Notebooks
Zu jedem Kapitel gehört ein Jupyter-Notebook mit allen Codeblöcken in Lesereihenfolge — insgesamt 25. Drei Wege, sie auszuführen: in einer lokalen Jupyter-Installation öffnen, in Google Colab hochladen, oder mit dem Kurs-Image starten, das alle Solver mitbringt:
docker run --rm -p 127.0.0.1:8888:8888 or-mit-pythonAlle 25 Notebooks als ZIP (208 KB)
Vorspann
Kapitel
- Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung einfuehrung.ipynb
- Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität{idx:Konvexität} fundament.ipynb
- Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten oekosystem.ipynb
- Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell modellierung.ipynb
- Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise lp.ipynb
- Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound{idx:Branch-and-Bound} milp.ipynb
- Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT{idx:CP-SAT} — Logik, Scheduling und Zuweisung cpsat.ipynb
- Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP graphen.ipynb
- Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt metaheuristiken.ipynb
- Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten dekomposition.ipynb
- Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität qp-nlp.ipynb
- Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit unsicherheit.ipynb
- Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung{idx:Bellman-Gleichung} und Order-Execution dynamische-programmierung.ipynb
- Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte mehrziel.ipynb
- Kapitel 15: Predict-then-Optimize{idx:Predict-then-Optimize} — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung prognose.ipynb
- Kapitel 16: Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten bruecke.ipynb
- Kapitel 17: Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit supplychain.ipynb
- Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage finanzdaten.ipynb
- Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz markowitz.ipynb
- Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten{idx:Transaktionskosten} cvar.ipynb
- Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine handelsmaschine.ipynb
- Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz praxisfallen.ipynb
- Kapitel 23: Testen, Messen, Ausliefern testing.ipynb