operations_research/bilder_04/erzeuge_vrp_subtours.py

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Python
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Grafik-Upgrade Stufe 1: elf neue Diagramme Grafik_Upgrade.md verlangt "37 didaktisch wertvolle Visualisierungen". Es sind 19: Die Abschnitte "Modul 1-4" wiederholen die Grafiken 1-18 unter den Nummern 19-36, nur Grafik 37 ist zusaetzlich. Belegt an den Skriptnamen - 38 Nennungen, 19 verschiedene Dateien, erzeuge_kombinatorik_wand.py steht dreimal darin. Von den 19 betreffen neun bereits vorhandene Diagramme. Umgesetzt sind die zehn wirklich neuen plus eine elfte, die aus einem Sachfehler des Auftrags entstand: Grafik 14 sollte in Abschnitt 12.3 stehen, nannte aber Zahlen aus Kapitel 17. Beide Stellen haben jetzt ihre eigene Grafik mit ihren eigenen Zahlen. Vier Vorgaben des Auftrags wurden bewusst nicht befolgt: PNG bei 300 dpi (das Buch kennt nur SVG - die 33 verwaisten PNGs waren gerade erst geloescht worden), Matplotlib-Standardfarben (die Buchpalette steht in 33 Diagrammen), harte Kapitelnummern im Fliesstext ({ref:sec:...} stattdessen) und die fehlende Byte-Reproduzierbarkeit. Der eigentliche Ertrag waren die Selbsttests. Jeder Generator prueft seine Zahlen gegen das, was im Kapitel steht, und bricht bei Abweichung ab. Vier haben angeschlagen: * Kombinatorik-Wand: 25! ergibt 491,5 Mio. Jahre, die Tabelle nennt 490 Mio. - Rundung auf zwei signifikante Stellen, nicht Fehler des Buchs. * Laufzeit-Diagramm: Die abgedruckte Prozentspalte laesst sich aus den abgedruckten Zeiten nicht exakt nachrechnen (0,001/0,008 ergibt 12 %, gedruckt sind 14 %) - die Zeiten sind gerundet, die Prozente nicht. * Predict-then-Optimize: geratene Datenaufteilung ergab 197,35 statt 200,95 MSE. Mit TRAINING aus dem Buchprogramm stimmen alle vier Kostenwerte. * Almgren-Chriss: ein echter Fehler im Buchprogramm. DER FUND: analytische_loesung() minimiert die eigene Kostenfunktion nicht. Ihr Pfad kostet 10.860,40 EUR, der DP-Pfad 10.266,24 EUR - ein Gitterverfahren kann das kontinuierliche Optimum aber nicht unterbieten. periodenkosten() rechnet das Risiko mit lambda/2, die geschlossene Formel setzt kappa~^2 = lambda*sigma^2*P0^2/eta ohne dieses Halbe. Mit lambda/2 liefert die Formel 10.264,85 EUR und denselben Pfad wie die DP, knapp UNTER der Gitterloesung. Die Grafik zeigt bis zur Entscheidung darueber den DP-Pfad; er ist der, den das Kapitel abdruckt. Nachweise: Alle elf Diagramme sind ueber zwei Laeufe byte-identisch. Kein vorhandenes Diagramm wurde veraendert. Die Lastabwurf-Grafik reproduziert die Befundtabelle exakt (874.870/2.504.154/28 von 40 gegen 351.356/415.924/0). Zwei Abbildungen landeten beim automatischen Einfuegen im Codeblock (ihre Anker standen in abgedruckten Ausgaben) und wurden dahinter verschoben; eine Pruefung ueber alle elf zeigt null Fehlplatzierungen. Neu: bilder_04/stil_04.py buendelt Palette, rcParams und speichere(). networkx wurde entgegen der Planung nicht gebraucht - pyproject.toml bleibt unveraendert. PDF von 781 auf 788 Seiten, 44 Diagramme, 27 Generatoren. Veroeffentlicht: 25 Dateien. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-09 01:11:33 +02:00
#!/usr/bin/env python3
# erzeuge_vrp_subtours.py
"""
Erzeugt das Kurzzyklus-Diagramm zum Graphen-Kapitel:
bilder_04/kap_graphen_subtouren.svg
Links, was ein Tourenmodell OHNE Kurzzyklus-Bedingungen zurueckgeben darf:
Jeder Kunde hat genau einen Vorgaenger und einen Nachfolger - alle
Gradbedingungen sind erfuellt -, und trotzdem ist die Loesung unbrauchbar, weil
die Fahrzeuge nie am Depot vorbeikommen. Rechts dieselbe Instanz mit gueltiger
Rundreise ab und bis Depot.
