.schreibe_ausgabe_csv(ausgabe_datei, loesung)
             ausgabe.drucke_statistiken(loesung)
-            ausgabe.visualisiere_dienste_uebersicht(loesung)
             ausgabe.visualisiere_verteilungen(loesung)
             ausgabe.visualisiere_praeferenz_verletzungen(loesung)