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Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
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<title>Beispielprogramme · Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</title>
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(function () {
try {
var t = localStorage.getItem("or-theme");
if (t) document.documentElement.setAttribute("data-theme", t);
} catch (e) {}
})();
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<script>document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
var mathElements = document.getElementsByClassName("math");
var macros = [];
for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
var texText = mathElements[i].firstChild;
if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
katex.render(texText.data, mathElements[i], {
displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
throwOnError: false,
macros: macros,
fleqn: false
});
}}
// Der Browser springt zu einem #anker in der URL schon beim ersten Rendern
// an, BEVOR die KaTeX-Formeln oben im Text ihre finale Hoehe bekommen -
// durch den Reflow landet der Anker danach zu weit unten. Nach dem
// Formel-Rendering hier erneut zum Anker springen, das behebt es.
if (location.hash) {
var ziel = document.getElementById(decodeURIComponent(location.hash.slice(1)));
if (ziel) ziel.scrollIntoView({behavior: "instant", block: "start"});
}
});
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<button type="button" class="icon-btn" id="sidebar-toggle" aria-label="Menü öffnen"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-menu"></use></svg></button>
<a class="brand" href="index.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> <span>Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</span></a>
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Phase 8.1: Synthese-Seiten je Teil - und die gebrochene Lesekette Setzt Paket 5 aus Verbesserungen_02.md um (den Teil, der nicht zurueckgestellt wurde). Fuenf neue Dateien 19_/29_/39_/49_/52_Synthese_*.md, je eine am Ende eines Teils, mit eigener Website-Seite ueber SONDERSEITEN - sie tragen bewusst keine "# Kapitel:"-Ueberschrift, weil sie keine Kapitel sind, sondern der Rueckblick auf einen Teil. Der Entwurf musste sich abgrenzen: Die Teil-Einleitungen haben bereits Entscheidungsdiagramme. Eine zweite Matrix am Teil-Ende waere eine Dopplung gewesen. Die Synthesen leisten deshalb, was eine Einleitung nicht kann - den Vergleich ueber die Kapitel hinweg (Verfahren nebeneinander, mit der Spalte "wo es aufhoert"), eine Tabelle "was dieser Teil gemessen hat" (Behauptung gegen Messung gegen Fundstelle) und drei Fehler, die der Teil verhindert. Zitiert wird ausschliesslich, was im Buch tatsaechlich gerechnet wird. Drei Funde beim Einbau: * Teil III sagte "die drei Kapitel dieses Teils", hat aber fuenf. Phase 3 hatte Mehrziel und Predict-then-Optimize hinzugefuegt, die Einleitung blieb stehen. * 50_Praxis.md verwies auf die Projektwerkstatt mit "acht eigene Anwendungen" - sie hat elf. * Und der eigentliche Fund: Die Lesekette der Quelldateien fuehrte an ACHT Kapiteln vorbei. 12_Python_Oekosystem zeigte direkt auf 20_Lineare_Programmierung, 23_Graphen direkt auf 30_QP, 32_Dynamische direkt auf 40_Finanzdaten, 50_Praxis direkt auf die Projektwerkstatt. Wer der Kette folgte, uebersprang acht von 23 Kapiteln - darunter Metaheuristiken, Spaltengenerierung, Strukturbruecke, Supply-Chain und das ganze Testing-Kapitel. Zehn weitere Dateien hatten gar keine Navigationszeile. Zur Reichweite, damit sie nicht ueberschaetzt wird: Diese Zeilen stehen nur in den Quelldateien. entferne_navigation() streicht sie aus dem Gesamtdokument, und die Website baut ihre Vor/Zurueck-Knoepfe selbst aus DATEIEN. PDF und Website waren nie betroffen - wohl aber jeder, der die Markdown-Dateien im Repository liest, und das wird nach der Veroeffentlichung der Normalfall sein. Die Kette ist jetzt ueber alle 35 Uebergaenge geschlossen, und --check bewacht sie: Fehlt eine Zeile oder zeigt sie an der in DATEIEN folgenden Datei vorbei, ist der Lauf rot. Gegengetestet mit beiden Bruchformen. Stand: 36 Dateien, 296 Abschnitte, 815 Querverweise, 328 Indexmarken, 76 Programme (unveraendert), 33 pytest-Tests, PDF 758 Seiten. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 12:10:02 +02:00
<nav class="sidebar" id="sidebar" aria-label="Kapitelnavigation"><div class="sidebar-inhalt"><details class="sidebar-gruppe"><summary>Einstieg</summary><ul><li data-kapitel="vorwort.html"><a href="vorwort.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Vorwort & Lesehilfe</span></a></li><li data-kapitel="notation.html"><a href="notation.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Notation & Abkürzungen</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil I: Grundlagen des Operations Research</summary><ul><li data-kapitel="einfuehrung.html"><a href="einfuehrung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</span></a></li><li data-kapitel="fundament.html"><a href="fundament.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="oekosystem.html"><a href="oekosystem.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</span></a></li><li data-kapitel="modellierung.html"><a href="modellierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</span></a></li><li data-kapitel="synthese-grundlagen.html"><a href="synthese-grundlagen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil I</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil II: Die Kernverfahren der deterministischen Optimierung</summary><ul><li data-kapitel="lp.html"><a href="lp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</span></a></li><li data-kapitel="milp.html"><a href="milp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound</span></a></li><li data-kapitel="cpsat.html"><a href="cpsat.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung</span></a></li><li data-kapitel="graphen.html"><a href="graphen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP</span></a></li><li data-kapitel="metaheuristiken.html"><a href="metaheuristiken.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt</span></a></li><li data-kapitel="dekomposition.html"><a href="dekomposition.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten</span></a></li><li data-kapitel="synthese-kernverfahren.html"><a href="synthese-kernverfahren.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Synthese Teil II</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil III: Nichtlinearität, Unsicherheit und mehrperiodige D
Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
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<nav class="prev-next"><span class="prev-next-leer"></span><span class="prev-next-leer"></span></nav>
<article>
Phase 6.3: Parallelitaet und Determinismus - gemessen statt behauptet Neuer Abschnitt im CP-SAT-Kapitel plus Parallele_Suche.py (76. Programm). Setzt Paket 2 aus Verbesserungen_02.md um. Was fehlte, war nicht die Regel, sondern die Messung: Das Buch setzt an acht Stellen num_workers = 1 mit dem Kommentar "fuer eine reproduzierbare Ausgabe", nachgeprueft hatte es nie jemand. Gerechnet wird auf demselben Job-Shop wie das Intervallvariablen-Kapitel, nur gross genug, dass die Suche arbeitet: 12 Auftraege, 10 Maschinen, 120 Arbeitsgaenge. Zwei Befunde, beide staerker als die Behauptung: * Die Beschleunigung ist ueberlinear. Acht Arbeiter waren im abgedruckten Lauf nicht achtmal, sondern 12,3-mal schneller als einer. Kein Messfehler: CP-SAT vervielfacht nicht dieselbe Suche, sondern laesst verschiedene Strategien nebeneinander laufen, die einander ihre Schranken mitteilen. * Der Seed genuegt nicht - und zwar schon ab ZWEI Arbeitern. Ein Arbeiter: 1 Plan aus 4 Laeufen. Zwei Arbeiter: 3 verschiedene Plaene aus 4 Laeufen, bei identischem random_seed und identischem Zielwert 183. Die vollstaendige Antwort kam erst ueber die Uebungsaufgabe: Mit num_workers = 1, aber fuenf verschiedenen Seeds ergeben sich ebenfalls fuenf verschiedene Plaene. Keiner der beiden Parameter sichert die Reproduzierbarkeit allein - erst die Kombination traegt. Weiter fuer die Aufgabe gemessen: Der Gewinn kehrt sich um (auf 24 Kernen Faktor 10,2 bei 8 Arbeitern, 12,3 bei 16, 9,0 bei 24) - "so viele Arbeiter wie Kerne" ist damit widerlegt. Und bei 15 Auftraegen laeuft ein Arbeiter ins 60-s-Limit (FEASIBLE, Makespan 200), waehrend acht OPTIMAL mit demselben Makespan 200 nach 26,4 s melden: Der Unterschied liegt nicht in der Loesung, sondern im Beweis, dass es keine bessere gibt. Die abgedruckte Ausgabe traegt die Kennzeichnung "Laufzeiten und die Zahl der verschiedenen Plaene sind hardwareabhaengig" - nach dem Muster, das das Testing-Kapitel fuer Benchmark_Skalierung.py schon verwendet. Der Vergleich des extrahierten Programms mit dem Abdruck weicht denn auch in genau einer Zelle ab (4 statt 3 verschiedene Plaene bei 4 Arbeitern); Zielwert und Struktur sind identisch. Hier ist die Nichtreproduzierbarkeit der abgedruckten Zahl die Aussage selbst. Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung, Vorwort-Programmverzeichnis, Uebungsaufgabe und Loesung in Anhang A, ein Verweis aus dem bestehenden Callout zu mehrdeutigen Optima und einer aus Warmstart_Effekt.py im MILP-Kapitel (dort nach Regel 12 der Kapitelname). Stand: 295 Abschnitte, 730 Querverweise, 328 Indexmarken, 76 Programme, 140 Aufgaben mit 140 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 744 Seiten, 69 netzfreie Programme fehlerfrei. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 11:19:53 +02:00
<h1>Beispielprogramme</h1><p>Alle 76 im Buch abgedruckten Programme, gruppiert nach Kapitel, zum direkten Herunterladen.</p><section class="programmgruppe"><h2><a href="einfuehrung.html">Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Bot_Allokation.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bot_Allokation.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Brute_Force_Vergleich.py</code> <a class="download-link" href="programme/Brute_Force_Vergleich.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Bausteine_Vorlage.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bausteine_Vorlage.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Excel_Bruecke.py</code> <a class="download-link" href="programme/Excel_Bruecke.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="fundament.html">Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Matrixform.py</code> <a class="download-link" href="programme/Matrixform.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Visualisierung_Loesungsraum.py</code> <a class="download-link" href="programme/Visualisierung_Loesungsraum.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Konvexitaet_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Konvexitaet_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Skalierung_Kondition.py</code> <a class="download-link" href="programme/Skalierung_Kondition.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="oekosystem.html">Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Ein_System_Vier_Ansaetze.py</code> <a class="download-link" href="programme/Ein_System_Vier_Ansaetze.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Solver_Wahl.py</code> <a class="download-link" href="programme/Solver_Wahl.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Modellierungsschichten.py</code> <a class="download-link" href="programme/Modellierungsschichten.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Vektorisierte_Modellgenerierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vektorisierte_Modellgenerierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="modellierung.html">Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Vom_Wunsch_zum_Modell.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vom_Wunsch_zum_Modell.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="lp.html">Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Simplex_Tableau_LP.py</code> <a class="download-link" href="programme/Simplex_Tableau_LP.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Sensitivitaetsanalyse.py</code> <a class="download-link"
Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
</article>
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<p>© Dieter Schlüter · <a href="gesamtdokument.html">Gesamtdokument</a> ·
<a href="programme.html">Beispielprogramme</a></p>
</footer>
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