Der Punkt: Das linke Bild ist kein Rechenfehler. Es erfuellt jede Bedingung,
die naiv formuliert wurde. Was fehlt, ist eine Bedingung, an die man beim
Aufschreiben nicht denkt - und genau dafuer gibt es MTZ.
Die Instanz stammt aus erzeuge_vrp_touren.py, also aus demselben Datensatz wie
das Buchprogramm. Die Kurzzyklen links sind daraus konstruiert: Es sind die
Kundenfolgen der gueltigen Loesung, nur ohne das Depot geschlossen. So zeigt
das Bild denselben Fall und nicht ein zweites, erfundenes Beispiel.
Aufruf (aus dem Repository-Wurzelverzeichnis):
python3 bilder_04/erzeuge_vrp_subtours.py
Benoetigt: numpy, matplotlib, ortools
"""
from __future__ import annotations
import os
import sys
import numpy as np
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
from stil_04 import FARBEN, speichere # noqa: E402
import matplotlib.pyplot as plt # noqa: E402
from erzeuge_vrp_touren import (TOURFARBEN, erzeuge_daten, # noqa: E402
loese)
def kurzzyklen(touren) -> list[list[int]]:
"""Aus jeder gueltigen Tour einen Kreis ohne Depot machen.
Genau das darf ein Modell liefern, das nur 'jeder Kunde einmal angefahren'
fordert: In sich geschlossene Kreise, die das Depot nie beruehren."""
aus = []
for tour in touren:
kunden = [k for k in tour["stationen"] if k != 0]
if len(kunden) >= 2:
aus.append(kunden + [kunden[0]])
return aus
def pruefe_grade(zyklen, anzahl_kunden: int) -> None:
"""Die unzulaessige Loesung muss die Gradbedingungen trotzdem erfuellen."""
besucht = [k for z in zyklen for k in z[:-1]]
if sorted(besucht) != list(range(1, anzahl_kunden + 1)):
raise SystemExit(
"Subtour-Bild: Die konstruierten Kurzzyklen besuchen nicht jeden "
"Kunden genau einmal. Dann waere das linke Bild kein gueltiges "
"Gegenbeispiel, sondern einfach falsch.")
def zeichne(koordinaten, touren, zyklen) -> None:
figur, achsen = plt.subplots(1, 2, figsize=(9.6, 4.6), sharex=True,
sharey=True)
for achse, titel in ((achsen[0], "ohne Kurzzyklus-Bedingungen"),
(achsen[1], "mit MTZ — jede Tour über das Depot")):
for ort in range(1, len(koordinaten)):
achse.scatter(*koordinaten[ort], s=34, color=FARBEN["text"],
zorder=3)
achse.scatter(*koordinaten[0], marker="s", s=150,
color=FARBEN["fehler"], zorder=4)
achse.annotate("Depot", koordinaten[0], textcoords="offset points",
xytext=(9, 7), fontsize=9, color=FARBEN["fehler"],
fontweight="bold")
achse.set_xlabel("km")
achse.set_title(titel, fontsize=10.5, color=FARBEN["text"])
# links: die Kurzzyklen
for nummer, (zyklus, farbe) in enumerate(zip(zyklen, TOURFARBEN), start=1):
weg = koordinaten[zyklus]
achsen[0].plot(weg[:, 0], weg[:, 1], "-", color=farbe, linewidth=1.8,
alpha=0.9, zorder=2)
achsen[0].annotate(
"Jeder Kunde hat genau einen Vor- und\n"
"einen Nachfolger — und kein Fahrzeug\n"
"kommt je am Depot vorbei.",
xy=(0.03, 0.03), xycoords="axes fraction", fontsize=9,
color=FARBEN["fehler"], va="bottom")
# rechts: die gueltige Loesung
for tour, farbe in zip(touren, TOURFARBEN):
weg = koordinaten[tour["stationen"]]
achsen[1].plot(weg[:, 0], weg[:, 1], "-", color=farbe, linewidth=1.8,
alpha=0.9, zorder=2)
achsen[0].set_ylabel("km")
figur.suptitle("Warum Gradbedingungen allein nicht genügen",
fontsize=11, color=FARBEN["text"], y=1.01)
speichere(figur, "kap_graphen_subtouren")
if __name__ == "__main__":
koordinaten, distanz = erzeuge_daten()
touren = loese(distanz)
zyklen = kurzzyklen(touren)
pruefe_grade(zyklen, len(koordinaten) - 1)
print(f" {len(zyklen)} Kurzzyklen konstruiert, "
f"{sum(len(z) - 1 for z in zyklen)} Kunden — jeder genau einmal.")
zeichne(koordinaten, touren, zyklen)